ECCV 2024 | 研究残差及跳跃连接的可解释性,层相关性传播LRP在Res...

在满足上述两个条件的前提下,LRP可以根据当前的网络层类型进行细则的定制,例如对于线性变换层(如全连接层),LRP可以使用z-Rule来计算相关性:其中,是权重矩阵的元素,是第层的第个特征。分母项确保了相关性在层间的保守传递。通过定制不同的传播规则,LRP能够适用于各种类型的神经网络层,如卷积层、池化层、...

全澜脑科学专题丨神经细胞外的电流与电场的起源——关于EEG、ECoG...

研究方法:使用高密度电极记录、人类皮层脑电图(ECoG)、数据分析工具和计算建模技术以解析神经元协同行为和信号形成。神经元结构对电场的影响:神经元的形状和空间排列(如锥体细胞)对电场贡献显著,影响了LFP信号的强度和特征。体积传导效应:体积传导允许电场通过组织远距离传播,可能导致对信号源和同步性的误解。解决LF...

【专利解密】清华大学多阵列忆阻器存算一体系统

图2展示了基于忆阻器阵列的卷积计算和全连接计算示意图,用一个忆阻器阵列来实现一个卷积层的卷积计算,如对输入图像“2”进行卷积处理,同时该卷积层包括多个卷积核,每个卷积核对应忆阻器阵列的一行,且每行的多个忆阻器分别用于表示一个卷积核的各个元素的值。而对于全连接型的计算,该忆阻器阵列的每一列用于接收...

【信达金工】涵盖价量与基本面因子的多模型结合神经网络

首先,以中性化后的Alpha158因子集为特征,中性化后收益率为标签,对2层的全连接神经网络MLP模型的隐藏单元数进行遍历,统计在不同参数设置下,MLP模型的样本外预测效果。经过参数遍历回测发现,若有158个输入特征,则将第一层的隐藏单元数量设置在64至256之间,第二层的隐藏单元数量设置在16至64之间,基本可以取得较理想...

【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法

低秩近似算法能减小计算开销的原理如下:基于以上想法,Sindhwani等人提出使用结构化矩阵来进行低秩分解的算法,具体原理可自行参考论文。另一种比较简便的方法是使用矩阵分解来降低权重矩阵的参数,如Denton等人提出使用奇异值分解(SingularValueDecomposition,简称SVD)分解来重构全连接层的权重。

太原市公安局监所管理支队公安医院医疗设备公开招标采购的采购公告

19.实时监测数据:氧浓度、氧源压力、压力值、每分钟通气量、呼吸频率、当前漏气量、当前潮气量、触发方式,具备治疗计时功能(www.e993.com)2024年11月23日。20.具备开机自检功能,可进行气道检测、压力检测、阀门检测、漏气检测。21.报警功能:呼吸暂停报警、吸气压力过高报警、吸气压力过低报警、呼吸频率过高报警、呼吸频率过低报警、断开连接报警、...

一文读懂:物联网行业的护城河

提出了极高要求,简单而言就是产品方案化,平台层企业需要针对下游客户需求制定个性化、智能化的解决方案,作为连接管理、业务管理、应用使用、业务分析平台型公司,背后需要大数据、云计算等辅助,如华为OceanConnectIoT平台联接管理、设备管理、应用使用管理,阿里云Link物联网平台开发工具平台、应用市场平台、ICA数据标准平台...

智能驾驶全产业链梳理

执行层:高阶智能驾驶驱动执行层向电动及智能化升级执行层是汽车驾驶的最底层,其核心运行机制是通过驱动、制动及转向控制系统的相互配合,使汽车能够稳定行驶。当驾驶员将车辆的驾驶操控完全移交给智能驾驶车辆的车载计算机系统后,电子信号就代替机械液压方式去对方向盘、油门和制动系统进行控制。

Web3-AI 赛道全景报告:技术逻辑、场景应用与顶级项目深度剖析

SBP则通过智能合约实施特定于AI的协议,确保AI资产和计算结果得到透明可靠的处理。包括包括AI资产注册、许可(访问控制)、所有权和归因(贡献跟踪)等功能。数据层SaharaAI的数据层旨在优化整个AI生命周期的数据管理。它充当一个重要的接口,将执行层连接到不同的数据管理机制,并无缝集成链上和链下数据...

追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?

生物发光光遗传学提供非侵入性神经调控新方法AI驱动智能PCR系统大幅提升DNA检测效率新型数据增强算法RoVi-Aug助力跨机器人技能迁移WorldScribe:实现盲人实时环境理解的新一代辅助工具*如需定位对应内容,请使用微信的检索功能(点击右上方三点,找到查找页面内容按钮)...