机构行为视角下的债券交易领先因子探寻与神经网络收益率预测
随着人工智能技术的发展,尤其是神经网络算法在金融领域的应用日益广泛,为债券收益率的预测提供了新的思路和工具。神经网络是一种强大的非线性模型,能够通过学习大量历史数据中的复杂模式和关系,对债券收益率的变动进行建模和预测。通过构建适当的神经网络架构,可以有效地处理和分析历史机构净买入数据和国债收益率数据,从而...
新刊速览 | 粮食产业高质量发展专题
国家粮食安全工作坚持中国共产党的领导,贯彻总体国家安全观,统筹发展和安全,实施以我为主、立足国内、确保产能、适度进口、科技支撑的国家粮食安全战略,坚持藏粮于地、藏粮于技,提高粮食生产、储备、流通、加工能力,确保谷物基本自给、口粮绝对安全。为此,《科技导报》推出了“粮食产业高质量发展专题”。卷首语加快推动...
智能语音合成:科技驱动的未来交互与应用探索
随着计算机技术的进步,语音合成逐渐发展为一种复杂的多层次系统。进入21世纪后,随着深度学习的兴起,语音合成技术迎来了新的发展机遇。基于深度神经网络的模型,如WaveNet和Tacotron等,极大地提高了合成语音的自然度和清晰度。主要技术KeyTechnologies拼接合成(ConcatenativeSynthesis)这种方法通过拼接预录制的语音片段...
探索智能纪元:大模型的起源、现状与未来
大模型的由来可以追溯到20世纪的AI研究初期,当时的研究主要集中在逻辑推理和专家系统上。然而,这些方法受限于硬编码的知识和规则,难以处理自然语言的复杂性和多样性[2]。随着机器学习、深度学习技术的出现和硬件能力的飞速提升,大规模数据集和复杂神经网络模型的训练成为可能,从而催生了大模型的时代。2017年,谷歌推出...
大模型步入「推理Scaling」时代,SambaNova如何挑战英伟达的霸主...
GPU最初设计用于图形渲染,由于其并行处理能力,过去数年一直是以海量数据集训练大模型的热门选择。虽然GPU非常适合实现神经网络的训练工作,但在全新的范式下,由于其在延迟、功耗等方面表现不佳,并不是进行大规模推理的最好选择。在GPU之外,什么是大模型推理的更好选择?现在的AI芯片有各种流派:ASIC、FPGA...
...学奖为何颁给“AI教父”?一文详解:你不能不知道的AI的物理学起源
来源:环球科学2024年10月8日北京时间17时45分许,约翰·J.霍普菲尔德(JohnJ.Hopfield)和杰弗里·E.欣顿(GeoffreyE.Hinton)因通过神经网络研究对现代机器学习作出的奠基性贡献,获得2024年诺贝尔物理学奖(www.e993.com)2024年10月25日。约翰·J.霍普菲尔德是美国物理学家、神经科学家,普林斯顿大学教授。霍普菲尔德1933年...
...处理能力和更优化的系统集成解决方案,以支持复杂的神经网络...
公司回答表示,您好,感谢您的关注,特斯拉是对智能驾驶行业未来发展方向的探索者之一,聪明的车需要智慧的路,公司会持续布局面向自动驾驶的下一代智能网联交通系统即数字化交通基础设施。随着端到端技术的发展,公司将提供更强大的路侧计算能力、更高效的数据处理能力和更优化的系统集成解决方案,以支持复杂的神经网络模型运...
...处理能力和更优化的系统集成解决方案,以支持复杂的神经网络...
这种变革不仅仅是技术上的进步,更是对智能驾驶行业未来发展方向的重要探索。公司作为提供软硬一体自动驾驶域控制器的厂商,随着端到端技术的发展,将提供更强大的计算能力、更高效的数据处理能力和更优化的系统集成解决方案,以支持复杂的神经网络模型运行。公司将继续致力于研发创新,与合作伙伴共同推动智能驾驶技术的...
关于「光学神经网络」的一切:理论、应用与发展
如今,以“光”代“电”已成为一种有潜力、有前景的工作模式,是时代发展的趋势。因此,人们尝试用光的方式构建神经网络,实现深度学习架构;光神经网络(ONN)随着时代的要求应运而生。它具有高带宽、高互联和内部并行处理的特点,可以加速软件和电子硬件的部分运算,甚至达到“光速”,是一种很有希望取代人工神经网络的...
无心插柳:苏联数学家柯尔莫哥洛夫与神经网络的新生
早期神经网络的发展神经网络作为大脑启发(Brain-inspired)的计算模型,始于麦卡洛克(WarrenMcCulloch,1898-1969)和皮茨(WalterPitts,1923-1969)1943年的工作。两位作者之一的皮茨是自学成才的逻辑学家,而麦卡洛克是神经心理学家,是皮茨老师辈的人物,他们提出神经元有一个阈值,即刺激必须超过这个阈值才能产生脉冲。虽...