神经网络
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新型比特币数字货币预测模型：微云全息基于卷积神经网络和堆叠门控递归单元的加密货币预测模型
文章概述了加密货币市场自2009年比特币问世以来的快速发展，指出区块链技术的成熟推动了更多加密货币涌现，吸引了大量投资者关注。市场总市值不断增长，但高度波动性也增加了投资难度。微云全息公司开发了基于CNN和GRU混合方法的创新预测模型，通过卷积神经网络提取特征，门控循环单元捕捉长期依赖关系，能更准确预测加密货币价格走势。实验表明该模型优于现有方法，可应用于交易策略优化和风险管理，为投资者提供可靠决策支持。
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iPhone 15 Pro Max喜提iOS 18：神经网络引擎性能提升明显
在WWDC开发者大会上，苹果正式推出iOS18系统，iPhone15ProMax现在可以升级到iOS18测试版。Geekbench跑分网站显示，运行iOS18测试版的iPhone15ProMax在神经引擎推理测试中的总分达到了7516分，相比之下，运行iOS17.5.1的iPhone15ProMax的成绩是6000分左右，前者高出25%左右。它不但有30多种层来支持广泛的深度学习还支持诸如树集成、SVM和广义线性模型等标准模型。
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苹果介绍设备端神经网络驱动的「个人声音」辅助功能：残疾人可使用 iPhone 保留自己的声音
今天，苹果分享了一个温馨的广告，展示了其新推出的「个人声音」辅助功能，该功能适用于iPhone、iPad和Mac。图片来自Apple苹果公司在iOS17.iPadOS17和macOSSonoma中引入的个人声音功能允许那些面临失去语言能力风险的用户创建一个类似于他们实际声音的合成语音，以便他们能继续与他人交流。通过个人声音功能，苹果能够完全在设备端训练神经网络，从在保护用户隐私的同时提升语言辅助功能。
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马里兰&NYU合力解剖神经网络 模型反转用于解释AI生成图像
马里兰&NYU合力解剖神经网络，推出一种新的类反转方法，称为"Plug-InInversion"，用于生成神经网络模型的可解释图像。在神经网络训练中，一些神经元可能永远输出0，被称为"死节点"这些节点可以通过优化算法生成诡异和恐怖的图像。PII方法为神经网络模型的解释提供了新的工具和途径，有望加深对模型内部行为的理解，进一步推动神经网络研究的发展。
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DeepMind验证卷积神经网络在大规模数据集上可媲美视觉变换器
最新研究表明，卷积神经网络在大规模数据集上能够与视觉变换器媲美，挑战了以往认为视觉变换器在这方面具有卓越性能的观点。在计算机视觉领域，ConvNets一直以来都是在各种基准测试中取得卓越性能的标准。这些结果突显了同时扩展计算和数据资源的重要性，为计算机视觉研究的未来带来了新的启示。
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35年首次证明，NYU重磅发现登Nature：神经网络具有类人泛化能力，举一反三超GPT-4
10月27日，全球顶级机器人开发商波士顿动力在官网展示了一项新的研究，通过将ChatGPT、Spot以及其他AI模型相结合，开发了一种会说话的导游机器狗。该机器狗能够根据文字、语音提示与人类进行交谈，同时提供了视觉问答功能，可以分析摄像头拍摄的画面，自动生成图像说明。波士顿动力以开发高度先进、灵活且具有实用性的机器人闻名，其产品在工业、研究和消费领域都有
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荐 35年首次证明！NYU重磅发现登Nature：神经网络具有类人泛化能力，举一反三超GPT-4
35年来，认知科学、人工智能、语言学和哲学领域的研究人员一直在争论神经网络是否能实现类似人类的系统泛化。人们一直认为，AI无法像人类一样具有「系统泛化」能力，不能对没有经过训练的知识做到「举一反三」，几十年来这一直被认为是AI的最大局限之一。我们正一步步接近未来:机器不仅能理解人类的的语言能掌握细微的差别和语义，从促进更加无缝和直观的人机交互未来。
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多模态神经网络SALMONN 能够理解声音世界的AI模型
SALMONN是一个多模态神经网络，能够直接处理和理解包括语音、音频事件和音乐在内的一般音频输入，并在多种语音和音频任务上取得竞争性表现。论文地址:https://arxiv.org/pdf/2310.13289v1.pdfSALMONN采用了两个互补的音频编码器，一个用于处理语音，另一个用于处理非语音音频事件，以实现对各种音频任务的优越性能。这一研究有望推动具有通用听觉能力的人工智能的发展。
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依靠神经网络和大数据！特斯拉FSD技术细节曝光：不使用高清地图
近日，特斯拉在硅谷车主俱乐部中发布了最新的FSD演示视频。从图中我们可以看到，特斯拉在FSD的加持下，在没有任何导航的情况下湖边的一条土路上行驶。马斯克曾多次强调特斯拉的视觉识别能力，并表示：道路是为生物神经网络和眼睛设计的，因此数字神经网络和摄像头将发挥最佳作用。
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新型神经网络ResFields 擅长理解随时间变化的复杂 3D 场景
ResFields提出了一种新的神经网络结构，可以更好地表示复杂的时空信号。该方法的核心思想是在多层感知机中替换一个或多个层，使用依赖时间的可训练残差权重参数。核心优点:1.运行时间快，基础MLP结构不变，保持高效推理2.更好的泛化能力，保留MLP的正则化效果3.通用性强，可无缝集成大多数基于MLP的时空信号方法4.容易拓展，兼容各种先进技术研究为时空信号表示领域提供了一种简单有效的改进方案，具有重要研究价值。
