追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
2024年10月14日 - 腾讯网
SLIViT模型自动分析3D医学影像,诊断精度媲美临床专家加州大学洛杉矶分校的研究团队开发了SLIViT,这是一种能够快速自动分析和诊断MRI等3D医学影像的深度学习框架。研究由OrenAvram博士、BerkinDurmus博士和SriniVasR.Sadda博士等人领导,团队隶属于UCLA的HenrySamueli工程学院和多个医学部门。SLIViT通过将3D影像数据预...
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诺贝尔化学奖也花落AI领域!刚刚,AlphaFold开发者等人获奖 | 深度...
2024年10月9日 - 新浪
在比赛中,AlphaFold成功预测了给定的43种蛋白质中的25种的最准确结构,而同一类别的第二名参赛队伍只预测出了43种中的3种。和以往依赖预先构想逻辑的传统人工智能方法不同的是,AlphaFold并未使用已经明确结构的蛋白质3D模型作为模板,而是通过将机器学习作为蛋白质结构预测网络的核心组成部分,让AlphaFold从数据中自行发现...
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追问weekly | 过去一周,AI领域有哪些新突破?
2024年4月28日 - 网易
智能模型新突破:多头混合专家系统的崛起最近,一项名为“多头混合专家”(MH-MoE)的研究成果,如同一股清流,为深度学习模型的发展注入了新的活力。这项研究不仅解决了现有稀疏混合专家(SMoE)模型中存在的专家激活不足和对单个token语义理解粗糙的问题,还以其独特的多头机制,为模型的精细化理解和性能提升开辟了新道路。
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万字读懂BEV空间内的特征级融合
2022年7月2日 - 腾讯新闻
一般传统方案做3D检测时(如FCOS3D),先做2D的目标检测,再通过以激光雷达测的真值训练的神经网络去对2D目标预测深度,以此来得到3D目标的检测。在BEV空间内可以直接进行3D目标检测,省去预测深度的过程,实现起来更简单。如把2D检测算法DETR稍加改造用于做3D目标检测的DETER3D,算法复杂度大大降低,也在NuScenes数据集上...
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