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人工智能的发展深受模仿人类大脑的启发,尤其是在当前的类脑神经形态系统中。例如,利用生物可解释的脉冲神经网络(SNN),并结合IBM的TrueNorth和英特尔的Loihi等CMOS数字硬件加速器,来模拟大脑的计算功能和效率。然而,在硬件中复现大脑功能仍然面临巨大的挑战,这不仅受到摩尔定律放缓以及冯·诺依曼架构计算瓶颈的限制,而且涉及脉冲神经网络自身训练过程中的困难。
2025年1月9日,软件所天基综合信息系统全国重点实验室研究团队在CCF-A类人工智能顶级学术会议the 39th AAAI Conference on Artificial Intelligence(AAAI-25)上发表题为Bootstrapping Heterogeneous Graph̳...
2024年11月21日,中国科学院大连化学物理研究所研究员陈忠伟、副研究员毛治宇团队联合西安交通大学教授冯江涛,在电池健康管理领域取得进展。该团队开发了新型的基于无监督域自适应的电池荷电状态(SOC)跨域预测框架,解决了传统方法对域间差异和目标数据标签的依赖,为电池实时SOC预估提供了新思路,有望实现电池SOC的精准跨域评估。同时,这一迁移学习框架作是该团队开发的第一代电池数字大脑PBSRD Di...
近日,中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业绿色发展科学与工程团队构建了格网化冬小麦产量估算模型,通过遥感数据同化与机器学习技术的深度融合,显著提升了冬小麦区域产量预测的精度。相关成果以“Integrating remote sensing assimilation and SCE-UA to construct a grid-by-grid spatialized crop model ca...
2024年10月9日,人工智能领域国际会议NeurIPS-2024(Thirty-seventh Conference on Neural Information Processing Systems,CCF-A类)公布论文接收结果,录用了华中农业大学信息学院陈洪教授课题组在机器学习理论领域的研究成果。该研究论文题为“How Does Black-Box Impact the Learning G...
近日,中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所种植废弃物清洁转化与高值利用创新团队,通过机器学习算法对湿法沼气工程中发酵产物特性进行了精准预测。相关研究成果发表在《化学工程杂志(Chemical Engineering Journal)》上。
杨博教授指导的2021级博士研究生黄思理的论文“Decision Mamba:Reinforcement Learning via Hybrid Selective Sequence Modeling”被NeurIPS 2024录用。论文的第一作者为黄思理,通讯作者为杨博教授。王英教授团队论文“Instance-adaptive Zero-shot Chain-of-Thought Prompti...
近日,中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所种植废弃物清洁转化与高值利用创新团队,通过机器学习算法对湿法沼气工程中发酵产物特性进行了精准预测,相关研究成果发表在《化学工程杂志(Chemical Engineering Journal)》上。
近日,南京大学物理学院孙建教授、王慧田教授、邢定钰院士等人,发布了他们自主开发的机器学习力场:高阶张量消息传递原子间势函数(HotPP),这是一种E(n)等变的消息传递神经网络,能够将节点嵌入和消息中的笛卡尔张量扩展到任意阶。对多个数据集的测试显示,HotPP力场不仅在预测目标性质如能量和力等方面表现优异,精度比肩世界最高水平,还提供了与ASE和Lammps等常用软件的接口,可以用于计算声子谱、红...
软件所天基综合信息系统重点实验室研究团队的论文Information Theory-Guided Heuristic Progressive Multi-View Coding2023年8月28日被计算机科学领域顶级学术期刊Neural Networks接收,第一作者为特别研究助理李江梦。论文从信息论的角度重新审视了自监督多视角表示学习(Self-supervised multi-view rep...
2024年8月6日上午,全国中小学人工智能探究性学习训练营(2024秋季)(简称“AI探学营”)在中国科学院大学玉泉路校区礼堂隆重开营,为期一周的青少年人工智能探索之旅拉开序幕。本期AI探学营由中国人工智能学会、中国自动化学会联合中国科学院大学人工智能学院和中国人民大学高瓴人工智能学院联合主办,两大国家级学会协同两大国内著名人工智能学院,这样的支持力度让今年的AI探学营吸引了全国各地4871名学生...
利用多时间步进行仿真的脉冲神经网络(SNNs)训练显存高,且能耗高。当前的方法无法同时解决这一训练和推理难题。该研究提出一种时间可逆架构,通过改变SNNs的前向传播路径,同时应对训练和推理挑战。该研究关闭大部分脉冲神经元的时间动态,并对开启时间动态的脉冲神经元处设计多级时间可逆交互,从而实现O(L)的训练需求。结合时间可逆特性,重新设计SNNs的输入编码和网络组织结构,实现了O(1)推理能耗。实验...
在地球物理测井过程中,钻井作业引发的岩石机械破碎以及泥浆入侵会致使井壁周围地层发生蚀变,进而造成地层横波速度出现径向变异。精确刻画地层的非均质特性对于定量评价岩石性质至关重要,并能为储层开发提供优化策略。
中国科学院地理科学与资源研究所专利:一种基于多任务多视图学习模型的短时交通预测方法。
中国科学院地理科学与资源研究所专利:一种基于机器学习判别降雨事件的卫星降雨数据校正方法。

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