浙江大学陈喜群/夏英集Device:自主驾驶车辆驾驶意图理解的探索
类脑智能理论通过模拟人脑的工作原理,重现大脑的神经网络结构与信息处理方式,建立类神经计算等生物模型,赋予自主驾驶系统具备类似人类的认知和决策能力。随着驾驶行为脑反应的研究的深入和类脑智能理论的发展,类人自主驾驶系统(图3)有望具备类似优秀人类驾驶员的驾驶行为理解能力。图3典型的类人自主驾驶研究流程。尽管...
如何利用视觉检测系统提升包装线缺陷检测的效率
特征提取:利用图像处理算法提取图像中的关键特征,如边缘、表面凹凸等。这些特征为后续的缺陷识别提供了基础。深度学习算法:通过构建深度神经网络模型(如卷积神经网络CNN、生成对抗网络GAN等),自动学习并理解图像中的缺陷特征。这种算法能够自我学习和优化,提高检测的准确性和稳定性。三、实现自动化检测自动化检测系统:...
追问daily | 通过EEG信号重建视觉刺激;使用尖峰神经网络进行预测...
研究团队通过小鼠实验和人类样本分析,发现TBI会引发线粒体分裂1蛋白(Fis1)的表达上升,导致线粒体分裂失衡,并进而引发慢性神经退行性病变。研究人员在TBI发生后使用一种名为P110的小肽药物,在急性期内短期抑制Fis1与其合作蛋白Drp1的结合,成功阻止了慢性神经退行性变化的发展。具体来说,短期药物干预不仅防止了线粒...
“诺奖背后是AI的革命”!宁诺教授解读最新诺贝尔物理学奖
1991年,邱国平教授发布攻读博士期间的第一篇学术论文ImprovedblocktruncationcodingusingHopfieldneural(《使用霍普菲尔德神经网络改进的块截断编码》),首次将霍普菲尔德人工神经网络模型应用于图像处理中的压缩编码问题,该技术可以减少图像数据量而不显著影响图像质量,是当今信息时代最关键的赋能技术之一。“没有它,就...
深度学习还不如浅层网络?RL教父Sutton持续反向传播算法登Nature
前馈神经网络的持续反向传播如算法1所示。处理小批量数据时,可以采取一种更经济的方法:通过对小批量数据上的即时贡献效用取平均值,而不是保持一个运行平均值来节省计算量。在ImageNet上的应用研究使用了包含1000个类别的ImageNet数据库,每个类别有700张图片,分为600张训练图像和100张测试图像。在...
AI顶会ICML收了一篇论文:没算法没实验
序列学习算法的使用还可以扩展到强化学习领域,例如DecisionTransformer通过利用因果掩码Transformer输出最佳动作,可以取得很好的性能(www.e993.com)2024年10月23日。序列建模为解决各种问题开辟了新的可能性,这种趋势似乎在理论研究领域也得到了体现。众所周知,人工神经网络具有万能逼近能力,宽或深的前馈网络可以任意逼近紧集上的连续函数。
创世界首例!高分子材料领域连发两篇Nature!研究迎来里程碑式突破!
3.掌握常见深度学习算法的原理与应用:深入理解卷积神经网络、时序神经网络、生成模型及图神经网络的工作原理及其在材料研究中的具体应用。4.培养实战能力:通过动手实践,包括深度学习框架Pytorch和PytorchLightning的使用、卷积神经网络在材料图像识别中的应用、基于Transformer的属性预测模型构建、生成对抗网络和变分自编码器...
追问daily | 大脑通过经历的数量感知时间;神经网络可以创建自己的...
神经网络通过预测编码算法在Minecraft中创建自己的地图衡量多模态大模型数学推理能力——WE-MATH基准测试脑科学动态是神经肽而非神经递质,在大脑中编码危险信号Salk研究所的SungHan教授领导的团队发现,神经肽而非神经递质在大脑的恐惧反应和记忆中起主要作用。研究团队开发了两种遗传编码工具:大密度核心小泡(LDCV)...
CV最新论文|3月8日 arXiv更新论文合集
我们提出的MCAE模型通过重新制定胶囊网络以使用掩码图像建模作为预训练阶段,然后以监督方式进行微调来缓解这个问题。在几项实验和消融研究中,我们证明,与CNN和ViT类似,胶囊网络也可以从自我监督的预训练中受益,为该神经网络领域的进一步发展铺平道路。例如,在Imagenette数据集(一个由10类Imagenet大小...
走,去给太阳的两极拍照!AI神经网络,对太阳进行三维重建
科罗拉多州国家大气研究中心(NCAR)的研究人员利用NeRFs神经网络,将太阳的二维图像转换成三维重建图像,首次揭示了太阳的两极。极紫外辐射(EUV,ExtremeUltraviolet)是指波长在10~120nm范围的太阳辐射,EUV在影响近地轨道卫星大气阻力的同时,也会为人类健康带来威胁,过度暴露于EUV辐射会导致视力下降、皮...