CT发展里程碑和三个未来方向
由于X射线管和探测器阵列一起围绕患者旋转,因此被称为第三代扫描仪几何结构,也称为旋转-旋转几何结构。这种几何结构在诞生之初受到环状伪影的困扰,因为探测器的任何缺陷都会在图像平面上映射出一个环。为了避免这一问题,第四代几何技术(称为旋转静止技术)将X射线管在静止探测器的360°环形内旋转。虽然这解决了环状伪...
dreamcoder-arc:用于抽象和推理的神经网络 ARC-AGI
首先,高度可变的网格大小排除了卷积神经网络(CNN)的使用,CNN依赖于固定大小的图像输入,或者至少在使用自适应或全局池化层时有一个最小大小的输入[33,34]。在我们的例子中,我们需要一个能够有效地处理小到1×1网格的网络。一种选择是将所有网格填充到一个足够大的固定大小,如30×30。然而,当大部分图像是填充时,...
创业3个月估值超70亿,李飞飞AI新公司为何能成为最快独角兽?
在ImageNet竞赛两年后的2012年,发生了一件更大的事情:多伦多大学的GeoffreyHinton,IlyaSutskever和AlexKrizhevsky提交了一个名为AlexNet的深度卷积神经网络架构——至今仍在研究中使用——实现了准确率10.8%的大幅提升,高出第二名41%。而这一事件实现了我们今天看到的AI繁荣。GeoffreyHinton后...
AI首先替代的不是蓝领白领工作 I 2024新趋势之三
卷积神经网络的另一个重大应用,是预测蛋白质的原子级精度结构。DeepMind用AlphaFold在两年内预测了58%的人类蛋白质结构,而人类用50年只做了17%的蛋白质解析。2022年,AlphaFold已预测出超过100万个物种的2.14亿个蛋白质结构,几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质。可以看出,在七八年前,人工智能卷积神经网络首先替代的不是...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
25.卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetworks(CNN)-CNN是一种深度学习算法,特别适合处理具有网格状拓扑结构的数据,如图像。26.循环神经网络RecurrentNeuralNetworks(RNN)-RNN是一种网络结构,适合处理序列数据,如时间序列或自然语言。27.长短期记忆网络LongShort-TermMemory(LSTM)...
耗时2个月!把特斯拉Model 3彻底拆开,没想到扒出那么多秘密!
7月18日消息,继上个月海通国际拆解了一台比亚迪“元”,用87页研报展示这款新能源汽车内部零部件的详细细节后,近期券商“一哥”中信证券也联合多家企业和机构拆解了一台特斯拉Model3,写了一份长达94页的研报《新能源汽车行业特斯拉系列研究专题:从拆解Model3看智能电动汽车发展趋势》(www.e993.com)2024年8月5日。据介绍,中信证券研究部TMT...
写给小白的AI入门科普
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)和循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN),是1990年代左右诞生的比较知名的神经网络模型。它们的具体工作原理比较复杂。反正大家记住:卷积神经网络(CNN)是一种用于处理具有类似网格结构的数据(例如图像和视频)的神经网络。所以,它通常用于计算机视觉中,可以用来图像识别...
浅谈大模型及其在高能物理科学的未来应用
其中,人工神经网络是受大脑神经元中突触、轴突等结构启发而设计的计算模型。神经网络架构在不断发展,最初是把全部神经元逐层连接起来的全连接神经网络,但它容易过拟合且推理速度慢,后来逐步发展出能进行局部连接的卷积神经网络,卷积时只有部分神经元被激活从而减少计算量;卷积神经网络不能处理时间序列数据,后来发展出了...
九合报告:不朽的计算——比特连接世界,词元生成未来
1998年,现代卷积神经网络的基本结构LeNet-5诞生,机器学习方法由早期基于浅层机器学习的模型,变为了基于深度学习的模型,为自然语言生成、计算机视觉等领域的深入研究奠定了基础。2013年,自然语言处理模型Word2Vec诞生,首次提出将单词转换为向量的“词向量模型”,以便计算机更好地理解和处理文本数据。2017年,Google颠覆性...
爆“卷”的AI视频,大厂向左,创企向右
DiffusionModel将一张图片通过引入噪声使其变成原始马赛克,在通过引入“神经网络”,如基于卷积神经网络(CNN)的UNet结构,从某个时间点的画面,减去预测的噪音,得到的就是最原始没有噪音的画面,也就是最终生成的画面。大语言模型则是通过视频数据来对大模型进行训练,使其能够理解视频数据中的基本Token词汇以及所对应的...