NeurIPS 2024 | FaceChain团队新作,开源拓扑对齐人脸表征模型

值得一提的是,我们基于ResNet-50架构的TopoFR模型甚至超越了大部分基于ResNet-100的竞争者模型。1.3高斯-均匀混合分布概率模型的有效性为验证高斯-均匀混合分布概率模型在挖掘困难样本方面的有效性,我们展示了模型训练过程中利用分类器预测熵所估计的高斯分布密度函数,如下图4所示。1.4扰动引...

...朱雨琪|工业数据之边界、权属与流转——基于权利束理论模型...

“权利束”理论模型有效兼容、嵌套工业数据三维谱系之中,发挥着在实践应用谱系内的理论统摄指引与示明操作程序之价值。宏观上的目标驱动效益与微观上的适用逻辑清厘,是为“权利束”理论模型适用价值的具体表征。其一,“权利束”理论融合于三维谱系产生了宏观层面的目标驱动效益。数据的非消耗性、使用非排他性与价值多...

追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?

研究利用机器学习和深度学习模型,包括k近邻算法(kNN)、线性判别分析(LDA)和二维胶囊网络(2D-CapsNet)等,对婴儿的运动片段进行分类。结果显示,深度学习模型2D-CapsNet对脚部动作的分类准确率达到86%,显著高于手部和膝盖动作。这表明婴儿在通过脚部与环境进行互动时,动作的变化最为明显。研究还发现,婴儿在失去对玩具控制...

...基因组学研究中心基于近50万份组学样本发布疾病预测AI开源模型

以67种数量性状(包括血液化学、尿液分析、肺量计、血压、体型、性别、年龄和禁食时间等指标)训练模型,在484,230份基因组测序样本以及46,327个蛋白质组学样本中进行全表型组关联分析验证(未来也可扩展到转录组和代谢组学数据上)。

大模型与智能社会:基于历史唯物主义的探察

其二,大模型集合了几乎是人类级别的“群体智能”。大模型常以全网数据或知识为语料进行训练,这些语料以数据的形式被大模型所吸纳和储存,以编码了人类知识的参数模型而存在,成为容量巨大的“人类知识压缩器”。这形同于几乎被投喂了全人类知识后形成的“世界大脑”,集合为几乎是人类级别的群体“大智能”。由于“大模...

万字综述(下):大语言模型将为神经科学带来哪些前所未有的机会?

在蛋白质到功能层面,研究者在250亿个蛋白质序列(UniParc数据库)的860亿个氨基酸上训练了7亿参数的34层transformer模型[32](www.e993.com)2024年11月9日。模型内部的嵌入表征仅从序列信息本身获得。训练好的模型被发现能够包含蛋白质的生化特性、体内形态结构元素、接触位点和生物活性相关知识。

不同荷载模式下沥青混合料的动态模量依赖模型

考虑荷载作用温度敏感区间的沥青混合料弯拉和三轴动态模量依赖模型，拟合效果良好，可靠度高，可较为准确地表征不同受力状态时沥青混合料动态模量的温度和荷载依赖性。通过模型得到的动态模量计算值与试验实测值具有较高的一致性，为获取沥青混合料真实的模量值提供了一种有效途径，后续可用于路面结构计算来验证两种模型...

人机混合智能:新一代智能系统的发展趋势

[5]杜奇(Duch)根据记忆和学习的不同将现有的认知模型分为三类:符号化(Symbolic)认知模型、浮现式(Emergent)认知模型和混合型(Hybrid)认知模型三种。[6]粗略地讲,符号化认知模型侧重于利用高阶符号和陈述性知识,采用传统人工智能的自上而下的分析方法来处理信息,如SOAR、EPIC、NARS等;浮现式认知模型则利用低水平的...

建议收藏,100篇必读论文|大模型月报(2024.03)

杨立昆团队提出图像世界模型:在视觉表征学习中学习和利用世界模型联合嵌入预测架构(JEPA)通过利用世界模型进行学习,被认为是一种很有前途的自监督方法,但以往仅限于预测输入中的缺失部分。在这项研究中,深度学习三巨头之一、图灵奖获得者、Meta首席科学家YannLeCun(杨立昆)及其团队,探索了如何将JEPA预测...

【复材资讯】国家自然科学基金丨高温环境对胶螺混合连接复合材料...

1.1.2拉伸破坏测试及表征方法图4(a)为制备完成的试样,在MTSLandmark万能试验机上进行拉伸破坏测试,如图4(b)所示。试验共有HBB-ET、HBB-RT、OB-ET和OB-RT四种工况,分别为高温胶螺混合连接、室温胶螺混合连接、高温纯螺栓链接和室温纯螺栓连接,其中HBB-RT、OB-RT和OB-ET用于进行对比分析。试验...