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...队在 Healthcare 期刊发表本文，提出了一种利用多尺度卷积神经网络进行脑肿瘤全自动分类和分割的深度学习方法。该方法在 233 名患者的 MRI 图像数据集上进行训练和测试，并取得了良好的分割和分类效果。与之前的方法相比，...……更多
2024-05-24 10:58:00卷积,脑肿瘤,神经网络,学习方法,尺度,深度
...是研究领域的一个重要课题。为了解决这个问题，在光学神经网络和量子神经网络两个研究方向上做出了巨大的努力。光学神经网络利用先进的光学操作方法在经典的光学信息处理中执行机器学习算法。它们具有低能耗、低串扰...……更多
2024-04-07 10:51:00神经网络,量子,光学,神经,经典,网络
...好地了解转录因子是如何工作的，瑞典研究人员利用卷积神经网络（CNN）这种人工智能工具，来帮助他们识别转录因子结合的特定DNA序列。转录因子是一类能够调控基因表达的蛋白质，当转录因子与特定的DNA序列结合时，它们可...……更多
2024-05-23 02:36:00司令部,司令,人体,发育,大脑,细胞
...等。基于机器学习的无阈值认证中常用的学习算法有递归神经网络（RNN）、卷积递归神经网络（CRNN）、卷积神经网络（CNN）等。明确个性化安全需求加强安全理论验证实践在供需对接方面，现有的物理层安全技术研究大都面向...……更多
2024-01-11 06:44:00物理层,安全,物理,基础,发展,行业
...因素等，以均方误差为评价指标，使用支持向量机和人工神经网络进行训练。Guo W等人将物体分割物体问题变为分类问题，通过一系列假设将图像中的不同像素进行标注——将像素分为植物和背景，并基于该标注数据提取不同颜...……更多
2023-12-02 09:02:00视觉,机器,计算机,产业,农业,应用
...不处于互相垂直的状态。实验表明，在这种情况下，深度神经网络能够实现对两路非正交信号的解码。更进一步地，该课题组让两路信道的波长、空间位置和偏振态保持完全一致。在这种情况下，使用深度学习的方法依然可以实...……更多
2024-05-27 10:42:00多模,正交,复用,多样性,光纤,科学家
...戏中，人脸识别技术可以通过使用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）或面部关键点检测算法，实时捕捉用户的面部表情，并将其映射到虚拟角色上。【5】这样用户可以通过自己的面部表情来控制虚拟角色，增强游戏的沉浸...……更多
2023-10-23 17:02:00人脸,技术,人脸,技术,应用,用户
...探索了在ImageNet等大规模标记数据集上预训练的深度卷积神经网络，其中间层特征是否能够有效迁移到其他视觉任务中，即transfer learning的可行性。作者采用了Geoffrey Hinton、Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever2012年提出的AlexNet……更多
2024-07-25 09:33:00扬清,前身,框架,检验,时间,论文
神经网络是一种灵活且强大的函数近似方法。而许多应用都需要学习一个相对于某种对称性不变或等变的函数。图像识别便是一个典型示例 —— 当图像发生平移时，情况不会发生变化。等变神经网络（equivariant neural network）可...……更多
2024-08-24 09:31:00解释性,神经网络,神经,解释,网络,神经网络
...像素提供细粒度的分类信息。语义分割模型通常采用卷积神经网络（CNN）作为基础模型。CNN通过一系列卷积和池化层来提取图像的特征，并将其映射到语义类别。然而，由于语义分割任务的复杂性和数据的不足，单独训练一个语...……更多
2023-11-15 01:02:00语义,全息,高质量,模型,任务,学习
...解释性方面，团队基于网络数据结构设计了清晰可回溯的卷积操作，每一步操作都与明确的生物医疗背景相对应，可为AD的智慧医疗提供一种高效、可靠的AI技术。该技术具有良好的泛化性，可用同一种方法广泛捕获到AD中的基因...……更多
2023-12-04 06:24:00老年痴呆,算法,基因,视图,大脑,数据
...团队针对语音信号的时序特性，提出了一种联合并行卷积神经网络和自注意力残差卷积网络，搭配连接主义时间分类损失函数的语音情感识别方法。该方法有效地提升情感识别的性能，为基于语音的抑郁症精准检测提供了重要依...……更多
2024-05-22 18:28:00天津师范大学,人工智能,天津,心理健康,路径,人工
...加速模型的训练过程和提高分类性能。通过预训练的深度神经网络模型提取图像特征，并使用分类器模型进行分类，将预训练的深度神经网络模型和分类器模型连接在一起，最后通过端到端的训练方式并通过反向传播算法来优化...……更多
2023-10-23 16:02:00图像,分类,全息,深度,模型,准确性
...一种类脑计算范式，一般是指在神经形态芯片上运行脉冲神经网络（Spiking Neural Network，SNN）。本质来讲，神经形态计算，是一种由算法驱动硬件的设计范式。凭借低功耗的优点，神经形态计算也被认为是替换传统 AI 的“潜力股...……更多
2024-03-18 10:41:00神经网络,脉冲,架构,科学家,模型,神经
...家在神经突触结构与可塑性、神经细胞类型与功能、复杂神经网络等诸多方面实现了重要突破。以我国为例，2012年，中国科学院启动了战略性先导科技专项（B类）“脑功能联结图谱计划”，目标是对特定脑功能的神经联结通路...……更多
2024-06-17 00:35:00脑科,脑科学,神经外科,纽带,外科,神经
...、正定矩阵等进阶知识。掌握线性代数将有助于我们理解神经网络、支持向量机等算法的原理，并能够运用这些工具解决实际问题。第四步：掌握微积分与优化微积分和优化理论在人工智能中扮演着重要角色。通过微积分，我们...……更多
2024-04-24 12:02:00智能,数学基础,密钥,人工智能,人工,数学
...估计、关键点检测等功能。深度学习算法方面，常使用的神经网络架构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，通过训练大量的数据样本，【1】使网络能够学习到人体姿势的特征和模式，从而实现对用户身体姿势的...……更多
2023-11-28 19:02:00姿势,身体,教育,技术,姿势,技术
...结果进行识读，询问专业老师之后，胡园佳开始尝试卷积神经网络算法在自动识别眼震视图中的可行性，并以“Vertigo（眩晕）云——基于卷积神经网络算法的自动眩晕诊断辅助系统的研究”为题，再次获得国家级大创项目立项...……更多
2024-04-29 10:01:00听力,学习,知识,耳鸣,知识点,老师
...图像识别的过程中，人工智能模型是关键所在。其中卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理图像数据的深度学习模型。那么卷积神经网络是如何工作的呢？利用CNN处理图像数据的全过程（图片来源：参考文献4）卷积神经网络...……更多
2024-08-03 00:06:00智商,乳突,舌头,特征,图像,人工智能
...得了一系列突破性的研究成果，包括：YannLeCun提出的卷积神经网络（CNN）；YoshuaBengio在深度学习的因果推理领域的贡献；GeoffreyHinton，人工智能的先驱之一，在2006年提出了深度置信网络（DeepBriefNetwork）模型和反向传播优化算法...……更多
2023-01-31 20:34:00智能,人工智能,人工,人类,能力,社会
...等各个方面的未来趋势和模式。尽管许多研究集中于利用神经网络来提高时空数据预测的准确性，但这些方法通常需要大量的训练数据来生成可靠的时空特征。然而，在实际的城市监测场景中，数据往往不足，特别是在某些情况...……更多
2024-08-01 09:40:00时空,华南,样本,理工,模型,时空
...他深入研究了计算机科学和人工智能的基础理论，特别是神经网络和深度学习等核心概念，这些知识为他后续的工作提供了坚实的理论基础。有了坚实的基础，刘盱衡又向更深更远处进发。他深入学习和理解了各种经典的机器学...……更多
2023-11-02 10:33:00新星,小伙儿,小伙,职场,梦想,盱衡
...解离散化控制动力学方程的可微分动力学核心，以及使用神经网络参数化物理过程的学习物理模块。动力学核心用来模拟大规模流体运动和热力学影响下的重力和科里奥利力；学习的物理模块使用神经网络预测未解决的过程，如...……更多
2024-07-24 21:07:00天大,机器,趋势,学习,全球,气候
...设专家（吴文健 供图）
近年来，在伴有高眼压青光眼的脑肿瘤患者的精准放疗过程中，眼内压和大脑形态的变化对放疗精准度的影响是一大难题。荆亮在广泛阅读国内外相关资料时发现，国外在做胸部肿瘤治疗之前，会做肺的...……更多
2024-01-26 10:01:00物理,泰安市,泰安,肿瘤防治,汇报会,论文
...以采用改进的算法和深度学习技术。例如，可以使用卷积神经网络（CNN）来自动提取脑电信号中的特征，并使用循环神经网络（RNN）来对序列数据进行建模。此外，可以使用深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch，来训练和优化神经...……更多
2023-11-22 15:16:00接口,教育,技术,接口,技术,脑电
...的监督分类方法，包括基于树的模型、自组织映射、人工神经网络和一维卷积神经网络 (1D-CNN)。
所有选择的ML方法都取得了令人满意的分类结果。此外，它们在火灾检测方面表现出了高度准确性，而分离烧毁和未烧毁区域则稍...……更多
2024-05-09 14:23:00遥感,光谱,学习方法,火灾,探测,机器
...学习领域，针对不同类型的数据，实际上对应不同的相关神经网络的架构。譬如说专门的针对文本和语音这种一维的序列数据，我们有循环神经网络。专门针对二维的图片数据，我们有卷积神经网络。为了解决结构化、半结构化...……更多
2023-11-30 14:50:00王大,智能,创始人,群体,联合,商业
...尝试性回答。他们从物理变量耦合关系角度出发，结合图神经网络对多变量进行物理软约束，并发现这一方法可以提升数值模式的降水预报技巧。针对降水预报的难点问题，尤其是强降水的预报问题，科研团队从降水的影响要素...……更多
2024-04-09 17:15:00重要进展,人工智能,中国,气候,人工,进展
...BEV的模型。Transformer是一种基于注意力机制（Attention）的神经网络模型，由Google在2017年提出。提出之后，也迅速引起了国内公司的追捧。众多车企以及智驾供应商都开始尝试BEV+Transformer，车企里的代表有、理想、小鹏；自动驾驶...……更多
2023-12-13 21:02:00特斯,特斯拉,本土,时间,科技,高精
...搜索结果的模型，比如做到处理成堆的文档，当时的递归神经网络（RNN）并不能满足这样庞大的信息处理需求。Noam Shazeer：团队开始探讨用卷积或者注意力机制来取代它。蒸汽机也能实现工业革命，但Transformer就像内燃机让一切...……更多
2024-03-22 00:03:00架构,模型,对话,模型,数据,资源
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