搜索结果: 1-15 共查到“知识要闻 计算机科学技术 深度学习”相关记录24条 . 查询时间(0.17 秒)
2023年6月7日，中国科学院深圳先进技术研究院/深港脑科学创新研究院王立平团队在Nature子刊Translational Psychiatry杂志在线发表了题为“Systematic evaluation of a predator stress model of depression in mice using a hierarchical 3D-motion learning framew...
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...
2023年4月17日，研究所郝沛课题组和中国科学院分子植物科学卓越创新中心李轩课题组合作，在国际学术期刊《Genome Biology》发表了题为“DeepEdit: single-molecule detection and phasing of A-to-I RNA editing events using nanopore direct RNA sequencing”的研究论文。该研究利用深...
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。
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。
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...
近日，核科学技术学院等离子体物理与聚变工程系刘健课题组与中国科学院数学与系统科学研究院唐贻发课题组合作提出了一大类保体积神经网络（VPNets）算法，VPNets可严格保持相空间体积（满足刘维定理），通过将物理系统的基本性质嵌入网络结构，有效解决应用AI算法处理物理问题时常见的数据不完备、泛化能力弱等问题。该工作还严格证明了VPNets的逼近定理，在理论上保证了该网络的表达能力。这是中科大多途径磁...
我国学者在新型深度学习模型方面取得进展
深度学习 机器学习 人工智能
2022/6/29
机器学习是人工智能的核心研究领域，为智能化应用提供基础模型与核心算法，机器学习中深度学习技术的成功直接引发了近年来的人工智能热潮。
航空瞬变电磁(AEM)法对地形适应性强，采集效率高，是重要的浅地表勘探方法。
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。
人工智能部博士生姚铁锤在导师迟学斌研究员、王彦棡研究员和王珏副研究员的指导下，结合多年与国家电网有限公司的合作项目，于近期取得多项学术成果，相关工作发表于国际电子电气工程师学会（IEEE）旗下期刊IEEE Transactions on Sustainable Energy和爱思唯尔（Elsevier）旗下期刊Solar Energy。
人工智能学院杨溪副教授指导的2020级硕士研究生金逸凡同学的论文"Learning English to Chinese Character: Calligraphic Art Production based on Transformer"被国际会议SIGGRAPH Asia′2021 posters接收。本论文与国防科技大学张逸老师合作完成。
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），...