瑞纳智能:公司有神经网络相关技术应用,包括多种负荷预测算法及站...
瑞纳智能(301129.SZ)10月10日在投资者互动平台表示,公司有神经网络相关技术应用,包括多种负荷预测算法及站系统视频巡检算法等,感谢您的关注!(记者王可然)
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...
使用尖峰神经网络进行预测编码BrainDecoder:通过EEG信号重建视觉刺激的风格和语义MixNet:实现运动想象脑电图分类的综合流程脑科学动态抑制EGLN2酶,可能治疗ALS肌萎缩性侧索硬化症(ALS)是一种严重的神经退行性疾病,影响运动神经元,导致渐进性肌肉无力和瘫痪,患者通常在诊断后的2到5年内死亡。比利时弗拉芒生物技术研...
国能神东申请基于双时空特征的工作面顶底板曲线预测方法专利,使顶...
包括:获取顶底板历史数据;根据顶底板历史数据,获取采煤机走向预测数据集和回采走向数据集;构建采煤机走向预测神经网络和回采走向预测神经网络,根据采煤机走向预测数据集和回采走向数据集分别训练采煤机走向预测神经网络和回采走向预测神经网络,并融合得到顶底板曲线预测神经网络;根据训练完成的顶底板曲线预测神经网络进行...
俄总检察长:检察官将使用神经网络来预测和分析俄犯罪情况
俄罗斯卫星通讯社圣彼得堡6月19日电俄罗斯总检察长伊戈尔??克拉斯诺夫表示,俄罗斯检察院将引入神经网络技术来分析法治状况、评估和预测犯罪情况、加强法秩。克拉斯诺夫在第六次金砖国家总检察长会议全体会议上称:“在检察院工作中现代数字解决方案的重要领域是神经网络功能。俄罗斯总统普京批准了更新的《2030年前人工智能...
上海交大周冰心博士:锚定稀缺生物数据挑战,图神经网络重塑蛋白质...
在上海交通大学AIforBioengineering暑期学校中,上海交通大学周冰心博士以「图神经网络与蛋白质结构表征」为题,向大家分享了图神经网络的定义、优势、及其在蛋白质预测与生成等领域的前沿应用。8月12日,上海交通大学AIforBioengineering暑期学校正式开幕,吸引了来自国内外30余所高校和27家企业的百余名业...
【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附...
PYTHON中TENSORFLOW的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化案例最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告,包括一些图形和统计输出(www.e993.com)2024年10月17日。本文探索Python中的长短期记忆(LSTM)网络,以及如何使用它们来进行股市预测。在本文中,你将看到如何使用一个被称为长短时记忆的时间序列模型。LSTM模型很强大,...
AI大模型的“混合专家”,底层原理是什么?
为了解决稀疏性激活问题,该论文提出了MoEfication方法,即通过将FFNs分割成多个专家,并构建专家路由器(Expertrouters)来决定对每个输入使用哪些专家,从而提高模型的效率和性能。2.神经元的多义性如果你熟悉神经网络,你可能听说过神经网络是出了名的不透明,即黑盒。这意味着,要辨别出大多数预测背后的原因极其困难,...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
打破蛋白质相互作用预测瓶颈,AlphaSeq数据集引领新突破GPT-4从第三人称视角模拟普通人类情感认知神经网络与大脑活动对齐:度量方法的选择显著影响研究结论GPT-4V在社交感知上媲美人类mosGraphGen:助力多组学数据的图形AI模型开发█大脑健康发现驱动阿尔茨海默病的细胞群体...
打开神经网络的黑盒:分解神经元特征,让复杂模型变得简洁、可解释
这样的特征分解能够使研究人员进行可解释的神经网络分析与调控。比如,能够确定特定示例中特征对层输出和下一层激活的贡献,能够监视网络以检测特定特征的激活与否,通过改变特征的值可预测地改变网络行为,展示网络学到的数据属性,展示网络在生成特定示例的输出时使用了哪些数据属性,能够设计输入以激活特定特征并引出特定输出...
抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?
循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)RNN和LSTM用于处理序列数据,如视频帧序列。LSTM能够捕捉时间序列中的长期依赖关系,在自动驾驶中用于行为预测和轨迹规划。TransformerTransformer架构在自然语言处理和计算机视觉领域都取得了显著的效果。VisionTransformer(ViT)将Transformer应用于图像处理,通过自注意力机制捕捉全局...