神经网络（Neural Networks）作为人工智能和机器学习领域最具革命性的技术之一，其发展历程可以追溯到20世纪40年代。1943年，McCulloch和...

在深度学习领域，TensorFlow作为一款强大的开源框架，被广泛应用于构建各类神经网络模型。而构建神经网络模型的过程主要包含前向传播、损失函数的定义以及反向传...

做tDCS/tACS/tPCS的工程师，是否陷入了“电场图画得漂亮，但实测效果全靠盲调”的怪圈？问题的核心不在于网格画得不够细，而在于：通用CAE软件只算了“物...

先简单科普一下，PyTorch 是开源的 Python 深度学习框架，主要用来构建和训练神经网络模型。现在你看到的很多 AI 应用，背后都是用 PyTorch ...

在模型层面，这项工作提出了一个预测光吸收谱的多层注意力图神经网络SpecGAT。模型以材料的晶体结构和电子带隙共同作为输入，通过捕捉结构基元+电子先验信息引导，...

微软研究院5月份放出来的SkillOpt，试图把这件事从手工调参变成系统化训练。它的核心主张很干脆，agent的技能文件就是一种参数，跟神经网络的权重一样，应该...

前几天 X 上看到一条推，有个研究员说自己「最近在 latent space 里漫游」，评论区一半人当真，一半人开始整活。这词已经被甩到玄学味儿出来了，但凡饭局...

微软研究院5月份放出来的SkillOpt，试图把这件事从手工调参变成系统化训练。它的核心主张很干脆，agent的技能文件就是一种参数，跟神经网络的权重一样，应该...

然而，这种方法近来已开始让位于基于神经网络的大规模端到端训练架构。也就是说，一个单一的神经网络在由声学输入和完整转录输出组成的样本上进行训练，直接学习之前编码在...

亮点二：面向多模态的NPU。 芯片集成通用神经网络引擎与音频专用神经网络引擎，原生支持Transformer大模型部署，可支撑翻译、识图、语音交互等多模态应用。

Higher-order Neural Additive Models: An Interpretable Machine Learning Model wit...

SkillOpt 是微软研究院最新开源的一个训练框架，它把训练神经网络的那套成熟方法论，完美地移植到了 AI 智能体的技能优化上。

架构修改。此类工作侧重于改变网络架构，以保留来自早期层的信息。受残差连接在卷积神经网络（CNN）和图神经网络（GNN）中有效性的启发，UniGCNII 17 和...

差分进化算法是一种基于群体差异的随机优化算法，由Storn和Price于1995年提出。它因结构简单、控制参数少、鲁棒性强而成为进化算法家族中的重要成员，尤其...

Totally Dynamic Hypergraph Neural Network

在此对 YouMing Zhang 对本文所作的贡献表示诚挚感谢，他完成了信息与计算科学专业的学位，专注机器学习、深度学习算法。擅长Python、Matlab仿...

●核心内容：本文揭示了神经网络在内部激活表征与外部输出行为之间共享着一种等距的几何流形结构，证明了顺应概念固有流形拓扑的“流形干预（Manifold Steer...

其中，神经模块主要用于追踪全身外周神经网络；免疫模块用于识别 CD68 阳性免疫细胞及其聚集；组织模块则自动分割 31 个器官与组织，为神经和免疫信号提供空间定...