脑、网络与信息:大尺度脑网络结构与动力学建模
许多实际的网络图,如社交网络、互联网基础架构、Wikipedia等百科网站及基因网络,均显示出小世界现象。为了数学上更精确地描述小世界网络,通常从一个规则网络出发,比如一个环形网络,其中每个节点仅与其最近的几个邻居相连。随后,通过一个小概率p重新连接网络中的边以引入随机性。这种重连策略能有效减少网络的平均路径...
2024广汽科技日重磅发布!全固态电池&无图纯视觉智驾
广汽无图纯视觉智驾系统在视觉识别上具备三大领先能力,使其在自动驾驶领域中具有显著的优势。首先,极其精准地理解复杂交通道路的能力。无论是匝道、隧道、弯道还是路口、分岔路等复杂场景,这套系统都能准确识别并理解道路的结构。其次,超强的交通信号灯识别能力。这套系统通过深度神经网络,实现了各种信号灯元素的准确识别...
可解释性终极追问,什么才是第一性解释?20篇CCF-A+ICLR论文给你答案
误会1:神经网络的第一性表征是『等效交互』,而不是神经网络的参数和结构。单纯从结构层面分析神经网络是人们对神经网络泛化根本表征的误解。目前大部分神经网络泛化性研究主要着眼于神经网络的结构、特征、以及数据。人们认为不同的神经网络结构就自然对应不同的函数,并自然展现出不同的性能。但是,事实上,如图2所...
青年博士Nature,Science双发,植物领域迎来史上“翻天覆地”的变化!
蛋白质结构表示(包含实践示范:使用BioPython,Pymol等进行蛋白质结构操作)第一天下午1.深度学习基础知识介绍1.1神经网络简介神经网络的基本组成前向传播与反向传播1.2常用深度学习算法(卷积神经网络、递归神经网络等)卷积神经网络(CNN)递归神经网络(RNN)长短期记忆网络(LSTM)Transformer结构扩散模型(Diffusio...
智能汽车专题报告:算法进阶,自动驾驶迎来端到端时代
华为在2024年的智能汽车解决方案发布会上首发ADS3.0系统,形成了以GOD网络核心的感知模块,以及以PDP网络为核心的预决策规控网络,先将两大算法神经网络化,进而向端到端自动驾驶迈进。感知端:ADS1.0是基于BEV的白名单目标和道路结构感知,ADS2.0在BEV基础上增加GOD网络实现...
计算神经科学读书会启动:从复杂神经动力学到类脑人工智能
研究方向:神经元网络中连接图结构和其动力学性质之间的关系;建模和分析神经元活动数据中的回路机制(www.e993.com)2024年9月9日。提出了刻画连接模体(motif)影响神经元群体相关性的数学工具,和解释神经元活动维度性质的动力学模型。张铁林,中科院自动化所复杂系统认知与决策实验室副研究员,智能机制机理研究部PI。
中科院重磅发布:材料科学AI大模型GPTFF,从原子尺度模拟一切
模型架构:基于图神经网络的晶体结构表示与能量预测为构建强大的预测模型,刘淼/孟胜团队引入了图神经网络(GNNs)来精准地表示晶体结构。相较于传统力场,GNNs不仅简化了原子坐标描述符的构建过程,还自然地满足了旋转、平移和置换对称性的要求。每个原子根据其元素特性映射至高维空间,形成独特的嵌入向量。而原子间的几何关...
这种技术,照亮脑神经网络结构的整片“黑暗森林”
图1大脑依赖复杂的神经回路行使功能(图片来自网络)随着科技的发展,脑神经网络结构的神秘面纱正逐渐被揭开。在这个过程中,各类成像方法是必不可少的手段。利用磁共振成像(MRI)、正电子发射断层扫描(PET)等技术,可以在宏观分辨率(亚毫米)下看到大脑内部各个脑区间的连通特征。层出不穷的各种以荧光成像为主要手段的光...
AI连特朗普被捕都能画,我们的记忆会被篡改吗?
汤景泰告诉《中国新闻周刊》,从那个时候起,新闻伦理已经开始不断受到挑战。随着电脑技术不断发展,2018年“深度伪造”(Deepfake)概念被学界提出,那时,人工智能已经开始将图片或视频合并叠加到源图片或视频上,借助神经网络技术进行大样本学习,将个人的声音、面部表情及身体动作拼接合成虚假内容。
AI画的驴肉火烧,差点把我笑死!
所以有时候AI对句子的理解异于我们常人。比如下图就是我请它画的驴肉火烧,肉、火、烧的元素都齐备了,驴则以两只长耳朵的形式出现。要从如此多的维度描述一个物体,其计算量自然可想而知。据复旦大学计算机科学技术学院教授张军平表示,ChatGPT大概用了285000个CPU和10000多颗GPU、其训练文本数据达到45Tb(1Tb=...