【创新在大工】软件学院、国际信息与软件学院科研团队在图嵌入与...
成果2:小波去噪滤波器统一并改进图卷积神经网络为解决噪声累积问题,研究团队引入了小波去噪滤波器,将其与图卷积神经网络相结合,利用小波扩散局部性的特点,显著提升了模型的效果以及可解释性,同时设计了一种新的图采样策略,在多个数据集上实现了更加稳定和准确的节点分类。图2字母GSP在不同小波系数下的扩散程度成...
“诺奖背后是AI的革命”!宁诺教授解读最新诺贝尔物理学奖
当神经网络研究还处于萌芽阶段时,霍普菲尔德提出了一种创新的神经网络模型——“霍普菲尔德网络模型”,能够让现代计算机模仿人类的联想记忆能力——正是此次诺贝尔物理学奖的获奖模型,后来又用模拟电路实现了该模型,将人工智能的讨论推向了第二次高潮。
鼎捷软件:公司具备在自然语言处理、图像等方面运用神经网络模型的...
鼎捷软件(300378.SZ)3月27日在投资者互动平台表示,公司具备在自然语言处理、图像等方面运用神经网络模型的能力,并可以解决文本分类、图像检测、图像分析、预测分析等问题(记者蔡鼎)免责声明:本文内容与数据仅供参考,不构成投资建议,使用前核实。据此操作,风险自担。每日经济新闻...
基于神经网络界面粘弹性本构模型的热固性复合材料零件变形预测
图7基于固化动力学和基于神经网络本构模型的体积自由应变演化比较。8.ABAQUS有限元软件实施ABAQUS有限元软件是一种功能强大的数值模拟工具,可以用于分析各种材料的行为。在本研究中,ABAQUS软件被用于实现粘弹性本构模型和神经网络模型,并进行固化畸变的数值分析。通过对复合材料零件进行网格划分、设置边界条件和材料...
AI4Science基石:几何图神经网络
对于众多AIforScience领域,几何图是一种有力且通用的表示方法,其可以用于表示众多物理系统,包括小分子、蛋白质、晶体、物理点云等。几何图神经网络模型根据实际问题中的求解目标对于对称性的要求,本文将几何图神经网络分为三类:不变(invariant)模型、等变(equivariant)模型、以及受Transformer架构启发的...
图神经网络研究综述(GNN)
2图神经网络图神经网络(GNN)是一种用于图结构数据的神经网络模型,结合图计算和神经网络优势,捕捉图结构并抽象节点特征(www.e993.com)2024年10月23日。图计算模型擅长捕捉拓扑结构,但无法处理高维特征。典型神经网络适用于欧氏空间数据,如卷积神经网络处理网格数据,循环神经网络处理序列信息。针对非欧氏空间复杂图数据,建模过程需要新处理机制。目前受...
数学建模竞赛前必须熟练的三十种模型算法!
应用举例:比如98年B题,用很多不等式完全可以把问题刻画清楚,因此列举出规划后用Lindo、Lingo等软件来进行解决比较方便,所以还需要熟悉这两个软件。图论问题算法简介:这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备。
运行端侧大模型,NPU 和异构计算带来「一步到位」新体验
图2:NPU随着不断变化的AI用例和模型持续演进,实现高性能低功耗。什么是神经网络处理器NPU(NeuralProcessingUnit)?NPU专为实现以低功耗加速AI推理而全新打造,其架构随着新AI算法、模型和用例的发展不断演进。Al工作负载主要包括由标量、向量和张量数学组成的神经网络层计算以及非线性激活函数。优秀...
天津日报:七问Sora 文字生成视频大模型火爆 我们该如何面对
AI视频如此逼真,Sora是怎样学习到如此精致“画功”的呢?熊德意表示,通过OpenAI公布的Sora技术报告中有限的关键文字,并将其与已被广泛研究的OpenAI研发的人工智能语言模型GPT-3类比,可试图理解为:Sora和GPT-3都采用Transformer(一种基于自注意力机制的神经网络模型)作为核心架构,两者生成能力的突破都得益于一个重要因素...
AI 正在吞噬软件:软件产业的智能化范式转换
在未来10-20年,随着各类应用向生成模型的大迁移,以“神经网络计算架构”为核心的计算范式将占主导地位。这将为整个计算产业的技术栈带来巨大的变化,其广度和深度都要远超从单机时代到互联网时代的计算范式转换。开发范式大模型在软件代码和相关文档方面的生成和分析能力,将为软件开发活动本身带来范式转换,这个转...