在物联网与传感技术飞速发展的当下，各类运动传感器能轻松嵌入手机、手表等智能设备，记录人们的运动信息。这些搭载惯性测量单元（IMUs）的智能传感设备，凭借成本低、...

我们将尝试实现的下一个模型是带有神经网络的预测模型。在此模型中，我们使用单个隐藏层形式，其中只有一层输入节点将加权输入发送到接收节点的下一层。预测函数将单个隐藏...

在计算机视觉领域，网络架构设计正经历从手工特征工程向自动特征学习的范式转变。传统卷积神经网络（如VGG、ResNet）通过堆叠相同拓扑结构的模块来构建深度网络，...

论文《HOVER: Versatile Neural Whole-Body Controller for Humanoid Robots》提出了一种新型的多模态...

神奇的是，人工智能的灵感来自我们自己的大脑。科学家们研究大脑的神经元如何传递信号，就像解开一个复杂的密码。这个密码揭示了神经网络的奥秘，启发了人工智能最重要的模...

今天来学习一下如何使用基于tensorflow和keras的迁移学习完成猫狗分类，欢迎大家一起前来探讨学习~

CIFAR-10 数据集由 10 个类的 60000 张 32x32 彩色图像组成，每类 6000 张图像。有 50000 张训练图像和 10000 张测试图像...

人体活动识别（HAR）作为人机交互、智能医疗和物联网应用的核心技术，面临传统方法对时序特征捕获不足的挑战。现有深度学习方法（如CNN和LSTM）在长期依赖性和计...

现在，要计算损失。对于每一批预测和真实输出，都要计算出平均平方误差。而你把所有这些均方差损失加在一起（不是平均）。最后，定义你要使用的优化器来优化神经网络。在这...

Swin Transformer是一种强大的视觉Transformer模型，它通过引入层次化结构和基于窗口偏移的自注意力机制，有效提升了特征提取的能力。在多个计...

准确预测药物与靶点之间的结合亲和力（DTA）对于药物发现至关重要，但由于药物小分子与靶点蛋白质大分子之间相互作用的建模复杂性，准确预测其结合亲和力仍然具有挑战性...

人工智能（AI）是一个快速增长的市场，预计到2027年将达到1万亿美元[1]。AI被广泛应用于各种现代应用程序、设备和服务，几乎涵盖了所有领域，包括汽车[2]-...

这个E题是一个光污染的问题，算是一个分析评价类的问题，因为这个题目叙述非常简洁，并且没有涉及到任何的数据，需要我们对于这个进行分析，赛题如下：

2024年4月，来自MIT、加州理工学院、东北大学等团队的研究，引爆了一整个科技圈：Yes We KAN！这种创新方法挑战了多层感知器(Multilayer P...

如前所述，我们的神经网络是使用训练数据创建的。然后，我们将其与测试数据进行比较，以评估神经网络预测的准确性。

图像生成模型是由噪音到清晰图片逐步转换的过程，在这一过程中，通过神经网络学习在这个转化流（flow）中各个位置上的梯度，具体步骤：

GEMM的核心任务是执行矩阵乘法操作，这在神经网络的训练过程中频繁出现，尤其是在全连接层和卷积层中。**神经网络的计算大多依赖于大量的矩阵乘法，因此优化这一操作...

（1）像在下面的这个表格里面，这个对于缺失的数据，我们需要分情况进行分析，如果这个数据就是一个数值型的数据，我们可以使用平均值进行处理；

（1）今天学习了这个汪教授的这个视频，主要是对于一个赛题的介绍讲解，带领我们通过这个赛题知道数学建模应该学习哪些技能，以及这个相关的经验，我感觉这个还是让我自己...

【新智元导读】在今年1月《Journal of Supercomputing》上开源的「开源类脑芯片」二代（Polaris 23）完整版本源代码，基于RISC-...