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云南天文台在巡天数据中搜寻相接双星候选体的算法方面获新进展(图)
巡天数据 神经网络
2024/4/20
2024年4月15日,中国科学院云南天文台丁旭博士和季凯帆研究员利用机器学习的方法在TESS巡天数据中搜寻相接双星候选体。该研究成果于4月4日在国际天文学期刊The Astronomical Journal上在线发表。
新人工智能模型和算法揭开肿瘤基因内在交互关系
人工智能 肿瘤基因 AI
2024/3/7
近日,《自然》子刊 NPJ Precision Oncology发表了中国科学院大学张正军教授团队等关于一类新型人工智能AI模型和算法并应用到结直肠癌关键基因识别的研究成果。研究发现,由组织样本识别出的4个基因及其交互关系就可以完全识别结直肠癌。这四个基因使用了来自与世界不同地区不同人种不同研究目标共10个队列超过2000病例进行了更为严苛的队列交叉验证。此前,相关文献中对这4个基因的作用有零星报...
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...
基于加权矩阵的多维广义特征值并行分解算法
广义特征值分解 加权矩阵 并行分解 多维估计
2024/1/16
针对串行广义特征值分解算法实时性差的缺点,提出基于加权矩阵的多维广义特征值分解算法.与串行算法不同,所提算法能够在一次迭代过程中并行地估计出多维广义特征向量.平稳点分析表明:当且仅当算法中状态矩阵等于所需的广义特征向量时,算法达到收敛状态.通过对比相邻时刻的状态矩阵模值证明了所提算法的自稳定特性.所提算法参数选取简单,实际实施较为容易.数值仿真和实例应用进一步验证了算法的并行性、自稳定性和实用性。
南京工业大学计算机与信息工程学院在第五届全球校园人工智能算法精英大赛中获佳绩
人工智能 算法 精英大赛 机器学习
2024/4/15
针对黑猩猩优化算法(Chimp optimization algorithm,ChOA)存在收敛速度慢、精度低和易陷入局部最优值问题,提出一种融合多策略的黄金正弦黑猩猩优化算法(Multi-strategy golden sine chimp optimization algorithm,IChOA).引入Halton序列初始化种群,提高初始化种群的多样性,加快算法收敛,提高收敛精度;考虑到收敛因...
针对一些智能优化算法缺乏完备数学物理理论基础的现状,利用优化问题和量子物理在概率意义上的相似性,建立优化问题的薛定谔方程,将优化问题转化为以目标函数为约束条件的基态波函数问题,同时利用波函数定义了算法的能量、隧道效应和熵,实现了以波函数为中心的优化问题量子模型。
基于自然梯度的噪声自适应变分贝叶斯滤波算法
非线性滤波 自适应滤波 变分贝叶斯推断 自然梯度 Fisher信息矩阵
2024/1/16
考虑到运动目标跟踪系统机动、隐身等人为对抗特征以及非视距、干扰、遮挡等环境因素,其系统建模、估计与辨识过程中越来越无法回避非线性、非高斯以及参数未知等复杂系统特征的影响.针对过程噪声先验信息不准确以及量测噪声非高斯环境下运动目标的非线性状态估计问题,提出一种基于自然梯度的噪声自适应变分贝叶斯(Variational Bayes,VB)滤波算法。
面向用户生成内容(User generated content,UGC)的进化搜索在大数据及个性化服务领域已引起广泛关注,其关键在于基于多源异构用户生成内容构建用户认知偏好模型,进而设计高效的进化搜索机制.针对此,提出融合注意力机制(Attention mechanism,AM)的受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine,RBM)偏好认知代理模型构建机制,并应用于交...
中国科学院声学研究所人员提出基于泰勒展开形式的端到端语音增强算法(图)
神经网络 数学理论
2024/2/25
在当前基于深度神经网络模型的单通道和多通道语音增强算法研究中,通常着重于设计合理的网络拓扑结构以尽可能提升降噪算法的性能,往往忽略了对深度神经网络模型自身结构设计合理性与可解释性的探索。因此在大部分现有工作中,科研人员们在结构设计和参数确定等方面经验较丰富,但这些工作缺乏数学理论的指导和支撑。
基于语境辅助转换器的图像标题生成算法
图像标题生成 注意力机制 转换器 视觉连贯性
2024/1/16
在图像标题生成领域,交叉注意力机制在建模语义查询与图像区域的关系方面,已经取得了重要的进展.然而,其视觉连贯性仍有待探索.为填补这项空白,提出一种新颖的语境辅助的交叉注意力(Context-assisted cross attention,CACA)机制,利用历史语境记忆(Historical context memory,HCM),来充分考虑先前关注过的视觉线索对当前注意力语境生成的潜在影响.同...