Nat Neurosci:新研究解密大脑中的初级纤毛
ElliottDA,RamT,ZhangQ,KuipersH,GordonG,BiernaskieJ,GuoJ.Primaryciliasignalinginastrocytesmediatesdevelopmentandregional-specificfunctionalspecification.NatNeurosci.2024Aug5.doi:10.1038/s4
大脑如何分解信息?信息分解帮助理解生物和人工认知系统
Sharply值的概念提供了关于协同作用的博弈论观点,量化了“玩家”联盟(例如,大脑区域)对完成给定任务所作贡献超出了单个玩家贡献总和的程度多少。基于Sharply值对信息分解的研究,提出了一种统一博弈论和信息论方法的方法。冗余可以基于连接区域A和B的并行路径的多重性,用图论术语来定义。这种冗余观点反映了信号重复...
市场监管总局批准159项国家标准外文版
25GB/T8152.17-2023铅精矿化学分析方法第17部分：铝、镁、铁、铜、锌、镉、砷、锑、铋、钙含量的测定电感耦合等离子体原子发射光谱法Methodsforchemicalanalysisofleadconcentrates―Part17:Determinationofaluminum,magnesium,iron,copper,zinc,cadmium,arsenic,antimony,bismuthandcalciumconte...
通往具身通用智能之路
相比于FEP,一个更可行的方法是通过对抗训练的方式来学习世界模型,如HerrmannV、KirschL和SchmidhuberJ设计了一种算法,让一个名为世界模型的神经网络和一个名为控制器的神经网络之间进行对抗性博弈,其中控制器的内在奖励可以是世界模型的信息增益、算法压缩进度或在具有可计算答案的更抽象问题上的正确性等等,他们展...
全方位分析大模型参数高效微调,清华研究登Nature子刊
指定式(Specification-based)方法这类方法指定原始模型中的特定的某些参数变得可训练,而其他参数则被冻结。在这类方法中,我们可以将训练参数集合表示为,此时更新的参数表示为。当时,的增量值,否则。指定式的方法不会在模型中引入任何新参数,也不寻求改变模型的结构,而是直接指定要优化的部分参数。这个想法很简单,...
元宇宙、虚拟空间与平行智能|王飞跃|复杂|人工智能|计算机_网易订阅
“当时,我们采取阿凡达的方法,甚至都不算是对制造自动机的尝试,而是利用这种计算媒介增强现实中人们的沟通信道(www.e993.com)2024年11月25日。38”方法就是使用小型卡通人物代表虚拟世界里的玩家。莫宁斯塔一直热爱阅读,他曾经读到过印度教(Hindu)中“阿凡达(avatāra)”相关的内容,知道该单词代表着降落或者出现在地球上的神明。在他的记忆里,当...
揭秘大模型背后的机理,清华49页长文全方位分析参数高效微调方案...
研究者定义和描述了DeltaTuning问题,并通过一个统一的框架对以往的研究进行梳理回顾。在该框架中,现有DeltaTuning方法可以被分为三组:增量式(Addition-based)、指定式(Specification-based)和重参数化(Reparameterization)的方法。除去实践意义之外,研究者认为它还具有非常重要的理论意义,DeltaTuning在某种程度...
时空月速览 | 194篇文章,追踪发育/结构/机理/疾病研究前沿(2022年...
内容概要:介绍了一种统计方法:细胞类型特异性的差异表达推断(C-SIDE),它在空间转录组学中识别细胞类型特异性的差异表达,并考虑了其他细胞类型的定位。C-SIDE适用于病理、解剖区域、细胞间的相互作用和细胞微环境等多种情况下的差异表达推断,并支持跨多个/重复的统计推断。
NAT METHODS|AIMe注册表:生物医学研究中AI模型的报告平台
YAML规范见httpsaime-registry/specification/。5.AIMe管理5.1使命AIMe计划的使命是促进开放、透明和可重复的生物医学人工智能研究。为此，我们提供了一个社区驱动的注册中心，生物医学人工智能研究人员可以在这里以标准化的方式报告他们的人工智能模型，在AIMe数据库中搜索与他们工作相关的人工智能系统，并对...
用人工智能做设计,究竟能不能真的有效?
一是,人工智能具有超过人类的记忆能力,能够随时、正确的调用大量的经验来辅助完成任务;二是,人工智能具有超强的计算能力,能够在短时间内完成复杂的计算任务;三是,人工智能方法不受人类主观情绪影响,能够相对公平的评估设计方案。因此,在设计中引入人工智能将能够不断地积累并有效利用经验知识,且能够不断地、快速且高效...