神经网络

作者：赖文昕编辑：郭思、陈彩娴说起扩散模型生成的东西，你会立刻想到什么？是OpenAI的经典牛油果椅子？是英伟达Magic3D生成的蓝色箭毒蛙？还是斯坦福大学和微软Folding Diffusion生成的蛋白质结构？这些都是扩散模型的魔法展示，而近期，关于扩散模型的研究又进行了一次全新的升级。由新加坡国立大学尤洋团队、

在当今 科技 发展迅速的时代，人机协作已经成为一个重要的研究话题。随着人工智能技术的不断进步，人机协作的应用范围也越来越广泛，其在智能交通、智能家居和智能机器人等领域已经得到了广泛的应用。在实际应用中，人机协作的意图识别是一个关键问题。要实现高效的人机协作，机器需要准确地理解人类用户的意图，以

人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）已成为机器学习领域的核心算法之一，推动了自然语言处理、计算机视觉、无人驾驶、语音识别、医疗诊断和推荐系统等多个领域的技术进步。近年来，人工神经网络在众多领域得到了广泛应用。在应用人工神经网络之前，需要确定网络结构并对其进行训练。网络结构的选择通常

11月29日消息，据国内 媒体 报道称，当其他车企还在依赖激光雷达等类型的传感器为用户推出辅助/自动驾驶功能时，特斯拉已经开始依赖神经网络和人工智能进行所谓的完全自动驾驶。 从目前的情况看，特斯拉的完全自动驾驶（FSD）V12版本放弃代码（30多万代码降至2000行），使用神经网络进行车

公众号/  ScienceAI（ID：Philosophyai） 编辑 | 萝卜皮机器学习方法，特别是在大型数据集上训练的神经网络，正在改变科学家进行科学发现和实验设计的方式。然而，当前最先进的神经网络因其不可解释性而受到限制：尽管他们具有出色的准确性，但他们无法描述他们是如何得出

公众号/  ScienceAI（ID：Philosophyai） 编辑 | 萝卜皮 现代扫描探针技术，例如扫描隧道显微镜，可以获取编码量子物质基础物理的大量 数据 。 斯图加特大学（Universität Stuttgart）的研究人员展示了如何使用卷

公众号/ ScienceAI（ID：Philosophyai） 编辑 | 绿萝假设你有一本一千页的书，但每一页只有一行文字。你使用扫描仪提取书中包含的信息，这个特定的扫描仪系统地扫描每一页，一次扫描一平方英寸，要花很长时间才能读完整本书，而且大部分时间会浪费在扫描空白处。这就是许多

近年来，随着人工智能技术的不断发展和应用，图像分类技术在多个领域得到了广泛应用。并且伴随着深度学习的兴起，卷积神经网络（CNN）已经成为了处理图像分类任务的主流模型。CNN通过自动从图像中提取特征来识别图像，并使用softmax函数进行分类。然而，由于softmax函数的限制，传统CNN模型在图像分类方面存在一些不足。

随着大数据时代的到来与崛起，人们开始愈加关注隐私安全和生命安全，当人们处于公共场所时，人们希望可以获得足够的安全保障，针对人身安全和隐私安全的要求刺激了生物识别技术的发展。生物识别，具体是指通过人工建模、大数据训练等方法训练计算机，使得计算机可以获取与人类相似甚至更好的识别能力。在生物识别领域中，人脸识别由于其生理特征

人工智能是近年来发展最快的技术领域之一，在广泛的行业和领域都有应用。开发强大的人工智能系统的关键挑战之一是创建能够实时、高精度执行复杂模式识别任务的计算系统。为了应对这一挑战，许多研究人员和公司都转向了卷积神经网络(CNN)，它在实现这些目标方面表现出了巨大的前景。然而，传统的神经网络在功率和效率方面仍然有限，并且通常