从结合模型与推理的昆虫神经机制研究到轻量化智能算法设计丨周三...

研究方向:主要研究头足类(包括乌贼和章鱼)的行为、智能与仿生,通过开发基于机器学习的行为定量分析技术和大规模神经活动成像技术,研究变色伪装和触手运动的神经与演化机制,为类脑计算、图像生成、与仿生软体机器人提供独特的神经算法借鉴与运动控制理论。林居正,剑桥大学动物学系博士后研究员,分子生物学实验室访问学者。...

配网行波故障预警与定位装置的通用性优化|江苏宇拓电力科技

根据问题分析的结果,确定优化的目标。例如,提高故障预警的准确率至95%以上,将定位精度控制在一定范围内(如±100米),增强装置的抗干扰能力,确保数据传输的稳定性和可靠性等。传感器与算法优化对配网行波故障预警与定位装置的监测端传感器进行研究和改进,提高其性能和可靠性。研究传感器的抗干扰技术,降低外界干扰对信号...

智能时代的算法优化:提升效率与用户体验的关键

自适应算法(AdaptiveAlgorithms):开发能够根据输入数据和环境自动调整参数的算法。量子计算(QuantumComputing):量子计算有潜力在某些问题上实现比传统计算更快的解决方案,从而推动算法优化的边界。深度学习(DeepLearning):深度学习算法的优化将继续推动人工智能的发展,尤其是在图像和语音识别等领域。结论(Co...

Nature | 探索AI在临床试验中的创新应用:从试验设计、患者招募...

通过HINT算法的分析,研究团队可以在早期就识别出可能导致失败的因素,并据此优化试验设计,从而提高整个研究项目的效率和成功率。SPOT系统:基于时间序列的预测方法SPOT(序列化预测模型)系统是另一种利用AI进行试验设计优化的方法。与HINT算法不同的是,SPOT系统在分析时考虑了试验数据的时间序列特性,即它会根据历史试验的...

150+院士专家和龙头企业分享:热管理材料的重点研发方向!

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Mobileye端到端自动驾驶解决方案的深度解析

Mobileye在端到端自动驾驶中还必须面对“长尾问题”和“捷径学习问题”(www.e993.com)2024年11月18日。长尾问题是指,在实际驾驶中有许多罕见但高风险的事件,系统需要具备处理这些罕见事件的能力。例如,在特殊天气条件下(如大雾或暴雨)驾驶,传感器数据可能会受到干扰,而系统需要依赖过往数据的学习进行补偿。Mobileye通过引入更加复杂的AI算法,确保系统能...

数学建模竞赛前必须熟练的三十种模型算法!

整体分析:优化模型偏难。01.切割木料、地板,使损耗最低、利润最高。02.自然水管道铺设问题:图论模型(迪杰斯特拉算法Dijkstra、克鲁斯卡尔算法Kruskal)十大算法蒙特卡罗算法算法简介:该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性,几乎是比赛时必用的方法。

...数字时代失信约束中个人信息的保护——基于行政过程论视角的分析

在失信约束的信用算法建设中,虽然提升了失信约束的效率,但也伴随着多元风险,使得信用算法的透明度和可控性降低,进而形成“算法黑箱”。由于算法本身所具有的黑箱特征,引发了诸如算法歧视、算法结果不可预测性等问题,即使开发者、设计者公开算法代码,一般人也很难看懂,更无法知晓算法内部的推理过程,不能真正去控制和比较...

寿晓明|算法信任的流程治理体系重塑——以数据交易场景为例

在算法公信力的基础之上,数据交易各方应当建构算法合约自治性,从数据交易的全流程出发,以数据源、数据交易平台、数据交易中建构合约自治性,实现数据交易的契约精神。最后,则是回归数据交易的算法技术本质,从算法全流程中建构机器算法技术性,从算法流程的获取、分析和应用阶段进行算法的技术剖析,从而从底层逻辑建构对算法...

性能提升、成本降低,这是分布式强化学习算法最新研究进展

分布式强化学习是一个综合的研究子领域,需要深度强化学习算法以及分布式系统设计的互相感知和协同。考虑到DDRL的巨大进步,我们梳理形成了DDRL技术的展历程、挑战和机遇的系列文章。我们在part1部分回顾了经典的DDRL框架,在本部分,我们利用三篇论文,具体分析DDRL的今生---最新研究进展。