数学建模都有哪些值得推荐的数据可视化工具?
数据可视化:数据可视化是关于数据视觉表现形式(即一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量)的科学技术研究。它主要是借助图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息(即数据的可视化展示),有助于确定需要进一步调查的异常值、差距、趋势和有趣的数据点。有效的可视化可显著减少受众处理信息和获取有...
关于GPU ,你所应该了解的
独立显卡通常拥有更强大的GPU和更多视频内存,能够提供卓越的图形性能和计算加速能力,适用于高端游戏、工作站、专业绘图等领域。而集成显卡则在成本、尺寸和功耗方面具有优势,更适合日常办公和媒体娱乐等基本需求。从本质上来讲,两者在硬件架构和定位上存在差异,但都是现代计算系统中不可或缺的关键组成部分,共同推动...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
新型实时仿生系统Bi??muS,增强生物与人工神经网络互动*如需定位对应内容,请使用微信的检索功能(点击右上方三点,找到查找页面内容按钮)神经科学成像技术捕捉到神经元通信酶的原子结构与功能机制在大脑中,所有活动,如记忆、情感、学习和运动控制,都是通过神经元之间的突触通信实现的。然而,当这种通信失败时,会引...
dreamcoder-arc:用于抽象和推理的神经网络 ARC-AGI
DreamCoder自动编写定制的特定领域语言的程序来进行推理,使用神经网络来模拟人类的直觉。我们提出了感知抽象和推理语言(PerceptualAbstraction&ReasoningLanguage(PeARL)),它允许DreamCoder解决ARC任务,并提出了一种新的识别模型,使我们能够显著改进之前的最佳实现。我们还提出了一种新的编码和增强方案,允许大型语言模型(...
深度解读!Sora将如何引领AIGC趋势变革,附40款各行业常用AI工具...
01AI写作工具和文本生成器①boardmixAIboardmixAI,是一款集合了多项AI能力的一站式AI工具,用户基于内置的AI功能,可以生成各式各样的内容,包括但不限于——思维导图(一句话生成思维导图)PPT(一个主题生成PPT)流程图图片(AI绘画/AI文生图/AI图生图)...
顶级AI投资人发起中国大模型群聊:十大趋势、具身智能、AI超级应用
深度学习能实现数据拟合,且可以延展至数据没有的地方,当知识规则和关键数据矛盾时,能够调整知识规则,摆脱数据依赖(www.e993.com)2024年9月10日。“灰盒”可以通过符号计算与神经网络的结合,应对大模型的幻觉问题和垂直领域的专业问题。05.AI超级应用何时出现?面临哪些挑战?对于AI超级应用何时出现,周志峰分享了他很喜欢的一个西方乐队的一句经典...
不只是AlphaFold!一文读懂蛋白质折叠的前世今生:从“不可能”到...
就在那一周,蛋白质科学界的新秀JohnJumper展示了一种新的人工智能工具AlphaFold2,这款工具出自GoogleDeepMind。在Zoom会议上,他提交的数据显示,AlphaFold2的三维蛋白质结构预测模型准确率超过90%,比最接近的竞争对手高出五倍。顷刻之间,蛋白质折叠问题从“不可能”变得“轻而易举”。人工智能在这一...
专访上海市生物医药技术研究院戴文韬:生信,为何是生物医学研究的...
尽管神经网络当时已经开始流行,不过不同于CNN为代表的深度神经网络,效果并不好;加上数据量和其它因素的限制,我们选择了支持向量机(SVM)。2012年CASP10比赛中,我们团队利用SVM融合序列、结构拓扑和统计分子力场特征,进行蛋白质三维结构模型选择,形成的创新方法,与实验室前期主链和侧链预测方法共同构成了一套相对独立完...
AI绘画的发展历史(GAN、diffusion、VAE…)
它证明了深度学习模型能够学习到图像的复杂特征,并用于生成新的图像内容。这个实验使用了卷积神经网络(CNN),这是一种特别适用于图像识别和处理的深度学习架构。这个模型在之前的介绍GPT中的神经网络演进历史有讲到过,这篇文章就不再详细介绍了。三、2014年生成式对抗网络(GAN)...
AI究竟是帮助医生还是损害医生的诊断?华人学者顶刊论文表明,这...
深度神经网络现在能够学习和提取蛋白质结构的基本特征,预测它们与其他生物分子的相互作用,并且有潜力创造用于治疗疾病的新有效药物。深度学习在蛋白质设计领域的前沿研究主要集中在蛋白质结构预测、蛋白质序列设计、蛋白质-蛋白质相互作用预测、蛋白质功能注释和蛋白质优化与筛选等方面。这些研究方向为开发新的功能性蛋白...