深度学习工作:从追求 SoTA 到揭示新现象
身边的故事,近期审了不少论文,发现大家对于宣称 SoTA 的工作越来越严苛了。往年那种先 SoTA 再故事的论文,眼看着被连环拒。作者喊着性能无敌,审稿人 borderline reject
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转座子 (Transposon),又称转座元件或跳跃基因,是哺乳动物基因组的重要组成部分,在基因调控、基因组进化和细胞间异质性中发挥着关键作用。尽管部分转座子仍然活跃并能够在基因组中跳跃,但大多数转座子已经积累了突变和退化,使其失去了主动转座的能力。因此,许多
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药物研发对于制药企业和化学科学家而言是极为关键的研究领域。然而,传统药物研发面临着诸如疗效欠佳、脱靶递送、耗时漫长以及成本高昂等诸多难题与挑战,这些问题严重阻碍了药物设计与发现的进程。与此同时,来自基因组学、蛋白质组学、微阵列数据以及临床试验的海量复杂数据,也
国家知识产权局信息显示,广东北控数字信息有限公司申请一项名为“一种基于深度学习的超门店物体检测方法”的专利,公开号CN 119131670 A,申请日期为2023年12月。
中国科学院、浙江大学的研究人员提出了 SurfDock,这是一种深度学习方法,通过将蛋白质序列、三维结构图和表面级特征整合到等变架构中来解决这一挑战。
本文是一篇关于深度面部表情识别的研究综述。随着深度学习技术在各个领域的成功应用,越来越多的人开始使用深度神经网络来进行自动化的面部表情识别。文章首先介绍了常用的面部表情数据集,并提供了选择和评估这些数据集的原则。然后,作者详细描述了深度面部表情识别的标准流程以
在人工智能领域,深度学习技术凭借其强大的深度函数逼近能力,不仅可以为机器人运动规划、聚变等离子体预测与控制等复杂的受控智能系统提供超越传统方法的服务,还不断推动着技术边界的拓展,在众多工程和科学任务中展现出卓越性能,赢得广泛认可与青睐。
在生物医学研究中,细胞特异性反式调控元件(cell-type-specific cis-regulatory element, CRE)的设计是一个热门研究领域。最近发表于《Nature》的一项研究《Machine-guided design of cell-
在机器学习和深度学习领域,激活函数在神经网络做出复杂决策和预测的能力中起着关键作用。其中,softmax激活函数尤为突出,特别是在结果相互排斥的分类任务中。。
深度学习中的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和全连接神经网络(Fully Connected Neural Network,FCN)都是重要的神经网络模型,它们在结构、特性和应用上存在显著的差异和联系。以下是对二
国家知识产权局信息显示,中国南方电网有限责任公司申请一项名为“一种基于深度学习特征提取的源荷极端场景辨识方法”的专利,公开号 CN 119089173 A,申请日期为2024年8月。
方向导数作为标量量,表征了函数在特定方向上的变化率。其数学表示为 ∇ᵤf(x) 或 Dᵤf(x)。对于标量函数 f(x): Rⁿ → R,其梯度由函数的偏导数构成向量场。梯度向量指向函数值增长最快的方向,其模长等于该方向的方向导数。方向导数的计算可通过两种方法
在新课标背景下,英语阅读教学被赋予了更高的期望,是提高学生英语语言能力的重要途径。新课标要求学生不仅能理解文本内容,还能进行批判性思考和问题解决。深度学习强调学生的主动参与和深层次的认知过程,对于提升学生的英语核心素养具有重要意义。为此,笔者研究实施一系列指向
国家知识产权局信息显示,智能路网(唐山)人工智能科技研究院有限公司申请一项名为“基于深度学习的交通信号控制方法及系统”的专利,公开号 CN 119068663 A,申请日期为2024年4月。
国家知识产权局信息显示,重庆市通信建设有限公司申请一项名为“一种基于深度学习的文本纠错网络模型的训练方法”的专利,公开号CN 119067101 A,申请日期为2024年8月。
人工智能发展势头迅猛,催生出愈发繁杂的深度学习模型,此类模型往往犹如不透明的“黑箱”,其决策过程的透明度极为有限。这一缺乏可解释性的情形带来了严峻的挑战,特别是在高风险应用领域中,理解模型输出背后的原理与输出本身具有同等重要的地位。本研究聚焦于人工智能系统对可
模型 深度学习 dlbacktrace 2024-12-04 06:43 3
而我对自己的研究有更多期待,既希望在一个创新点上深入并转化,又希望能够启发未来 AI 在药物发现领域的全流程覆盖,使得能逐渐通过 AI 大规模、可持续地产出高价值药物。”
深度学习 方法dynamicbind dynamicbind 2024-12-02 20:57 2
国家知识产权局信息显示,南京辰远机器人科技有限公司申请一项名为“一种基于深度学习的城市道路轻量级实时语义分割方法”的专利,公开号CN 119048758 A,申请日期为2024年9月。
武汉大学龚健雅院士与胡翔云教授带领的LuoJiaNET遥感人工智能解译处理团队,拟招聘项目实习生/科研助理,欢迎有计算机科学、数学、电子信息、摄影测量与遥感、地理信息系统等相关专业背景的人员申请。