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搜索结果: 1-11 共查到国际动态 人工智能 神经网络相关记录11条 . 查询时间(0.2 秒)
近日,实验室2021级博士研究生刘婧逸的学术论文《SNR: Symbolic Network-based Rectifiable Learning Framework for Symbolic Regression》被人工智能顶级期刊Neural Networks录用。《Neural Networks》是世界上三个最古老的神经建模学会的档案期刊:国际神经网络学会(INNS)、欧洲神经网络学会(EN...
当下,深度神经网络应用越来越广泛,帮助设计微芯片,预测蛋白质折叠,并在复杂游戏中胜过人类,性能越来越强大。但也有大量证据证明,它们通常是不稳定的。一个非常明显的表现是,深度神经网络接收到的数据的微小变化,就可能会导致结果的巨大变化。例如《One pixel attack for fooling deep neural networks》研究中所揭示的,改变图像上的一个像素,AI就把马识别成青蛙。哈...
近日,中国科学院自动化研究所类脑智能研究中心研究员曾毅团队提出并实现了一种具有生物合理性的类脑脉冲神经网络训练方法,该方法能够在提高脉冲神经网络的性能的同时,明显降低网络的延迟以及能源消耗。相关研究成果发表于《细胞》出版社旗下期刊《模式》(Patterns)。
2021年7月22日,从国际神经网络联合大会上获悉,自动化所蒋田仔研究员因其在神经网络领域做出的杰出贡献获国际神经网络学会终身贡献奖(Hermann von Helmholtz Award)。
俄罗斯托木斯克理工大学开发出一种利用神经网络技术检测半透明材料缺陷的新方法,测量精度超过所有其他方法。相关研究结果发表在最近的《无损评估》上。
莫斯科市政府网站日前发布消息称,一种基于人工智能的神经网络模块正在应用于莫斯科的医疗系统。神经网络可以在三周的时间内分析10万份的莫斯科医疗数据。
英国《自然·方法》杂志日前在线发表的一篇论文称,美国科学家创建了一种“可视化”人工神经网络,这是全新的、过程可获取的深度学习计算机算法,能够揭示细胞的内部活动。其有能力帮助人们更好地理解此前未知的基因学和生理学背后的机制。人工智能(AI)已可以执行多种通常需要人类完成的复杂任务,比如面部识别、翻译语言和玩游戏。而深度学习网络,是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法,也被称为人工神经网络,本身...
俄罗斯国家研究型大学“下诺夫哥罗德国立大学”正在研发自适应性神经接口,该接口由大脑接口神经网络和基于忆阻器的电子神经形态系统组成。此项研究工作为人类在活体生物组织与类生物神经网络兼容方面的首次科学尝试。“下诺夫哥罗德国立大学”所实施的方案为研发自适应性神经接口,其一端为活体组织,而另一端为基于忆阻器的神经网络。忆阻器神经系统与具有神经组织生物电活性记录和刺激功能的多电极系统相连,多电极系统可实现活...
俄罗斯联邦科研机构管理署发布消息称,俄科院科拉科学中心的研究人员使用人工神经网络方法绘制出复杂矿床的分布。这一研究成功发表在著名的国际期刊《科学报告》上。
美国东部时间2015年12月10日,微软亚洲研究院视觉计算组在2015 ImageNet计算机识别挑战赛中凭借深层神经网络技术的最新突破,获得图像分类、图像定位以及图像检测全部3个主要项目的冠军。同时,他们在另一项图像识别挑战赛MS COCO(常见物体图像识别)中同样成功登顶,在图像检测和图像分割项目上击败了来自学界、企业和研究机构的其他参赛者。
2006年5月29日,由电子科技大学与香港中文大学联合主办的“第三届神经网络国际研讨会”正式召开,来自国际国内的500余名神经网络研究专家学者座谈研究前沿,寻求交流合作良机。

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