QB 伯晓晨/李昊/陈河兵团队合作提出从三维染色质结构中高效检测...
另外,研究团队使用图卷积神经网络(GCN)模型对三维染色质的拓扑结构进行建模,从而有效捕获染色质空间结构特征并预测拷贝数变异,以了解染色质空间相互作用背后的机制。同时,团队进行了一系列Hi-C数据扰动实验,以评估基于图神经网络模型捕获与CNV相关的染色体结构关键特征的能力。图1从Hi-C中预测拷贝数变异的机器学习方法...
...乐:自动化检测设备方面拥有智能缺陷识别技术,包括卷积神经网络等
金融界10月15日消息,有投资者在互动平台向多浦乐提问:董秘您好,公司公告显示公司在自动化检测设备等方面,具备人工智能缺陷识别关键技术,其主要内容包含卷积神经网络、多模态缺陷识别方法、缺陷特征注意力集中方法,并且已实现产业化。请问董秘公司自主研发的人工智能缺陷识别技术是否包含神经网络相关技术?公司回答表示...
刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
图2.数字图像的数据结构卷积核卷积并不仅仅用在卷积神经经网络中,它也是很多其他计算机视觉算法的关键元素。这个过程是这样的:我们有一个小的数字矩阵(称作卷积核或滤波器),我们将它传递到我们的图像上,然后基于滤波器的数值进行变换。后续的特征图的值要通过下面的公式计算,其中输入图像被记作f,我们的卷积核...
TPAMI 2024 | 计算机视觉中基于图神经网络和图Transformers的方法...
基于图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)的方法被广泛应用于不同问题并且显著推动了相关领域的进步,包括但不限于数据挖掘(例如,社交网络分析、推荐系统开发)、计算机视觉(例如,目标检测、点云处理)和自然语言处理(例如,关系提取、序列学习)。
AI探索宇宙结构新突破,超精准场级模拟,半秒完成冷暗物质仿真
在这项工作中,研究人员提出了一个用于大规模结构的场级模拟器,捕获宇宙学依赖性和宇宙结构形成的时间演化。模拟器将线性位移场映射到特定红移处对应的非线性位移。模拟器是一个神经网络,包含对Ω和红移z处的线性增长因子D(z)的依赖性进行编码的样式参数。
三维卷积神经网络(3D-CNN)解码运动过程的脑电图
解码脑电图(EEG)中的运动对于神经康复机器人和神经假体等治疗至关重要(www.e993.com)2024年10月23日。深度神经网络(DNN)对实时数据解码最为有效,但现有数据集的任务类别限制了其在EEG中的应用。研究人员提出了一种神经生理学可解释的三维卷积神经网络(3D-CNN),它捕捉了运动过程中大脑区域的时空依赖性。该3D-CNN使用保留地形的EEG输...
OpenAI o1与人工智能的过去与未来
时间回到2010年。当时的人工智能技术发展可以说正处于黎明前最后的黑暗时刻。彼时还是助理教授的李飞飞刚刚发布了Imagenet——世界首个大型的非结构化图片数据库。直到两年后,当今人工智能的主流技术卷积神经网络,才在基于这个数据库的视觉识别比赛中,超越其他技术路径异军突起。而人工智能对于高度模糊、变动性不确定性极...
入选ICML!人大团队将等变图神经网络用于靶蛋白结合位点预测,性能...
中国人民大学高瓴人工智能学院的研究团队首次将E(3)等变图神经网络(GNN)应用于配体结合位点预测,提出名为EquiPocket的框架,有助于药物发现等各种下游任务。生命系统中,几乎所有生物和药理过程都涉及受体(靶蛋白)和配体(小分子)之间的相互作用,这些相互作用发生在靶蛋白结构的特定区域,称为「结合位点」——...
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
并行设计的Transformer架构中的动态一元卷积神经网络(DUCT)块被聚合成一种深层架构,该架构在基于图像的分类、分割、检索和密度估计等基本计算机视觉任务中进行了全面评估。定性和定量结果均表明,团队所提出的具有动态一元卷积的并行Conv-Transformer方法,优于现有的串联设计结构。
Web3-AI 赛道全景报告:技术逻辑、场景应用与顶级项目深度剖析
模型选择和调优:选择合适的模型,例如卷积神经网络(CNN),比较适合图像分类任务。根据不同需求对模型参数或架构调优,通常来说,模型的网络层次可以根据AI任务的复杂度来调整。在这个简单的分类例子中,较浅的网络层次可能就足够。模型训练:可以使用GPU、TPU或高性能计算集群来训练模型,训练时间受模型复杂度和计算能...