QB 伯晓晨/李昊/陈河兵团队合作提出从三维染色质结构中高效检测...
另外,研究团队使用图卷积神经网络(GCN)模型对三维染色质的拓扑结构进行建模,从而有效捕获染色质空间结构特征并预测拷贝数变异,以了解染色质空间相互作用背后的机制。同时,团队进行了一系列Hi-C数据扰动实验,以评估基于图神经网络模型捕获与CNV相关的染色体结构关键特征的能力。图1从Hi-C中预测拷贝数变异的机器学习方法...
刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
事实上,我们每天都在使用计算机视觉技术——我们用自己的面孔解锁手机,将图片上传到社交网络之前进行自动修图……卷积神经网络可能是这一巨大成功背后的关键组成模块。这次,我们将要使用卷积神经网络的思想来拓宽我们对神经网络工作原理的理解。打个预防针,本文包含相当复杂的数学方程,但是,你也不必为自己不喜欢线性代数和...
OpenAI o1与人工智能的过去与未来
直到两年后,当今人工智能的主流技术卷积神经网络,才在基于这个数据库的视觉识别比赛中,超越其他技术路径异军突起。而人工智能对于高度模糊、变动性不确定性极大的语言文本分析处理能力,更是无从谈起——基于卷积神经网络的注意力机制改进,也就是我们现在大语言模型的基础,更是直到2017年才初具雏形。在这样的技术混沌期...
泰尔股份涨3.02%,成交额2.50亿元,主力没有控盘
融合了人工智能深度学习技术,利用卷积神经网络和循环神经网络,构建滚动轴承和齿轮箱的故障预警模型和故障诊断模型,然后利用滚动轴承和齿轮箱的历史故障数据,划分训练集、验证集和测试集,再对滚动轴承和齿轮箱的故障预警模型和故障诊断模型进行多轮训练,实现对滚动轴承和齿轮箱的故障预警模型和...
NeurIPS 2024 | FaceChain团队新作,开源拓扑对齐人脸表征模型
持续同调是一种计算拓扑学方法,它致力于捕捉Vietoris-Rips复形随着尺度参数变化而进化的过程中所呈现的拓扑不变性特征,其主要用于分析复杂点云的潜在拓扑结构。近年来,持续同调技术在信号处理、视频分析、神经科学、疾病诊断以及表征学习策略评估等领域表现出了极大的优势。在机器学习领域,一些研究已经证明了在神经网络...
深度学习降噪技术有助于提高短周期密集地震台阵地壳结构成像...
但是,由于近震记录与远震记录波形特征差异较大,基于近震数据集训练得到的神经网络模型难以直接、有效地应用到远震记录(www.e993.com)2024年10月23日。为此,该研究利用全球地震监测台网长达20年的高质量远震数据对“当下先进的”时间域“端到端”卷积神经网络结构WaveDecompNet重新进行了训练,发展了名为NodalWaden的新模型。研究将NodalWaden应用于...
归一化技术演变:深入解析六个关键的PyTorch归一化层
归一化是深度学习中的一个关键概念,可以确保更快的收敛、更稳定的训练和更好的整体性能。PyTorch中包含了几个归一化层,我们来详细看看每个归一化层的作用和使用方式。BN批量归一化(BatchNormalization,简称BN)是一种广泛使用的技术,用于加速深度神经网络的训练,并提高其性能。它通过对每个小批量数据的输入进行归一...
美军认知电子战关键技术发展方向分析
图1美军认知电子战关键技术方向1高校1.1弗吉尼亚理工大学弗吉尼亚理工大学TimochyO’Shea团队在早期认知无线电网络机器学习的基础上,于2016年开展了基于卷积神经网络的无线信号调制识别研究,在美海军研究实验室、美国国防部高级研究计划局(DefenseAdvancedResearchProjectsAgency,DARPA)、美国航空航天...
GPU:AI服务器关键技术及核心
面向自主可控的微系统关键技术研究及展望基于RISC-V调试协议的片上调试系统设计与实现星云计算系统及其任务协同调度方法研究DDR存储器单粒子翻转试验及加固设计研究进展基于FPGA的脉冲神经网络模型设计与实现基于深度学习的行为识别方法综述DSP体系结构发展综述...
从图神经网络到几何深度学习:AI4Science 的下一个颠覆性突破在何处?
4.消息传递单纯复形神经网络超越图神经网络:消息传递单纯复形网络MessagePassingSimplicialNetworks另一个有趣的发展方向是对复杂数据或几何的刻画,现称为拓扑深度学习,这是传统拓扑数据分析的延伸。该领域关注数学上严格定义的结构,如超图和单纯复形,而不仅限于计算机科学中常用的图。