神经网络

公众号/  ScienceAI（ID：Philosophyai） 编辑 | 白菜叶机器学习技术已广泛应用于化学、物理、生物学和材料科学的许多领域。最富有成果的应用之一是从离散量子化学数据中学习势能或相关电子特性的复杂多维函数。特别是，大量努力致力于开发各种原子神经网络 (AtNN)

2022年11月29日，据知名半导体和微电子情报提供商TechInsights报道，长江存储的232层3D NAND闪存X3-9070已经实现量产，领先于三星、美光、SK海力士等厂商，这也是 中国品牌在半导体领域首次领先于国际竞争者。 中国半导体在先进制程制造上的持续重大突破，给国产量检测设备

作者 | 李梅、黄楠编辑 | 陈彩娴过去十年，深度学习取得了惊人的胜利，用大量参数和数据做随机梯度下降的方法已经被证明是有效的。而梯度下降使用的通常是反向传播算法，所以一直以来，大脑是否遵循反向传播、是否有其它方式获得调整连接权重所需的梯度等问题都备受关注。图灵奖得主、深度学习先驱 Geoffrey Hinton 作为

近年来,风头正劲的元宇宙产业吸引了众多人的关注。 互联网 及软件行业的各种技术发展迅速,这也构成了我们畅想未来元宇宙时代的基础。但是,如果从 科技 领域的生产流程而言,我们还处于工业革命之前的状态,生产效率低下,距离实现大批量、规模化生产还有很长的距离。数字资产的生产成本高昂、

公众号/  ScienceAI（ID：Philosophyai） 编辑 | 萝卜皮除了一些活组织之外，很少有材料能够在长时间暴露于意料之外的环境负载情况下自主学习表现出所需的行为。在不断变化的条件下（例如，内部损坏程度的上升、不同的夹具场景和波动的外部负载），仍然有更少的材料可以继

2022 年 9 月 20 日，在美国加利福尼亚州圣克拉拉，NVIDIA举办了今年的 GTC 2022 主题演讲。此次 GTC 2022 主题演讲中，NVIDIA 发布全新 GeForce RTX® 40 系列 GPU 和 NVIDIA® DLSS 3，本次发布中所推出的全新的架构为玩家和创作者们带来了全新的性能升级。

美国东北大学体验式人工智能研究所的高级研究科学家 Walid S. Saba 从组合语义的角度出发，提出一个观点：深度学习无法构造一个 可逆的 组合语义，所以它无法实现可解释AI。

编辑 | 萝卜皮深度神经网络（DNN）因其高预测精度已成功用于许多科学问题，但由于其可解释性差，它们在遗传研究中的应用仍然具有挑战性。在这里，斯坦福大学的研究团队考虑了 DNN 中可扩展、稳健的变量选择问题，用于识别基因组测序研究中推定的因果遗传变异。研究人员发现 DNN 中的特征选择具有明显的随机性，因为它具有随机性

在人工智能技术领域，情感计算可以说是一个重要的发展方向。让计算机拥有人类的情感，才能让计算机去履行依靠人类智慧才能完成的复杂任务。作为AI领域的资深玩家，度小满在情感计算方面的研究也早已开始，由度小满博士后撰写的有关情感计算技术的论文日前还入选了国际顶级学术会议ICASSP。度小满注重创新技术研究，围绕情感计算撰写论文