【臻于至善·活动信息】PFUNT学术联航——2024诺奖解读

从十数层到上百层(残差链接),从基于归纳偏置的各色各样、相对小巧紧致的网络模型(例如蕴含平移不变形的卷积神经网络,和借鉴人类记忆机制的长短期记忆模型)到基于多头注意力机制的Transformer模型的“一统天下”(Attentionisallyouneed)。将网络越做越大的“ScalingLaw”俨然成为人工智能的黄金定律。与之相对的,...

啥是卷积核?动画演示

由此,我们引出卷积核的另外一个参数——输入输出通道数。输入和输出通道数:卷积核的输入通道数由输入矩阵的通道数所决定(输入深度);输出矩阵的通道数由卷积核的输出通道数(卷积层深度,即多少个filters)所决定。2D卷积与3D卷积上面的多通道过程解释的详细点:假设输入层有Din个通道,而想让输出层的通道数量变...

什么是CT?_澎湃号·湃客_澎湃新闻-The Paper

调整mAs值可以直接影响光子数量,从而影响信噪比(SNR)和密度分辨率,但这也会增加辐射剂量。较小的像素尺寸会减少每个像素的光子数量,增加噪声并降低密度分辨率。层厚影响光子的可用性和SNR,较厚的层提供更好的SNR,但会影响空间分辨率。患者体型较大会衰减更多光子,导致SNR和密度分辨率降低。线束硬化射束硬化是由于X射...

《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

2.减少阶建模技术为解决这一问题提供了一种有前途的方法,机器学习(ML)技术可用于开发此类模型,但预测具有不同初始微裂纹数量的动态裂纹传播和应力演化的相关研究尚未充分开展。培训内容:1.XFEM模型:使用开源的XFEM模型来生成训练和验证数据集,该模型能够模拟脆性材料中多个裂纹的任意取向传播,并能应用各种裂...

追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?

通过使用行为分析、遗传工具、神经成像和CRISPR基因编辑等技术,研究发现果蝇大脑中的关键神经节点在多个物种中是保守的,但这些节点能够灵活地响应不同的感官信号,例如D.melanogaster果蝇通过感知一种特定信息素,而D.yakuba果蝇则能在黑暗中通过7-三十碳烯(7-tricosene,一种化学信号)找到配偶。

大模型被偷家!腾讯港中文修正认知:CNN搞多模态不输Transfromer

其中depthwiseconv可以是大卷积核(图中所示的DilatedReparamBlock,其使用膨胀卷积来辅助大核卷积来捕捉稀疏的特征而且可以通过结构重参数化方法等价转换为一个卷积层),也可以只是depthwise3x3(www.e993.com)2024年11月17日。多项表现超越Transformer作为图像模态中的老三样,ImageNet、COCO、ADE20K上的结果自然是不能少。论文中最多只用ImageNet-...

手撕CNN:综述论文详解卷积网络的数学本质

然而,使用较小尺寸的卷积核将导致不完美的覆盖,并限制住学习算法的能力。因此我们一般使用0填充图像的四周或Z_p过程来控制输入图像的大小。使用0填充图像的四周[10]也将控制特征图的尺寸。在算法的训练过程中,一组卷积核的维度一般是(k_1,k_2,c),这些卷积核将滑过固定尺寸的输入图像(H,W,...

卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?

参数共享:CNN中的卷积核在整个输入数据上共享参数,这样可以大大减少网络的参数数量,降低过拟合的风险,并提高模型的训练效率。平移不变性:CNN具有平移不变性,即对输入数据的平移操作不会改变网络的输出。这使得CNN在处理图像等数据时具有一定的鲁棒性。多层次的特征学习:CNN通过堆叠多个卷积层和池化层,可以逐层地学习...

腹部光子计数CT成像技术特点和临床价值

对于CT血管造影,建议使用Bv卷积核,因为它可以减少由高衰减物体引起的伪影。能谱分析需要使用Qr卷积核重建的图像。对于光子计数CT中肝细胞癌的评估,较软的重建卷积核在噪声和图像质量方面更优,但在图像对比度和病变显著性方面,不同的重建卷积核之间没有显著差异。

双源光子计数CT:神经血管临床应用概述

图中显示的是100μm超高分辨率的PCCT脑血管造影(源数据集;矩阵1024×1024;层厚/增量0.2/0.1mm;卷积核Bv60;辐射剂量与使用同类第三代双源CT进行的同等头部CT血管造影相当),使用了容积三维最大密度投影(MIP)(A)和电影容积渲染(B)。值得注意的是,显示的小动脉血管密度大幅增加。