《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

1.基于分子特征和逻辑回归预测分子性质2.基于分子特征的无监督学习综合应用项目实操1.通过机器学习预测NiCoFe氧化物催化剂的活性2.利用基于成分的能源材料描述符进行机器学习模型的综合预测学习目标机器学习(ML)在材料研究中的应用,让学员能够掌握学习理论知识及熟悉代码实操,文章的复现,学会anaconda、Py...

探索智能纪元:大模型的起源、现状与未来

用于图像识别、视频分析、图像生成等视觉领域的任务;③多模态大模型:能够处理并理解两种或两种以上不同类型的输入数据(例如文本、图像、音频等),通过融合来自不同模态的信息,能够执行比单一模态更为复杂和全面的任务;④基础大模型:通常指那些可以广泛应用于多种不...

BAAI:第一原理的脑和认知科学的人工智能,6大角度

如今,我们已经见证了AI在各种应用中的巨大成功,包括图像分类、游戏、蛋白质结构分析、语言翻译和内容生成。尽管这些强大的应用,我们日常生活中仍有许多任务对人类来说非常简单,但对AI来说却极具挑战性。这些任务包括图像和语言理解、少样本学习、抽象概念以及低能耗计算。因此,从大脑中学习仍然是一条有前景的道路,可以...

诺贝尔物理学奖为何颁给机器学习?Physics for AI 综述介绍

在神经网络中,能量的概念被用来分析和优化网络的损失函数,通过寻找能量最小化的状态来训练网络,提高网络的性能和泛化能力。我们耳熟能详的一些神经网络其实都是基于能量模型来设计的,如生成对抗网络(GANs)、变分自编码器(VariationalAutoencoder,VAE)、自回归模型(AutoregressiveModels)等等。GANs通过引入一个生成器...

量化专题 · 神经网络理论:神经元、激活函数及网络结构

激活函数是神经元中非常重要的部分,通常为了增强模型表达能力和学习能力,激活函数需要具备连续可导、简洁、导数值大小合适等性质。常用的激活函数有sigmoid型函数、ReLU函数等。2.2.1sigmoid型函数Sigmoid型函数是两端饱和型的类S型曲线函数。常见的有logistic函数和tanh函数。

探自然之理,究生成之道

而这种粒子在相互作用中的运动不确定性,导致其用波函数来描述,而不是用确定的轨道来描述,由此形成其波动性(www.e993.com)2024年11月6日。所以,量子现象是事物之间的相互作用所生成。三在笔者看来,本书难能可贵的是,将量子力学背后的哲学境界与系统科学背后的哲学境界相互贯通,构成物质世界普遍的辩证发展图景。这就是“层展论”与“过程论”...

生成式人工智能将为物流供应链带来哪些变化?

生成式人工智能应用程序日益多模态的性质。图7:生成式人工智能市场地图(来源:12)此外,12还提供了一个新的LLM开发人员堆栈,该堆栈反映了公司在生产中构建生成式AI应用程序时所求助的计算和工具供应商。图8:生成式人工智能基础设施堆栈(来源:12)...

朱嘉明:具身智能的崛起、后果和意义(1.4万字长文)

特别是,“深度学习网络,作为AI的基石之一,通过模拟大脑神经元的连接和权重调整,已经实现了从图像识别到自然语言处理的广泛应用”。作者并以生成对抗网络(generativeantagonisticnetworks,GANs),脉冲神经网络(spikingneuralnetworks,SNNs),深度神经网络(deepneuralnetworks,DNNs)和卷积神经网络(convolutedneural...

席南华:基础数学的一些过去和现状

但对函数域上的一般线性群,拉福格在2002年证明了朗兰兹的互反律猜想(即建立了朗兰兹对应),并因此获得当年的菲尔兹奖。2010年发表的基本引理的证明也是这个纲领中的一个巨大进展,有意思的是来自代数群表示论的仿射斯普林格纤维和因研究可积系统而产生的希钦纤维化之间的联系在吴宝珠的证明中起了一个关键的作用。

今天是数学世界日:以黎曼的神文致敬

在灵魂(Seele)中出现的灵质对我们来说就是观念(Vorstellung);它的不同内部状态就决定了它的不同的性质(Qualitat)。这样生成的灵质在一定程度上会部分在相互之间,或部分与老的灵质,溶化、结合或自我复杂化。这种结合的方式和强度依据条件而定,这些条件Herbart只认识到了一部分,我将在下面将其补全。它们主要依赖于...