《人工智能 面向機器學習的數據標注規程》國家標準,本文件規定了面向機器學習的數據標注框架及流程。本文件適用于指導人工智能領域面向機器學習的數據標注以及與之相關的研究、開發和應用等。
本文件確立了面向機器學習的數據標注流程及框架。本文件適用于人工智能領域面向機器學習的數據標注以及與之相關的研究、 開發和應用等。本文件全面規范了以數據標注為主的實踐與操作,適用于所有需要進行數據 標注的機構、高校、企業、單位等。本標準從初期計劃、中期執行以及結果核查 和輸出三個階段,分別梳理指導性框架、要求與步驟。本文件共包含七大部分,即范圍、規范性引用文件、術語和定義、數據標注 流程框架、標注任務前期準備、標注任務執行、標注結果輸出。標注任務前期準 備為本標準的核心,詳細介紹了如何定義所需數據、預估數據量、確定標注說明 規則、確定人力供給方式、選擇工具或平臺、執行標注任務、對結果進行質檢和 質量控制、完成結果輸出并最終交付。
主要內容
參考鏈接: //std.samr.gov.cn/gb/search/gbDetailed?id=91B707B3BE89F2B6E05397BE0A0AB1F8
在標注前期準備階段,數據需求方和標注管理方應確定標注任務,完成標注內容和標注數據的確定。標注管理方評估標注任務,向數據需求方反饋是否需要變更需求,若需要則變更標注需求,并重新評估 標注任務。標注前期準備階段還應根據標注人員的要求確定數據標注方,同時確定標注環境,選擇合適 的標注工具和場景。在標注任務執行階段,數據需求方、標注管理方及數據標注方三方人員應遵循標注 流程的過程控制,完成標注任務的創建、分發、開展及回收。同時應保證標注任務的質量,嚴格遵守管 理機制。在標注結果輸出階段,數據標注方應對數據標注方標注后的數據進行內部質檢,質檢合格后將 標注后的數據交付給數據需求方。若標注后的數據符合預期,則數據標注完成;否則進行后期維護環節, 數據標注方應對數據進行修正,并重啟內部質檢流程。
《面向制造業的數字化仿真 分類》國家標準意見稿,本文件給出了本文件規定了面向制造業的數字化仿真分類原則、分類維度、具體的制造業數字化仿真分類以及編碼。本文件適用于面向制造業的數字化仿真應用。
主要內容
**隨著互聯網、大數據、人工智能等新一代信息技術與制造業持續深度融合,加快數字化轉型步伐,發揮數字化手段對制造業全要素生產率的提升作用是當前制造業的普遍共識和共同選擇。數字化仿真是推進制造業數字化轉型的重要解決方案,在一定程度上反映了制造業數字化轉型的水平和程度。深入利用數字化仿真,對于制造企業降低開發成本、提升自主創新能力、搶占市場競爭優勢,打造資源節約型、環境友好型、持續創新型企業具有重要的作用。當前,數字化仿真已在眾多制造領域產品研發設計中得到大量應用,并擴展到生產制造、試驗驗證、運行維護等全生命周期中,成為制造活動中必不可少的方法工具。然而,大多數制造企業,對數字化仿真的認識和運用不夠深入和系統,阻礙了數字化仿真效能的充分發揮。總體來看,我國制造業數字化仿真的應用水平尚處于起步階段。為加快數字化仿真在制造業的深度應用和普及推廣,為制造業開展數字化仿真提供依據和指引,研制形成了制造業數字化仿真系列標準。本標準作為該系列標準之一,從多個維度對制造業正在使用和最新涌現的數字化仿真進行了分類梳理和系統闡述,是制造業數字化仿真系列標準中基礎性標準,與該系列中其他標準形成配套。該系列其余標準為:——面向制造業的數字化仿真分級——面向制造業的數字化仿真通用管理要求——面向制造業的數字化仿真建模過程規范——面向制造業的數字化仿真仿真環境要求。
范圍和主要技術內容:
本標準從仿真應用類型、仿真系統類型和仿真方法類型三個彼此關聯、互相正交的維度進行劃分,并在此基礎上進行進一步細分。在仿真應用類型維,按照工業類型、產品生命周期、制造系統范圍等維度進一步細分,梳理出18個仿真類型;在仿真系統維,按照仿真顆粒度、仿真模式、系統架構等維度細分,梳理出12個仿真類型;在仿真方法類型維,按照學科領域和模型特定維度細分,梳理出22個標準類型。標準全文共包含52個仿真類型,全面覆蓋目前正在使用和尚待發展的各類制造業數字化仿真,并對各類仿真給出了說明和解釋。本文件適用于面向制造業的數字化仿真分類。可為制造企業系統認知數字化仿真、根據其需求確定擬開展的數字化仿真類型提供依據,并為數字化仿真產品提供商、服務商以及第三方咨詢服務機構開展數字化仿真相關研究和服務提供參考。
參考鏈接://std.samr.gov.cn/gb/search/gbDetailed?id=B7419B113DDFF9FBE05397BE0A0A2959
按照分類原則,以制造業數字化仿真應用為牽引、仿真系統為支撐、仿真方法為依據,從制造業數字化仿真應用、制造業數字化仿真系統和制造業數字化仿真方法三個彼此關聯、互相正交的維度進行劃分,并在此基礎上進行進一步細分。如圖1所示,在制造業數字化仿真應用維度,按照制造業生產類型、產品生命周期、制造系統范圍等子維度進一步細分;在制造業數字化仿真系統維度,按照制造業數字化仿真系統運行模式、制造業數字化仿真系統架構等子維度進行細分;在制造業數字化仿真方法維度,按照制造業數字化仿真的學科原理、制造業數字化仿真模型原理等子維度進行細分。
《信息技術 詞匯 第31部分:人工智能 機器學習》國家標準意見稿,本標準給出了與信息處理領域的概念的術語和定義,并明確了這些條目之間的關系。本部分定義了有關人工智能中機器學習的概念。
主要內容
國家標準《信息技術 詞匯 第31部分:人工智能 機器學習》由TC28(全國信息技術標準化技術委員會)歸口上報,TC28SC42(全國信息技術標準化技術委員會人工智能分會)執行,主管部門為國家標準化管理委員會。
主要起草單位 中國電子技術標準化研究所 。
中國電子工業標準化技術協會(以下簡稱"中電標協"),是全國電子信息產業標準化組織和標準化工作者自愿組成的社會團體。我國的電子信息行業的相關標準大多由該單位裁定。去年11月,該單位發布了《信息技術 人工智能 面向機器學習的數據 標注規程》征求意見稿,約束了信息技術產業下,人工智能分支里面向機器學習的數據的具體標注規程。