农业知识智能服务应用场景构建

但是神经网络理论体系不够完善,在具体应用中存在一些问题:如对于数据比较庞大的样本训练,学习时间普遍偏长;复杂的神经网络模型可解释性较差,导致建立模型以及得出的结果无法从经济学角度进行直观解释,限制了对农业经营的指导作用。目前有学者通过人工智能模型学习价格的基础规律、时空变化特征,将复杂的神经网络按照经济学原...

中国团队开发出新型三维神经网络高速电压成像技术

分析表明,神经元之间同时存在兴奋性和抑制性功能连接,在短距离内抑制性连接强于兴奋性连接。这种兴奋-抑制的连接差异在三维空间上近似垂直于皮层表面的圆柱体。

刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的

第一步就是通过在我们的输入张量上应用我们的激活函数的导数,得到中间值dZ^[l]。根据链式法则,这个运算的结果在后面会被用到。现在,我们需要处理卷积神经网络自身的反向传播,为了达到这个目的,我们会使用一个叫做全卷积的矩阵运算——见下图。请注意,我们在这里使用的卷积核会提前旋转180°。这个运算可以通过下面...

智能语音合成:科技驱动的未来交互与应用探索

其基本原理可以分为两个主要部分:文本分析和语音生成。文本分析是将输入的文本信息进行处理,包括分词、句法分析、语义理解等,23743405,。通过这些步骤,系统能够识别文本中的重要信息,如语调、重音和停顿等。语音生成则是根据文本分析的结果,利用声学模型生成相应的语音信号。现代语音合成技术主要有两种:基于规则的合...

AI全球治理的机遇与挑战

北京邮电大学人机交互与认知工程实验室主任刘伟表示，当前大模型带来的技术挑战之一是机器幻觉，它本质上是源于神经网络的两个函数，从原理上注定机器幻觉的问题无法消除。“我反对只告诉公众大模型多么厉害，不说大模型的缺点是什么、存在的危险是什么。五角大楼就三令五申地强调，将大模型用在军事领域需要进行严格审查...

“世界模型”究竟是什么?会成为人工智能的下一个前沿领域吗?

尽管这个概念已经存在了几十年，世界模型最近因其在生成式视频领域的应用而备受关注(www.e993.com)2024年11月4日。目前，大多数AI生成的视频都会陷入“恐怖谷”现象，观看时间稍长就会出现画面崩坏，如四肢扭曲或融合。传统的生成式模型可能能够准确预测篮球会弹跳，但并不真正理解其中的原因，就像大型语言模型实际上是基于神经网络的概率推理，给出最...

KAN干翻MLP,开创神经网络新范式!一个数十年前数学定理,竟被MIT...

约翰霍普金斯大学计算机教授AlanYuille赞扬道,KAN更易于解释,可以从数据中提取科学规则,因此在科学领域中有着极大的应用」。让不可能,成为可能典型的神经网络工作原理是这样的:一层层人工神经元/节点,通过人工突触/边,进行连接。信息经过每一层,经过处理后再传输到下一层,直到最终将其输出。

专访张林峰:打造AI4S时代的新基建 科研进入“安卓模式”

????他认为,AI可以推动两种类型的应用:一种是数据准备充分,问题也很清晰,另外一种就自己早期所投身的一系列研究工作,即存在清晰的原理、物理规律和方程式,但过去在计算系统上挖掘物理规律的能力不够。“这个问题里面,其实最本质的需求是对复杂高维函数的建模。过去,因为没有AI这样的深度神经网络,只能凭经验去看谁...

...AI公司发布“牛顿”物理学大模型,能从传感器数据中学习物理原理

使用基于Transformer的深度神经网络,Newton模型对所有这些原始、嘈杂的传感器数据进行编码,并试图通过捕捉隐藏模式和统计分布来理解它们。接下来,研究团队训练了几个轻量级、特定于应用的神经网络解码器。这些解码器经过训练,可以执行现实世界的任务。例如,根据传感器数据预测未来结果或重建过去事件。

懂一点点量子力学,敲一敲量子技术的大门

重力仪等有望在医学成像、神经学、气候变化评估等方面发挥重要作用,且部分技术已实现商业化;心磁图仪(MCG)设备上的量子传感器可以帮助医生更好地捕捉心脏活动的图像,有助于发现心脏异常或潜在的健康问题;精确的原子钟用于高精度的GPS导航;量子增强雷达能够抗干扰并精确探测目标,已在军事、航天以及商业领域得到应用......