神经网络领域迎新飞跃:科学家为果蝇绘制完整大脑图谱,将彻底改变...
在过去,绘制神经环路的实验难以实现规模化,即使科研人员投入大量时间和精力,也很难找到某个神经元的所有的连接伙伴。如今有了连接组之后,相关研究的重点将从环路绘制转为环路解读,这意味着人类距离真正理解果蝇神经网络又近了一步。在构建假设也就是猜想一个系统的部分原理和部分功能时,连接组能够发挥重要作用。例...
计算机视觉中基于图神经网络和图Transformers的方法和最新进展
具体来说,我们根据输入数据的模态将图神经网络在计算机视觉中的应用大致划分为五类:自然图像(二维)、视频、视觉+语言、三维数据(例如,点云)以及医学影像。在每个类别中,我们再根据视觉任务的不同对方法和应用进一步分类。这种以任务为导向的分类法使我们能够研究不同的基于图神经网络的方法是如何处理每个任务的,以...
TPAMI 2024 | 计算机视觉中基于图神经网络和图Transformers的方法...
具体来说,我们根据输入数据的模态将图神经网络在计算机视觉中的应用大致划分为五类:自然图像(二维)、视频、视觉+语言、三维数据(例如,点云)以及医学影像。在每个类别中,我们再根据视觉任务的不同对方法和应用进一步分类。这种以任务为导向的分类法使我们能够研究不同的基于图神经网络的方法是如何处理每个任务的,以...
使用人工智能来绘制大脑连接图
然后,研究人员使用神经网络来追踪图像堆栈中的物体。具体来说,Uram表示,该团队使用谷歌开发的称为洪水填充网络(FNN)的神经网络来完成重建部分。FFN是专门为连接组学中的神经元分割而设计的机器学习神经网络,是一种特殊类型的卷积神经网络(CNN),旨在区分电子显微镜图像中的神经元和其他物体。CNN通常用于与图像相关的任...
AI4Science基石:几何图神经网络
1.几何图基础模型在各种任务和领域中采用统一的基础模型的优越性在GPT系列模型的显著进步中已经体现得淋漓尽致。如何在任务空间、数据空间、模型空间进行合理的设计,从而将这种思路引入到针对几何图神经网络的设计上仍是一个有趣的开放问题。2.模型训练与现实世界实验验证的高效循环科学数据的获取是昂贵且耗时的,...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
卷积层(ConvolutionalLayer):卷积层负责提取图像中的局部特征(www.e993.com)2024年10月23日。池化层(PoolingLayer):池化层负责大幅降低参数量级,在保留重要特征信息的同时,降低计算复杂度。全连接层(FullyConnectedLayer):全连接层类似传统神经网络的作用,根据卷积层和池化层处理过的数据,计算出最终的结果。
十年磨一「图」,谷歌震撼发布纳米级人脑图谱!AI加持人类大脑研究
1立方毫米的大脑,以惊人的细节被绘制出来。这张图带给人的冲击力,实在太震撼了。这张3D图,覆盖了大约一立方毫米的体积,是整个大脑的百万分之一,包含大约57,000个细胞和1.5亿个突触,是1.4PB的庞大数据10年间,GoogleResearch连接组学团队一直致力于实现用高通量的方法研究大脑中的神经网络架构,增进我们对大脑...
Science子刊封面:500年前拉斐尔怎么作画,AI看一眼就知道
图5画中建筑细节的高分辨率MA-XRF元素分布图从图3-5的元素分布图,以及图7的量化结果中可以看出,模型的预测结果与参考值匹配程度很高,元素净计数也遵循相同的分布。此外,经过艺术学家的判断,神经网络推断出的颜料调色板符合15世纪画家的实践方法,并与其他方法所调查出的拉斐尔早期作品调色板相匹配。
人工智能如何彻底改变蛋白质科学,AlphaFold是起点,终点会在哪里?
X射线晶体学帮助科学家绘制电子密度图,该图可以直观地显示电子聚集的位置,从而显示原子在分子中可能的位置。通过将这些图堆叠在一起(左图),科学家可以推断出蛋白质或其他分子(如青霉素)的结构(右图)。然后,他们把地图转换成物理模型。他们将塑料地图放入一个Richards中,这个盒子以1968年发明该设备的牛津生物...
追问daily | 气味的单神经元表征;神经现象学的数学视角;内感受与...
研究首次绘制出人类海马体和前额皮质发育过程中DNA修饰的详细图谱,这些大脑区域在学习、记忆和情感调节中起到关键作用,并与孤独症和精神分裂症等神经疾病密切相关。研究采用了新型单细胞测序技术snm3C-seq(单细胞核甲基化和染色质结构捕获联合测序),对超过53,000个大脑细胞进行分析,揭示了从中期妊娠到成年期间的基因...