Q/GDW 12118.2-2021 人工智能平台架构及技术要求 第2部分：算法模型共享应用要求
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所属分类：电力能源
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分享时间：2022-04-09
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ICS35.020
Q/GDW
国家电网有限公司企业标准
Q/GDW12118.2-2021
人工智能平台架构及技术要求
第2部分：算法模型共享应用要求
Architecture and technical requirements of artificial intelligence platform-Part 2:Artificial intelligence algorithms and models -requirement for shared application
2021-06-25发布2021-06-25实施
国家电网有限公司发布
1范围
本部分规定了电力人工智能算法模型在共享应用中所涉及的文件、描述文档和使用方式的基本要求。
本部分适用于人工智能平台模型库的规划、设计、开发、建设和运维。
2规范性引用文件
下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。
凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T5271.29一2006信息技术词汇第29部分：人工智能语音识别与合成
GB/T5271.31一2006信息技术词汇第31部分：人工智能机器学习
DA/T77-2019纸质档案数字复制件光学字符识别0CR工作规范
TAF一WG7一AS0043一V1.0.0:2019智能产品语音识别测评方法第二部分：智能音箱
3术语和定义
GB/T5271.31-2006、GB/T5271.28-2001、DA/T77-2019和TAF-WG7-AS0043-V1.0.0:2019界定的以
及下列术语和定义适用于本文件。
3.1
机器学习machine learning
功能单元通过获取新知识或技能，或通过整理已有的知识或技能来改进其性能的过程。
[GB/T5271.31-2006，定义31.01.02]
3.2
深度学习deep learning
机器学习中一种对数据进行表征学习的方法。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征表示属性类别，以发现数据的分布式特征表示。
3.3
模型训练model training
基于一系列数据集、学习框架等，并通过最优的建模方法和参数得到一个算法模型的过程。
3.4
语音识别automatic speech recognition
让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术。
[GB/T5271.2-2006,定义29.01.30]
3.5
OCR光学字符识别optical character recognition
将图片、照片上的文字内容直接转换为可编辑文本的一种技术。
[DA/T77一2019，定义3.3]
3.6
人脸识别face recognition
基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种图像识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频，并在图像中自动检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行面部识别的一系列相关技术。
3.7
知识图谱knowledge graph
知识图谱最早由Google:提出，是用于增强其搜索的知识库；其本质上是一种语义网络(semantic
network.);网络中的结点代表实体(entity)或者概念(concept),边代表实体/概念之间的各种语义关
系。
3.8
自然语言处理natural language processing
研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。
[TAF—WG7AS0043V1.0.0:2019,定义3.1.7]
3.9
目标检测target detection
一种确定图像中目标的类别和位置属性信息的技术。
4缩略语
下列缩略语适用于本文件。
OCR:光学字符识别(Optical Character Recognition)
QPS:每秒查询率(Queries Per Second)
ROC:受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)
AUC:ROC曲线下的面积(Area Under Curve)
BLEU:双语互译质量评估辅助工具(bilingual evaluation understudy)
FRR:拒识率(False Rejection Rate)
SER:句子识别错误率(Sentence Error Rate)
FAR:误识率(False Acceptance Rate)
FPR:伪正类率(False Positive Rat,)
TPR:真正类率(True Positive Rate)
F1值：精确率和召回率的调和均值(F-Measure)
TP:真阳性(True Positive)
TN:真阴性(True Negative)
FP:假阳性(False Positive)
FN:假阴性(False Negative)