教父怼了教父!图灵奖得主杨立昆怼刚获诺奖的好友:AI威胁人类?大...
在巴黎出生的美籍科学家YannLeCun(中文名杨立昆)是一位享誉全球的计算机科学家,在纽约大学和美国贝尔实验室任职,并担任Meta公司首席人工智能科学家。作为图灵奖获得者,杨立昆凭借在卷积神经网络方面的贡献,和约书亚·本吉奥、杰弗里·辛顿并称“人工智能三大教父”。▲(从左到右)本吉奥、杨立昆和辛顿尽管这三...
Nature:真正的超级Nature出现!时隔多年的逆袭之路!
卷积层、池化层、卷积核、特征图经典的CNN架构,如LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet循环神经网络(RNN)基础时间步和隐藏状态、梯度消失和梯度爆炸、RNN的变体实操和演示内容基于CNN方法训练扫描电镜图像对锂离子阴极成分及状态的预测基于RNN和CNN辅助识别有序结构第三天下午实操内容基于数据驱动的功...
Nature | 创新!“ 天才少年 ”打开魔盒,连发三篇Nature,奠定基础...
1.框架结构:提出了基于平衡卷积神经网络(ECNN)的本构建模框架,包括用于生成多轴应力-应变曲线数据集的XFEM模型、描述系统的图网络表示、计算最近邻集的公式以及空间消息传递过程。2.数据集生成:使用XFEM模型生成二维断裂力学模拟的数据集,包括不同数量微裂纹(5至19条)的随机位置和取向的模拟,共96...
挑战Transformer的Mamba是什么来头?作者博士论文理清SSM进化路径
首先,作者介绍了一类具有众多表征和属性的模型,它们概括了标准深度序列模型(如循环神经网络和卷积神经网络)的优势。然而,作者表明计算这些模型可能具有挑战性,并开发了在当前硬件上运行非常快速的新型结构化状态空间,无论是在扩展到长序列时还是在自回归推理等其他设置中都是如此。最后,他们提出了一个用于对连续信号进行...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
25.卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetworks(CNN)-CNN是一种深度学习算法,特别适合处理具有网格状拓扑结构的数据,如图像。26.循环神经网络RecurrentNeuralNetworks(RNN)-RNN是一种网络结构,适合处理序列数据,如时间序列或自然语言。27.长短期记忆网络LongShort-TermMemory(LSTM)...
正值新技术成熟曲线顶峰?从平衡视角看 AI 技术新一年的发展
而Clark提到的时刻是在2012年,当时包括AlexKrizhevsky、IlyaSutskever和GeoffreyHinton在内的几位人工智能研究人员开发了一种卷积神经网络(CNN)架构,这是深度学习的一种形式,该架构可以大幅降低图像分类的错误率(www.e993.com)2024年10月23日。这一时刻展示了深度学习的潜力,并有效地开启了现代人工智能时代。
综述智能驾驶域控制器
自动辅助导航驾驶(NOA)、自动变道、交通信号识别、停车标志识别、城市道路自动辅助等高阶智驾功能;同时在域控算法端,特斯拉也具有领先优势,其率先应用神经网络系统HydraNet、BEV+transformer感知算法、占用网络技术、数据处理融入时序特征、图像特征级融合等方案,提升了智驾系统感知精确性、复杂环境鲁棒性,至今仍为行业...
熬过低谷,抓住6大机遇
第一,理解世界的新工具,在新工具不断涌现背景下,如何借助工具更深入地理解时代特性。第二,关注2024年的时间节点,了解新时代的新趋势与特点;第三,探讨新时代带来的新机遇;第四,分析如何把握这些机遇。一、AI,理解世界的新工具1.进化偏爱负面情绪...
青铜报告(下)|智能体验“豹变”,起底新十年格局因果
占用网络的主要特点为:硬件廉价,技术门槛较高;通用障碍物检测具备良好的泛化能力等。目前,特斯拉之后已有一些对标者。其中,华为融合占用网络提出了GOD网络,智己、小鹏、蔚来等也表示将采用占用网络。然而就在今年8月,特斯拉FSD最新版本BetaV12又采取了新的技术路线:从原本代码形式的软件转到了神经网络形式的端到...
卫星互联网资源管控技术研究丨中国工程科学
例如,基于双层深度Q网络实现中继卫星网络任务动态调度,提升了任务分配效率;采用图卷积神经网络实现动态网络拓扑中的路由预测,支持资源连接关系的动态预测;基于深度强化学习的卫星动态功率分配算法能够提高系统吞吐量增益。也要注意到,AI技术中的网络结构复杂度极高,针对多维资源的智能管控技术仍在探索中。