在2026年光通信顶会OFC上，NVIDIA高管Dr. Alexis Bjrlin带来了题目为《千兆瓦级AI工厂时代的网络技术》的演讲。整场演讲的核...

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S002002552600006X

TopologicalGeneralizationsofGraphs:IntegratingHypergraphand SuperHyperGraphPersp...

本书全面概述了可用于建模高阶网络的数学概念。书中综述了基础概念、外延性框架（extensional frameworks）以及新近引入的形式化方法，着重阐述其结...

HyperGraph and SuperHyperGraph Theorywith Applications

在本节中，我们提出了本文的主要贡献，即生物网络、生物超网络和生物超超网络的定义及具体示例。

当前AI产业的指数级发展，已将数据中心网络从配套支撑组件，推升至AI系统设计的核心一阶要素，光网络的性能、能效与可靠性，直接决定了AI超算集群的扩展性上限与运营...

门控网络是MoE架构的核心，它负责根据输入内容为每个专家分配权重。门控网络通常是一个小型神经网络，它接收输入并输出一个概率分布，指示每个专家应该被激活的程度。

为突破这些限制，我们提出了一种名为Swin Transformer的通用Transformer骨干网络，它能够构建分层特征图，并实现与图像尺寸呈线性关系的计算复...

3. 可变形交叉注意力层和分割头均对投影器输出进行双线性插值，从而保持特征空间结构的一致性。

专家混合（MoE）是一种基于Transformers构建的高级架构。其主要理念是通过激活少数称为专家的专业网络，使模型更高效。

为突破这些限制，我们提出了一种名为Swin Transformer的通用Transformer骨干网络，它能够构建分层特征图，并实现与图像尺寸呈线性关系的计算复...

• 证明了不包含卷积层的神经网络，在无需外部数据的情况下，能够在ImageNet上取得与当前最优技术相竞争的结果。这些模型在配备4块GPU的单节点上仅需三天即可...

代码演示从本地加载读取一张图像，然后通过imencode获取图像字节流数据，方便把图像通过网络传输或者保存到数据库中。imdecode支持从字节流数据转换为指定...

针对AI出海面临的高延迟、潮汐流量算力瓶颈及

【导读】CostFilter-AD通过构建异常代价体并滤波来优化异常检测，能精准识别微小缺陷，无需缺陷样本训练。可作为通用插件提升现有检测系统，帮助工厂提前发现...

机器视觉是使用各种工业相机，结合传感器跟电气信号实现替代传统人工，完成对象识别、计数、测量、缺陷检测、引导定位与抓取等任务。其中工业品的缺陷检测极大的依赖人工完...

Facebook AI推出的DINO视觉模型，是一个全新的自监督系统，能够从无标签数据中学习惊人的表征。预训练的DINO模型是在公开数据集上使用不同的Visio...

传统YOLO系列遵循"主干网络→颈部网络→检测头"（Backbone→Neck→Head）的计算范式，这种架构本质上限制了信息流的充分传递。相比之下，YOLO1...

这个流程中，像素蛋糕设计了两个网络模块“中性灰平整网络”和“颜色调整网络”，其中，中性灰平整网络是用来获取青筋区域的中性灰调整蒙版，用于调节青筋区域的亮度，将突...