《Nature》顶刊:高分子材料结合新研究出现最新进展,最高技术含量...
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能材料开发案例二(晶体图神经网络实现材料属性预测):1.用PYG搭建图神经网络(GCN、GAT)2....
如何让等变神经网络可解释性更强?试试将它分解成「简单表示」
该团队还指出上图隐式地包含了激活图,而他们最喜欢的选择是ReLU。这意味着神经网络的组成成分实际上是分段线性映射。因此,为了将上述的第二个主要观察(通过将问题分解成简单表示来简化问题)用于等变神经网络,很自然就需要研究分段线性表示论。等变神经网络下面将给出等变神经网络的定义。该定义基于前述示例。...
三维卷积神经网络(3D-CNN)解码运动过程的脑电图
因此,准确预测这些运动成分有助于实时控制机器人设备,判断受试者的运动启动、延迟时间(RT)及运动方向。这项研究展示了3D-CNN在从EEG数据中预测认知功能方面的有效性,尤其是在解码运动成分的任务上。虽然深度神经网络在视觉、语言处理和机器人技术中表现优异,但在EEG信号解码中只有一些基础应用。研究中的3D-...
【视频讲解】神经网络、Lasso回归、线性回归、随机森林、ARIMA...
布林线(一共含有三条线:中轨线=n日的移动平均;下轨线=中轨线-mn日收盘价的标准差;上轨线=中轨线+mn*日收盘价的标准差),与开盘价、成交量等一共30个指标作为BP神经网络模型的输入变量,并用主成分分析的方法选取了6个主成分,总贡献率达到了0.87。
【专题研究】KD-Ensemble:基于知识蒸馏的alpha因子挖掘模型
《自适应图神经网络周频alpha模型》和《融合基本面信息图神经网络因子挖掘模型》中,我们利用循环神经网络(RNN)、残差网络(ResNets)、自适应图神经网络(ASTGNN)和决策树模型搭建了端到端AI量价模型框架,这套框架的输入是个股最原始的K线数据、个股的基本面特征以及一些人工合成的日频level2因子等,而最终的输出则...
2024重组胶原蛋白行业白皮书:从美业革新先锋到精准医疗动力源
●功效性护肤品异军突起,行业集中度较高,核心成分成为追逐热点成分党和功效党的崛起,消费者的护肤观念正从基础保养向精准功效转型(www.e993.com)2024年9月10日。在此背景下,功效性护肤品市场景气度高,其增长势头远超化妆品行业的整体水平。与一般护肤品相比,功效性护肤品背后所依托的是更为复杂的技术体系和独特的成分组合,这些要素构筑了较高...
写给小白的 AI 入门科普
3、它有效解决了卷积神经网络和循环神经网络的瓶颈(局限性)问题;4、它很适合自然语言处理(NLP)任务。相比循环神经网络,它的计算可以高度并行化,简化了模型架构,训练效率也大大提升;5、它也被扩展到了其他领域,如计算机视觉和语音识别。6、现在我们经常提到的大模型,几乎都是以transformer为基础。
万字长文详解商用车电控转向系统的发展现状与趋势
文献[30]和文献[31]中通过对转向阻力矩成分的理论分析,获得了在对应车速和转向盘转角条件下的转向阻力矩,但是这种方法在商用车装载质量大范围变化时会有鲁棒性差的问题;文献[32]中提出了一种基于模糊神经网络辨识器的扭杆变形角估计策略,该策略通过神经网络辨识EHCPS系统的非线性模型,从而获得扭杆变形角的估计值。
西交大将AI用于电池建模和健康管理,成功打造物理信息神经网络
01西安交通大学助理教授赵志斌团队提出一种名为物理信息神经网络(PINN)的AI算法,用于电池建模和健康状况预测。02该团队开源了相关数据集和完整代码,并针对387个电池的数据,在310705个样本上进行验证,平均绝对百分比误差为0.87%。03实验结果显示,物理信息神经网络在不同化学成分的电池数据集上均具备适用性,有望促进电...
西安交大陈雪峰、赵志斌团队在物理信息神经网络(PINN)应用于电池...
为确保锂电池安全可靠运行,对其进行退化建模和健康管理至关重要。然而,由于锂电池型号不一、化学成分各异、使用场景和用户使用习惯差异大,实现现实世界的退化建模和稳定准确的健康状态估计仍然充满挑战。针对上述问题,西安交通大学机械工程学院陈雪峰、赵志斌团队提出了物理信息神经网络(PINN)驱动的电池退化建模和评估方法...