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当前信息处理技术逐渐向智能化方向发展，从信息的载体到信息处理的各个环节，广泛地应用人工智能来处理各种信息。拟建人工智能实验室将紧密围绕国家在人工智能产业化方面的需求，追踪国际科技的发展前沿，同时考虑服务于国民经济建设的需求，以提升新一代人工智能科技创新能力为主攻方向，构建开放协同的人工智能科技创新体系，把握人工智能技术属性和社会属性高度融合的特征，坚持人工智能研发攻关、产品应用和产业培育“三位一体...
《自然-生物技术》讲述全球首款进入2期临床AI药物的研发历程（图）
生物技术 AI 药物开发
2024/3/11
人工智能（Artificial Intelligence，AI）在新药研发中究竟扮演什么角色？
发表3天被撤稿！中国作者用AI生成论文插图，每幅都荒谬（图）
AI 插图 论文 人工智能
2024/2/20
2024年2月13日，这篇论文在线发布于开放获取期刊 Front. Cell Dev. Biol.。该刊关注发育生物学，目前影响因子5.5。论文作者是来自西安市红会医院的郭昕宇（Xinyu Guo）、董亮（Liang Dong）和郝定均（Dingjun Hao），通讯作者郝定均是西安市红会医院脊柱病医院院长，同时是西安交通大学医学部博士生导师。
基于IMOCS-BP神经网络的锂离子电池SOH估计
锂离子电池 健康状态 布谷鸟搜索算法 BP神经网络
2024/1/30
锂离子电池随着循环充放电次数的增长,其健康状态SOH（state-of-health）会随之发生一定程度的衰减。针对以上问题,设计了一种基于改进的多目标布谷鸟搜索IMOCS（improved multi-objective Cuckoo search）-BP神经网络的锂离子电池健康状态估计方法,在避免算法陷入局部最优的同时自适应改变布谷鸟搜索CS（Cuckoo search）算法更新概率和搜索步长...
近些年,联邦学习(Federated learning,FL)由于能够打破数据壁垒,实现孤岛数据价值变现,受到了工业界和学术界的广泛关注.然而,在实际工程应用中,联邦学习存在着数据隐私泄露和模型性能损失的问题.为此,首先对这两个问题进行数学描述与分析.然后,提出一种自适应模型聚合方案,该方案能够设定各参与者的Mini-batch值和自适应调整全局模型聚合间隔,旨在保证模型精度的同时,提高联邦学习训...
针对城市污水处理过程的非线性、不确定性以及非高斯等特点,提出一种数据驱动的溶解氧(Dissolved oxygen,DO)浓度在线自组织控制方法.首先,设计一种基于相关熵的自组织模糊神经网络控制器(Correntropy-based self-organizing fuzzy neural network,CSOFNN),采用相关熵与规则贡献度指标实现控制器结构与参数的自动构建或修剪。
一种基于随机权神经网络的类增量学习与记忆融合方法
连续学习 灾难性遗忘 随机权神经网络 再可塑性启发
2023/12/20
连续学习(Continual learning,CL)多个任务的能力对于通用人工智能的发展至关重要.现有人工神经网络(Artificial neural networks,ANNs)在单一任务上具有出色表现,但在开放环境中依次面对不同任务时非常容易发生灾难性遗忘现象,即联结主义模型在学习新任务时会迅速地忘记旧任务。
针对实际中某种工况滚动轴承带标签振动数据获取困难,健康指标难以构建及寿命预测误差大的问题,提出一种基于无监督深度模型迁移的滚动轴承剩余使用寿命(Remaining useful life,RUL)预测方法.该方法首先对滚动轴承全寿命周期振动数据提取均方根(Root mean square,RMS)特征,并引入新的自下而上(Bottom-up,BUP)时间序列分割算法将特征序列分割为正常期、退化期和...
AI分析组织样本准确预测癌症结果（图）
AI分析 癌症 人工智能 鳞状细胞癌
2023/12/13
美国得克萨斯大学西南医学中心研究人员开发了一种新的人工智能（AI）模型，可分析组织样本中细胞的空间排列。2023年12月11日发表在《自然·通讯》上的这一创新方法，准确地预测了癌症患者的结果，标志着在利用AI进行癌症预后和个性化治疗策略方面取得了重大进展。
物理机制神经网络基于失效信息的自适应采样
物理机制 神经网络 失效信息 自适应采样
2023/12/13
Physics-informed neural networks (PINNs) have emerged as an effective technique for solving PDEs in a wide range of domains. It is noticed, however, that the performance of PINNs can vary dramatically...
唐铮等：生成式人工智能与新闻业：赋能、风险与前瞻
生成式 人工智能 新闻业
2023/12/7
生成式人工智能正在给新闻业带来前所未有的冲击。延续智能媒体的实践，生成式人工智能将通过其强大的内容生成能力助力新闻内容生产范式转换；倒逼从业者重构职业形态，迭代升级新闻传播业态，并以此最终重构人机关系的内涵，为新闻内容生产关系带来变化。这些冲击在进一步赋能传统新闻业，推动新闻业迈向强人工智能的同时，也带来了传播的信任危机、道德的伦理冲突和平台权力拓展的隐忧。为此，智能规范必须建立，机制监管亟待完善...
基于语义引导特征聚合的显著性目标检测网络
显著性目标检测 混合注意力 多层次融合 深度学习
2023/11/22
在显著性目标检测网络的设计中,U型结构使用广泛.但是在U型结构显著性检测方法中,普遍存在空间位置细节丢失和边缘难以细化的问题,针对这些问题,提出一种基于语义信息引导特征聚合的显著性目标检测网络,通过高效的特征聚合来获得精细的显著性图.该网络由混合注意力模块(Mixing attention module,MAM)、增大感受野模块(Enlarged receptive field module,ER...
由于点云的非结构性和无序性,目前已有的点云分类网络在精度上仍然需要进一步提高.通过考虑局部结构的构建、全局特征聚合和损失函数改进三个方面,构造一个有效的点云分类网络.首先,针对点云的非结构性,通过学习中心点特征与近邻点特征之间的关系,为不规则的近邻点分配不同的权重,以此构建局部结构;然后,使用注意力思想,提出加权平均池化(Weighted average pooling,WAP),通过自注意力方式...
在城市固体废弃物焚烧(Municipal solid waste incineration,MSWI)过程中,烟气含氧量是影响焚烧效果的重要工艺参数.由于固废焚烧过程的复杂性,在实际应用过程中,难以实现烟气含氧量的有效控制.面向城市固废焚烧过程烟气含氧量控制的实际需求,提出一种基于数据驱动的烟气含氧量自适应预测控制方法.首先,采用自适应模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)算法辅助确定径...