至顶网CIO与应用频道 10月30日 北京消息:数据分析领域领导者SAS宣布,车联网信息服务提供商Octo Telematics已采用SAS解决方案针对物联网(IoT)实时数据进行分析,帮助汽车保险公司掌握客户行车数据并鼓励安全驾驶行为,该公司可以通过行驶速度、急刹车和瞬间加速等指标帮助保险公司及其客户了解行车安全程度。随着以后自动驾驶汽车的出现,该技术将为道路交通安全奠定新基础。
对保险公司来说,由于可用于风险评估的信息少之又少,保费计算工作就会比较繁琐。客户的驾照年限和驾驶车辆类型都不能作为行车安全的参考依据,况且保险公司收到的事故报告多为主观判断,甚至是在事故发生一段时间后完成的。
面对这一问题,领先的车联网信息服务提供商Octo Telematics通过SAS专为保险公司设计的解决方案,能够获得更多投保人的信息。通过监控车主的实际驾驶表现,合理运用SAS软件分析数据,Octo可为保险公司带来更深入的洞察,更清晰地掌握客户每天的实际驾驶情况。这些新数据使保险公司能够做出更公平、更客观的保费定价决策,甚至针对行车安全度最高的客户采取降低费率的措施,进而鼓励安全的驾驶行为。
Octo Telematics首席执行官兼创始人Fabio Sbianchi表示:“SAS帮助我们实现在物联网和分析服务方面的愿景。这意味着我们有足够的能力分析海量数据,为保险公司及其客户快速挖掘数据背后的洞见并将其转化为行动力,确保保险费率更公平客观,甚至鼓励良好驾驶行为。”
基于SAS®可视化分析的分析结果,Octo为保险公司提供每位车主的风险评估,其中有些评估结果令人惊讶。例如,人们普遍认为年轻车主缺乏经验,容易造成更多车祸,但Octo的数据显示,26%的年轻车主被评分为较低风险。
“Octo的这个案例很好地阐释了分析技术与物联网的结合能够让每个人的生活变得更美好、更安全。”SAS全球高级副总裁兼物联网研究院总经理Jason Mann说。
Fabio Sbianchi总结了Octo与SAS的合作成果:“我们现在可以生成更多关于事故的信息,将其共享给所有利益相关方,以避免赔偿权利人之间的纠纷,这也使保险公司的赔付速度提高了50%。未来几年内,自动驾驶汽车即将上路,因此自主判定错误,正确区分事故责任的技术是至关重要的。”
凭借丰富的物联网相关行业及技术经验,SAS帮助客户应对物联网应用所带来的挑战,并在今年专门成立了全球物联网部门。SAS物联网数据平台支持完整的分析生命周期,覆盖从数据提取、数据分析、模型部署的全过程,而且无论物联网数据的数量、类型或速度如何变化,SAS和客户都可以从中获取有价值的洞见。利用数据可视化、机器学习和流式分析中实时产生的洞见,客户可以更好的做出决策并快速采取行动。
好文章,需要你的鼓励
这项由索非亚大学INSAIT和苏黎世联邦理工学院共同完成的研究,揭示了大语言模型在数学定理证明中普遍存在的"迎合性"问题。研究团队构建了BrokenMath基准测试集,包含504道精心设计的错误数学命题,用于评估主流AI模型能否识别并纠正错误陈述。
约翰斯·霍普金斯大学研究团队提出了创新的隐私保护AI文本生成方法,通过"控制代码"系统指导AI生成虚假敏感信息来替代真实数据。该方法采用"藏身于众"策略,在医疗法律等敏感领域测试中实现了接近零的隐私泄露率,同时保持了高质量的文本生成效果,为高风险领域的AI应用提供了实用的隐私保护解决方案。
实验室和真实使用测试显示,iPhone Air电池续航能够满足一整天的典型使用需求。在CNET进行的三小时视频流媒体压力测试中,iPhone Air仅消耗15%电量,表现与iPhone 15相当。在45分钟高强度使用测试中表现稍逊,但在实际日常使用场景下,用户反馈iPhone Air能够稳定支撑全天使用,有线充电速度也比较理想。
这项由Reactive AI提出的稀疏查询注意力机制通过减少查询头数量而非键值头数量,直接降低了注意力层的计算复杂度,实现了2-3倍的训练和编码加速。该方法在长序列处理中表现出色,在20万词汇序列上达到3.5倍加速,且模型质量损失微乎其微,为计算密集型AI应用提供了新的优化路径。