AI在今年诺奖中为自己画了个闭环,AI+科学“双螺旋引擎”开启科学...
AlphaFold2采用了一种新的输出表示和相关损失函数,实现了精确的端到端结构预测。此外,它还使用了一种新的等变注意体系结构,通过中间损失实现预测的迭代细化,并与结构联合训练。尽管AlphaFold2取得了巨大成功,但它仍然存在预测方面的局限性。今年5月问世的AlphaFold3结合了图神经网络和变分推断方法,并引入了多...
Nat. Commun.速递:多任务神经网络预测多体量子态物理性质
图a和b对应一层随机量子线路,图c和d对应两层随机量子线路。图a和c是多任务学习的结果,而图b和d是单任务学习的结果。图5.在10量子比特系统上训练的神经网络对50量子比特系统的性质预测。图a是量子态表示的二维投影,而图b展示了神经网络预测的准度。该算法不需要对所有量子比特进行随机测量,而是仅利用探测短程...
困扰数学家一个多世纪的难题,AI从生物学中找到线索
一种构造拓扑不变量的方法是这样的:“沿着纽结走一遍,将每个交叉点编号为1,2,3,…,2n(每个交叉点会遍历两次)。如果编号是偶数而且是从上方越过形成的交叉点,则将其符号标为负数(见图4)。最后,每个交叉点会被标记为一对整数,一个是偶数,一个是奇数。这一系列偶数就是该纽结的编码。”这个方法被称为Do...
AI 产品的四层架构:开启智能未来的密码
2.数据架构选择1)任务适应性根据具体任务选择合适的模型架构。例如,对于图像分类任务,卷积神经网络(CNN)通常表现出色;对于时间序列预测,循环神经网络(RNN)或长短期记忆网络(LSTM)可能更合适;对于自然语言处理任务,Transformer架构等被广泛应用。2)复杂度与计算资源复杂的模型可能具有更高的性能潜力,但也需要更多...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
人类大脑发育过程中的第一张DNA修饰图延长时间:神经元如何在与学习相匹配的时间尺度上编码信息钙离子通透的AMPA受体抑制神经元选择性反应的机制首次完整绘制果蝇大脑神经连接图小脑大作为:小型神经网络也能精确定位大脑不同区域的结构与功能连接关系随功能类型变化...
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(www.e993.com)2024年10月23日。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...
人工智能新用途?AI神经网络发现一幅拉斐尔画作不完全是拉斐尔画的
日前,学术期刊杂志《遗产科学》刊登了一篇来自数学家兼计算机科学家哈桑??乌盖尔及其研究团队的最新研究成功,该研究团队利用人工智能神经网络在进行深度学习分析后,发现了拉斐尔的画作《玫瑰圣母》中有一个人物并非由拉斐尔所画。这篇论文名为《深度迁移学习用于拉斐尔绘画的视觉分析和归属》,该论文的摘要中说明道,在艺...
科技助听共享美好生活(图)
未来,助听设备也将进入人工智能时代,助听设备可以将深度神经网络技术融入产品中,通过深度学习以及大数据分析,对用户画像、听力曲线、使用习惯、听觉场景等进行智能分析,为每个老人定制个体化的聆听方案,让患者听得更舒适。杨相立说,听觉器官老化属于自然规律,目前尚无逆转此过程的方法。但中老年人从以下几方面入手可以...
为了给大脑画一张高清地图,我们不得不开发一款“连连看”游戏 |...
▲左:神经细胞右:神经网络图源:SantiagoRamónyCajal神经元就像他绘制的图片里所展示的,除了一个球状的细胞体之外,还有非常丰富的、像树枝一样分叉的叫做树突的结构,这些结构用来从其他地方接收信息。它还有一根具有复杂分叉、而且更长的轴突,用来输出信息。轴突像一条道路一样,长度可能有10厘米,但是它的直径很...
追问Daily | 心盲并不影响阅读乐趣;神经网络可训练性的边界是分形...
无论是语音、文本、图像还是音乐,都被转换成一种统一的离散令牌形式,然后由模型进行处理。这种方法使得模型能够在不改变其架构或训练方法的情况下,轻松地添加和处理新的模态。主要功能包括任意模态输入输出、高效的多模态理解和生成、任意模态转换、多模态对话生成和轻量级对齐学习。