搜索结果: 1-15 共查到“计算机科学技术 深度学习”相关记录16条 . 查询时间(0.125 秒)
中国科学院高能物理研究所第三次人工智能深度学习研讨会召开（图）
第三次 人工智能 深度学习 研讨会 中国科学院高能物理研究所
2023/6/21
目前，人工智能大模型正处于快速发展阶段，以深度学习为代表的人工智能算法和大规模训练数据的结合，推动了大模型的兴起。在物理研究领域，人工智能大模型在数据分析与模式识别、物理模拟与预测、物理系统优化与控制等多方面均具有潜在的巨大应用前景。
近日，中国科学院上海光学精密机械研究所量子光学重点实验室副研究员刘红林与香港理工大学教授赖溥祥课题组、上海理工大学教授张大伟合作，在基于深度学习的散射成像机理与应用边界的研究方面取得重要进展。相关成果以The physical origin and boundary of scalable imaging through scattering media: a deep learning-base...
江南大学人工智能与计算机学院吴小俊教授团队在人工智能顶级期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》发表深度学习最新研究成果（图）
吴小俊 人工智能 深度学习 模式识别 IEEE TPAMI
2023/4/21
近日，江南大学人工智能与计算机学院吴小俊教授团队的李辉博士等在深度学习及多模态视觉信息融合研究中取得重要进展，研究成果以“LRRNet: A Novel Representation Learning Guided Fusion Framework for Infrared and Visible Images”为题发表在人工智能领域顶级学术期刊《IEEE Transactions on Patt...
Academy of Mathematics and Systems Science, CAS Colloquia & Seminars：从深度学习到智能空间组学：原理、方法与应用
深度学习 智能 空间组学
2023/4/7
深度学习作为一种黑箱模型，是通过大量计算实验得到的，其数学原理逐渐引起研究者的广泛关注，同时在各科学领域得到广泛应用。该报告将从两种不同的角度简要介绍深度学习的数学理解与认识：一、从多层卷积稀疏编码模型的编码初始化和字典矩阵设计的角度，建立跨连神经网络与多层卷积稀疏编码模型的等价联系；二、提出深度残差神经网络是在Wasserstein空间学习测地曲线的理论。最后，将简要介绍深度学习如何赋能空间组学...
Academy of Mathematics and Systems Science, CAS Colloquia & Seminars： 从深度学习到智能空间组学：原理、方法与应用
深度学习 黑箱模型 计算实验
2023/4/7
深度学习作为一种黑箱模型，是通过大量计算实验得到的，其数学原理逐渐引起研究者的广泛关注，同时在各科学领域得到广泛应用。该报告将从两种不同的角度简要介绍深度学习的数学理解与认识：一、从多层卷积稀疏编码模型的编码初始化和字典矩阵设计的角度，建立跨连神经网络与多层卷积稀疏编码模型的等价联系；二、提出深度残差神经网络是在Wasserstein空间学习测地曲线的理论。最后，将简要介绍深度学习如何赋能空间组学...
近日，中国科学院自动化研究所研究员曾毅课题组基于人类和生物视觉系统中广泛存在的幻觉轮廓现象启发，提出了一种将机器学习视觉数据集转换成幻觉轮廓样本的方法，量化测量了当前的深度学习模型对幻觉轮廓识别能力。实验结果证明从经典的到最先进的深度神经网络均难以像人一样具有较好的幻觉轮廓识别能力。相关研究成果发表在Patterns上。
科学家利用深度学习模型探究药物与多组学数据间的关联
深度学习 药物 多组学 数据间
2023/2/21
患有糖尿病等基础疾病患者的药物反应模式是相对复杂的，可能涉及多个器官和因素，而大部分影响机制仍然是未知的。近年来，表型和多组学筛查可用于揭示疾病特征，并为研究药物在疾病进展中发挥的作用机制提供了新的手段。然而，多组学数据分析面临着数据降维、数据异质性与整合困难等多方面挑战。
我国科学家基于深度学习技术研发“数字流式”眼底彩照智能筛选系统
深度学习技术 数字流式 眼底彩照 智能筛选系统
2023/2/21
2021年9月22日，美国FDA首次公布了已获得许可的人工智能（Artificial Intelligence, AI）相关医疗器械名单，并于2022年10月5日再次进行补充，截至目前，该清单已有521项产品及相关信息，这意味着医学人工智能研究已经进入临床转化应用阶段。然而，大多数基于AI的模型是基于实验室预处理过的高质量图像进行构建的，这并不代表真实世界同样适用。既往真实世界研究显示，约21%现...
可视化方法是数据科学的一种关键手段，被广泛应用于如图像识别、单细胞测序分析和生物标志物发现。可视化依赖数据科学中的降维技术，即将高维数据映射到低维空间，以观察数据的全局和局部分布。例如，在分析图像数据时，高维的图像被可视化方法映射到二维空间中以展示图像与图像之间的相关性。
Academy of Mathematics and Systems Science, CAS Colloquia & Seminars：基于深度学习的图像修复
深度学习 图像修复 计算机图形学
2022/12/8
图像修复是计算机图形学与计算机视觉领域交叉的重要研究问题，在文物修复、数字取证、虚拟场景编辑、影视特效制作等领域具有重要的应用价值。图像修复的目标是用语义合理且视觉逼真的内容填充缺失区域，同时也与图像的剩余部分保持一致。本报告描述图像修复的研究进展，重点展示我们在图像修复问题的三个近期研究工作，以及探讨未来的研究工作。
2022年10月28日晚上6:30在人工智能实验室，信息工程学院AI创新实验室和百度飞浆湖经领航团联合主办了一场“基于深度学习的人体姿态识别技术”学术交流活动。活动以国家大创项目“肢体复健自测及安全监测智能屏”中的人体姿态识别技术为主题，邀请了19级学长周国源同学现场教学，实时互动，为学弟学妹们传授深度学习新技能，跨界交流项目经验。人工智能系唐建宇老师、叶雪军老师和百度飞浆湖经领航团团长余卓凡同学...
谢飞: 深度学习技术及其在自然语言处理中应用
谢飞 深度学习 自然语言处理
2022/4/28
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，主要研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。本报告介绍人工智能和深度学习的概念、应用领域和发展现状，重点阐述深度学习模型在自然语言处理领域中的应用。
中国人工智能学会深度学习专业委员会
中国人工智能学会深度学习专业委员会 深度学习
2022/1/1
中国人工智能学会深度学习专业委员会成立于2017年，委员来自国内近100家重要的科研院所和企业，是一个专注于深度学习理论与应用的学术团体组织。专委会研究领域主要包括人工智能理论、算法及应用，特别是深度学习及其在视觉、语音和自然语言理解等领域的应用。专委会积极发展会员，通过开展交叉论坛和讲习班活动普及深度学习知识，组织了一系列线上系列讲座活动，邀请国内学术界和企业界知名专家进行网上直播。专委会将秉承...
IEEE JBHI：深度学习可预测胃癌患者的生存期（图）
深度学习 预测 胃癌患者 生存期
2021/9/20
中国科学院自动化所董迪（第七批会员）研究员与兰州大学第二医院、贵州省人民医院、广东省人民医院开展多中心合作研究，提出了基于多焦点网络的深度学习方法，可有效预测胃癌患者的总生存期。相关研究结果发表于国际主流期刊IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics（2021，DOI： 10.1109/JBHI.2021.3087634，中科院Top期刊），...
