图神经网络
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12-20
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Neural Network Diffusion官网体验入口 A图像生成神经网络模型在线使用地址
NeuralNetworkDiffusion是由新加坡国立大学高性能计算与人工智能实验室开发的神经网络扩散模型。该模型利用扩散过程生成高质量的图像，适用于图像生成和修复等任务。要了解更多关于NeuralNetworkDiffusion的信息并开始创作，欢迎访问官方网站。
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亚马逊研究人员利用深度学习增强神经网络分析复杂表格数据
亚马逊的研究人员在一篇论文中介绍了一种创新方法，旨在增强神经网络处理复杂表格数据时的性能。表格数据通常由行和列组成，看似简单，但当这些列在性质和统计特征上差异巨大时，就会变得复杂起来。这项研究为神经网络在处理复杂表格数据时的改进提供了新的思路和方法，有望在实际应用中取得更好的效果。
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MIT新创公司Liquid AI融资近4千万美元，希望构建新型液态神经网络人工智能
LiquidAI，一家由MIT孵化的新兴公司，近日成功完成了一轮接近4千万美元的种子轮融资，其目标是构建一种全新类型的人工智能，被称为液态神经网络。这一创新性的技术基于液态神经网络架构，旨在提供更为精简、可解释且动态适应的人工智能系统。该公司希望通过商业化液态神经网络技术，竞争构建GPT模型的基础模型公司，致力于打造超越传统GPT的最佳新型Liquid基础模型。
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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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DeepSparse：利用稀疏性加速神经网络推理
DeepSparse是一种突破性的CPU推理运行时，采用了复杂的稀疏性技术，从实现了神经网络推理的加速。稀疏性是指神经网络中存在许多连接权重为零的情况。多层次API:提供引擎、管道和服务器等多层次的API，以满足不同应用场景的需求。
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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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Anthropic宣布关键突破，解析人工神经网络行为
人工智能初创公司AnthropicPBC近日宣布了一项重大突破，他们表示已找到一种更好地理解支撑其人工智能算法的神经网络行为的方法。这一研究成果有望在提高下一代人工智能的安全性和可靠性方面产生深远影响，使研究人员和开发者能够更好地控制其模型的行为。这可能对克服理解语言模型行为的挑战至关重要。
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荐 大语言模型迎来重大突破！找到解释神经网络行为方法
获得亚马逊40亿美元投资的ChatGPT主要竞争对手Anthropic在官网公布了一篇名为《朝向单义性:通过词典学习分解语言模型》的论文，公布了解释经网络行为的方法。由于神经网络是基于海量数据训练成，其开发的AI模型可以生成文本、图片、视频等一系列内容。理解神经网络行为，对增强大语言模型的安全性、准确性至关重要。
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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。
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AI可以识别香气了 利用神经网络让你“看见”气味
研究人员利用一种称为图神经网络的深度学习算法，建立了一种模型，能够将化合物的结构映射到气味描述。该模型已成功预测人类小组如何描述新的气味，这可能是沿着长路征程中的重要一步，最终实现气味的数字化。要实现像通过互联网共享气味这样的可能性需要做更多工作。
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微美全息（NASDAQ:WIMI）开发基于仿生模式识别（BPR）的卷积神经网络（CNN）图像分类技术方案
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，卷积神经网络已经成为了处理图像分类任务的主流模型。相信随着技术的不断发展和进步，该技术在未来会有更广泛的应用和更加出色的表现。
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微美全息（NASDAQ：WIMI）开发基于卷积神经网络的光学扫描全息重建算法
随着科学技术的不断发展，光学扫描全息成像技术越来越成为研究领域中的热门技术。该技术通过记录物体散射光的干涉图案来生成一个三维物体的全息图像。然而，由于其高复杂性和大量数据的处理需要，这项技术还存在许多挑战。为了解决这些问题，近年来，深度学习技术被应用于光学扫描全息重建，以提高重建全息图像的质量和速度。深度学习是一种基于神经网络的机�
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微美全息（NASDAQ：WIMI)开发基于卷积神经网络的人脸识别算法
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的独特性占据�
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微美全息（NASDAQ:WIMI)开发基于深度卷积神经网络的图像三维重建算法系统
随着计算机视觉和深度学习技术的不断发展，图像三维重建算法在三维建模、机器人视觉、医学图像处理等领域得到了广泛的应用。据了解，微美全息(NASDAQ:WIMI)开发了基于深度卷积神经网络的图像三维重建算法系统，其是通过卷积神经网络提取输入图像的特征，再通过全连接层生成三维模型的参数，最终将这些参数输入到三维模型中进行重建的一种创新模式。系统包含了数据�
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数字王国取得《追踪脸部表情的动画产生方法及其神经网络训练方法》专利
再次突破技术壁垒，于虚拟人领域傲视同济2023年3月29日，台北——数字王国集团有限公司于近日再次突破技术壁垒，取得《追踪脸部表情的动画产生方法及其神经网路训练方法》专利。这一专利有助在塑造虚拟人的过程中，避免围绕其脸部表情进行繁复的参数设定或调整，进高效、精+准地呈现逼真且极富表现力的数字角色。数字王国正计划向多个国家与地区的认证机构提出数
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DeepMind利用神经网络可更准确描述化学系统中的电子相互作用
近日发表在《Science》上的一篇论文中，DeepMind 团队展示了如何利用神经网络，从而实现比现有方法更准确地描述化学系统中的电子相互作用...在该领域的一项重大进展中，DeepMind 已经表明，神经网络可以用来建立一个比以前更准确的电子密度和相互作用图......
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神经网络提高离子阱量子计算机运行性能
中山大学教授罗乐研究团队，通过人工神经网络技术与射频微波-自发辐射光子关联技术，实现了离子阱中量子比特微运动抑制的自动化处理，这是国际上首次把神经网络技术应用于囚禁离子量子比特的微运动控制。相关成果9 月29 日在线发表于《应用物理快报》Applied Physics Letters上，题为“Minimization of the micromotion of trapped ions with artificial neural networks”。离子阱是2012 年获得诺贝尔物理学奖的量子技术，是实现?
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特斯拉发出AI日活动邀请 将分享超级计算和神经网络训练进展
据国外媒体报道，此前，特斯拉首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）宣布将于当地时间8月19日举办“人工智能日”（AI Day）活动。随着“人工智能日”活动的临近，特斯拉已经开始发出活动邀请。
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特斯拉发布AI日邀请函 将分享超级计算和神经网络训练的进展
特斯拉已开始为即将于8 月19 日举行的人工智能 (AI) 日发送邀请。邀请中描述了可能用于Dojo超级计算机的芯片，预计将在活动中公布。
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小鹏P7全新AI声音获MOS最高得分 采用超大规模在线神经网络引擎
【TechWeb】07月15日，小鹏汽车宣布，Xmart OS车载智能系统中的智能语音助手小P即将通过OTA获得一款全新AI声音。新声音采用了“全新一代超大规模在线神经网络引擎+小型离线拼接引擎”的技术组合，更好听、更生动，带来更接近真人的车载语音交互，进一步完善全语音车载系统的用户体验。根据国际通用语音质量评测方法MOS评测，在满分5分情况下，小P全新AI声音得分高达4.49分，是目前微软MOS语音质量评测得分最高的车载智能语音助手。
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新专利显示苹果VR头显可能利用神经网络监测用户的姿势
苹果VR或AR头显可以根据监测用户的身体动作来移动用户的虚拟头像，而其电池寿命可以通过一些巧妙的数据传输技术来延长。在美国专利和商标局周二授予的一对专利中，苹果公司认为它可以改进其头显所能提供的东西，涉及到它如何与用户互动，以及它如何与主机设备进行通信。第一项专利名称为"生成身体姿势信息"，涵盖了系统跟踪用户运动的能力，然后使用这些数据来执行其他相关动作。苹果估计，一些沉浸式计算机生成的现实体验需要了解
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W3C发布Web神经网络API工作草案
W3C最新发布的JavaScript API是Web神经网络API（Web Neural Network API）的公开工作草案。W3C和关联方一直在开发网络神经网络API，作为一种允许神经网络推理从浏览器硬件加速的手段。此前，W3C在今年早些时候成立了一个网络机器学习工作小组。Google和微软是参与该工作组的公司之一，他们希望能够利用专用的机器学习硬件加速器和网络浏览器中的本地指令。WebNN的设计考虑到了诸如人物检测、人脸识别、超级分辨率、图像标题、情感?
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新的人工神经元设备可以使用极少能量运行神经网络计算
加州大学圣地亚哥分校的研究人员开发了一种新的人工神经元装置，训练神经网络来执行任务，如识别图像或为自动驾驶汽车导航，有一天可能需要更少的计算能力和硬件。该设备可以使用比现有基于CMOS的硬件少100到1000倍的能量和面积来运行神经网络计算。研究人员在最近发表于《自然-纳米技术》的一篇论文中报告了他们的工作。神经网络是一系列相连的人工神经元层，其中一个层的输出为下一个层提供输入。产生该输入是通过应用一种被称为
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融慧金科张凯：知识图谱与图神经网络模型在金融科技的应用
近日，爱分析在北京举办了2020爱分析·中国人工智能高峰论坛，融慧金科AI Lab负责人张凯博士进行了题为《知识图谱与图神经网络模型在金融科技的应用》的主题演讲。张凯博士提出，在过去五年以及未来五年内，图神经网络将会有良好的发展趋势。而图神经算法在反欺诈、反洗钱和金融风控底层能力建设的应用能够有效提升模型效果。现将张凯博士的演讲实录分享。张凯博士：大家下午好，非常感谢爱分析各位小伙伴的辛苦准备。作为金融科技
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马斯克：特斯拉将招AI/芯片团队员工 开发神经网络训练计算机
8月17日消息，据国外媒体报道，近日，电动汽车制造商特斯拉的首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）宣布，该公司将招聘人工智能（AI）/计算机芯片团队成员，来开发一种称为Dojo的神经网络训练计算机，以处理大量的视频数据。实际上，早在今年2月，马斯克曾敦促程序员和工程师加入特斯拉的团队。如今，他再次呼吁所有对开发特斯拉超级计算机感兴趣的人加入这个团队。据悉，马斯克此前也曾提到过Dojo项目，此次再次提起可
