中科院沈阳自动化所在科学智能领域研究取得进展
获取纳米颗粒定量化形貌信息,是科学家探讨纳米颗粒材料性能的重要科研途径,对于推动纳米颗粒材料创新颇为重要。扫描电子显微镜(SEM)和透射电子显微镜(TEM)是表征纳米颗粒材料形貌的重要工具。然而,扫描电子显微镜和透射电子显微镜产生的图像会因较大的背景干扰和庞大的纳米颗粒数量,使获取纳米颗粒材料形貌信息变得困难。如何在海量而复杂的图像中实时准确地自动获取纳米颗粒定量化形貌信息成为挑战。 中国科学院沈阳自动化研究所数字工厂研究室王卓课题组提出了一种基于深度学习的通用框架,用于对前述两种电子显微镜所产生图像中的纳米颗粒形貌进行快速、准确地在线统计分析。近日,相关研究成果以A deep learning-based framework for automatic analysis of nanoparticle morphology in SEM/TEM images为题,作为封面文章,发表在Nanoscale上。 该通用框架主......阅读全文
百度王海峰:AI创新和发展,进入“深度学习+”阶段
进入2023年,百度首席技术官王海峰对创新和增长充满乐观。 “‘深度学习+’,是创新发展新引擎,驱动技术发展和产业增长,让创新创造大有可为。”在百度Create AI开发者大会上,王海峰提出“深度学习+”:人工智能(AI)的技术创新和产业发展,已经进入“深度学习+”阶段。 他指出,深度
物理所王磊等发布深度学习算法-稠密氢体系应用成功
氢是宇宙中最丰富的元素,也是元素周期表中最简单的元素。在常温常压下,氢以气态分子的形式存在。然而,在一些极端的条件下,例如巨行星内核、聚变实验中,稠密的氢(或其同位素)表现出更加丰富的相图,其中可能包含原子液体、金属氢、高温超导、液态超导等。稠密氢中包含等量的质子和电子,是一个简单干净的量子多体系统
深度学习算法“解密”脑活动
英国《自然·医学》杂志9月25日在线发表的一项研究,报告了一种可以分析四肢瘫痪患者大脑活动的深度学习算法。该算法已被用于向患者的前臂肌肉传递电刺激,从而恢复瘫痪肢体的功能性运动。 慢性瘫痪患者的生活质量可以通过脑机接口加以改善。脑机接口可以将控制运动的中枢神经系统回路和辅助设备(例如计算机光标
AI侦探敲碎深度学习黑箱
研究人员创建了能填补照片空白的神经网络,以鉴别人工智能瑕疵。 Jason Yosinski坐在美国加州旧金山的一个小型玻璃办公室内,陷入了对人工智能的沉思。作为优步公司的研究科学家,Yosinski正为在笔记本电脑上运行的人工智能(AI)进行“脑外科手术”。 很多AI将改变人类现代生活,例如
深度学习算法准确追踪动物运动
根据英国《自然·神经科学》杂志8月21日在线发表的一项研究,美国哈佛大学团队运用一种新型深度学习算法,成功追踪动物运动及行为,其准确度可达到人工水平,而且无需采用追踪标记物或进行费时的手动分析。专家认为,这一成果打开了海量的数据来源之门。 准确追踪行为发生期间的身体运动部位是运动科学的一项重要
TPU将成深度学习的未来?(二)
能够进行数据推理的第二代TPU第一代的TPU只能用于深度学习的第一阶段,而新版则能让神经网络对数据做出推论。谷歌大脑研究团队主管Jeff Dean表示:“我预计我们将更多的使用这些TPU来进行人工智能培训,让我们的实验周期变得更加快速。”“在设计第一代TPU产品的时候,我们已经建立了一个相对
深度学习协助预测厄尔尼诺-|《自然》论文
《自然》发表的一篇论文Deep learning for multi-year ENSO forecasts报道了一种可以提前一年半预测厄尔尼诺事件的深度学习方法,克服了该领域内长期存在的一项挑战。用来预测厄尔尼诺现象的CNN预测系统来源: Ham et al. 厄尔尼诺事件发生于太平洋东部和
TPU将成深度学习的未来?(一)
在Google I/O 2016的主题演讲进入尾声时,谷歌的CEO皮采提到了一项他们这段时间在AI和机器学习上取得的成果,一款叫做Tensor Processing Unit(张量处理单元)的处理器,简称TPU。在这个月看来,第一代的TPU处理器已经过时。在昨天凌晨举行的谷歌I/O 2017
新光学芯片可实现高效“深度学习”
美国麻省理工学院(MIT)科学家在12日出版的《自然·光学》杂志上发表论文称,他们开发出一种全新的光学神经网络系统,能执行高度复杂的运算,从而大大提高“深度学习”系统的运算速度和效率。 “深度学习”系统通过人工神经网络模拟人脑的学习能力,现已成为计算机领域的研究热门。但由于在模拟神经网络任务中
人工智能进入“深度学习+”阶段
虽然从底层技术看,ChatGPT并不算创新,但其社会影响远远超出了预期。这款由美国人工智能公司OpenAI开发的聊天机器人,2022年11月推出后火遍全球,成为史上增长最快的消费者应用程序。 让机器和真人自由对话,一直是人工智能领域的重要目标之一。ChatGPT的爆火背后,其实是深度学习技术的
新光学芯片可实现高效“深度学习”
美国麻省理工学院(MIT)科学家在12日出版的《自然·光学》杂志上发表论文称,他们开发出一种全新的光学神经网络系统,能执行高度复杂的运算,从而大大提高“深度学习”系统的运算速度和效率。 “深度学习”系统通过人工神经网络模拟人脑的学习能力,现已成为计算机领域的研究热门。但由于在模拟神经网络任务中
深度学习复兴:向人工智能迈进
它是未来的一部分,我们才刚刚开始。图片来源:BRUCE ROLFF 3年前,美国加利福尼亚州山景城神秘的谷歌X实验室的研究人员从YouTube视频中提取了1000万个静态图像,并将其输入“谷歌大脑”——由1000台计算机构成的网络,从而试图像一个蹒跚学步的孩子一样吸收这个世界的信息。经过3
人脸检测发展:从VJ到深度学习(六)
还有一种比较典型的结构是树形的级联结构,从形状上来看其和金字塔式的级联结构是一样的,也是从上往下分类器的数目逐层增多,区别就在于树形的级联结构中没有同一层分类器之间的横向连接,只有相邻层分类器之间的纵向连接,即一个窗口在同一层上不会由多个分类器进行分类,而会直接被送往下一层或者被排除。树
人脸检测发展:从VJ到深度学习(二)
选好了窗口,我们开始对窗口中的图像区域进行观察,目的是收集证据——真相只有一个,我们要依靠证据来挖掘真相!在处理图像的过程中,这个收集证据的环节我们称之为特征提取,特征就是我们对图像内容的描述。由于机器看到的只是一堆数值,能够处理的也只有数值,因此对于图像所提取的特征具体表示出来就是一个
人脸检测发展:从VJ到深度学习(四)
造成人脸检测速度慢的根本原因还在于输入规模过大,动辄需要处理几十上百万的窗口,如果这样的输入规模是不可避免的,那么有没有可能在处理的过程中尽快降低输入规模呢?如果能够通过粗略地观察快速排除掉大部分窗口,只剩下少部分窗口需要进行仔细的判别,则总体的时间开销也会极大地降低。从这样的想法出发,
人脸检测发展:从VJ到深度学习(五)
在过去十几年的探索过程中,涌现出的特征不胜枚举,这里只选取了部分比较有代表性和反映了人们探索思路的特征进行举例。这里所有列举的特征都有一个共同的特点:都由科研工作者根据自己的经验手工设计,这些特征的设计反映了人们对问题的理解和思考。虽然随着不断的改进,设计出的特征已经日臻完善,但直到现在
人脸检测发展:从VJ到深度学习(三)
在确定了选择窗口的策略,设计好了提取特征的方式,并学习了一个针对人脸和非人脸窗口的分类器之后,我们就获得了构建一个人脸检测系统所需要的全部关键要素——还有一些小的环节相比之下没有那么重要,这里暂且略去。 由于采用滑动窗口的方式需要在不同大小的图像上的每一个位置进行人脸和非人脸窗口的判别
人脸检测发展:从VJ到深度学习(一)
这是一个看脸的世界!自拍,我们要艺术美颜;出门,我么要靓丽美妆。上班,我们要刷脸签到;回家,我们要看脸相亲。 当手机把你的脸变得美若天仙,当考勤机认出你的脸对你表示欢迎,你知道是什么魔力让冷冰冰的机器也变得温情脉脉,让呆呆的设备也变得善解人意吗?今天就让我们走近它们的内心,了解这些故事背后的一项
深度学习“见顶”不等于AI寒冬
尽管新的算法模型在推动AI向前发展,但并不意味着它们的前景可以预见,也不意味着深度学习“不可救药”。 在当前的第三次人工智能(AI)浪潮之中,深度学习算法被认为是迄今为止“最为重大的AI革命”。此说法或许有所夸大,但深度学习对这一轮AI的大爆发而言的确功不可没。然而,最近以来,关于深度学习算
深度学习框架可预测锂电池寿命
近日,华东理工大学机械与动力工程学院、先进电池系统与安全重点实验室教授栾伟玲课题组与国家级高层次人才、华东理工大学讲席教授陈浩峰合作,在全球交通科学与技术领域期刊《交通电动化》发表论文,首次提出用于锂电池寿命预测相关的可解释性深度学习框架。 在锂电池寿命预测领域,建立全面的电池老化模型是项艰巨
深度学习算法-助力精准诊断结直肠肿瘤
根据发表在《Life Science Alliance》杂志上的新研究,一种新的深度学习算法可以快速,准确地分析来自结直肠肿瘤的几种基因组数据,以进行更准确的分类,从而有助于改善诊断和相关的治疗选择。 大肠肿瘤的发展方式各不相同,需要接受的药物类型也不同,生存率也大不相同。通常,基于对基因表达
基于深度学习的化纤外观缺陷语义分割
摘要: 针对化纤外观缺陷检测使用基于深度学习的语义分割方法,总结了自2014年以来基于深度学习的典型语义分割方法,并在此基础上应用到化纤外观检测项目上,取得了不错的效果。 01 化纤外观缺陷检测背景 化纤作为纺织制造的原料,由化纤生产企业进入下游纺织企业前会收卷形成丝饼,但在丝饼
深度学习在雷达中的研究综述(一)
深度学习在雷达中的研究综述王俊, 郑彤, 雷鹏, 魏少明 摘要:雷达通过发射天线发射电磁波,经过不同物体反射接收到相应的反射波,对其接收结果进行分析,能得到物体距雷达的位置,径向运动速度等信息,所以对雷达信号的分析具有重要的研究意义。近些年深度学习成为各个领域的研究热点,而在雷达领域同样可通过
DeepDEP:深度学习构建肿瘤依赖性图谱
大家好呀!今天给大家介绍一篇2021年发表在Science Advances上的文章。全基因组功能缺失筛查揭示了对癌细胞增殖十分重要的基因,称为肿瘤依赖性。然而将肿瘤依赖性关系与癌细胞的分子组成联系起来并进一步与肿瘤联系起来还是一个巨大的挑战。本研究,作者提出了DeepDEP,基于深度学习模型和
深度学习在雷达中的研究综述(三)
3.2 基于SAE的SAR图像处理研究SAE的特点是可自动从无标记数据中学习特征,并且给出比原始数据更好的特征描述,进一步通过该学习到的特征得到更好的分类效果。有学者将其应用于地物目标分类、舰船分类以及城市变化检测等场景。并且通过SAE对SAR图像进行分析,其与传统方法相比,展现SAE具有自动学习高
深度学习在雷达中的研究综述(二)
其中, J(w,b) 为对应自编码器代价函数, β 为控制系数性惩罚因子权重。2.3 DBN基本原理DBN是一个概率生成模型,其建立一个观测数据与标签之间的联合分布。并且DBN由多个受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBM)组成,典型的DBN结构如图4所示。
深度学习可识别显微照片中的细菌
美国华盛顿大学研究人员开发出一种深度学习软件Omnipose,其能帮助解决在显微镜图像中识别各种微小细菌的挑战。研究结果发表在17日的《自然·方法学》杂志上。 研究人员发现,在大型细菌图像数据库上训练的Omnipose在表征和量化混合微生物培养物中的无数细菌方面表现良好,并消除了其前身可能出现的
深度学习增强里德堡多频微波识别
图为机器学习解码结果。(a-c)为训练时间不同时,深度学习模型对传输信号的恢复结果 中国科大供图里德堡原子具有较大的电偶极矩,可以对微弱的电场产生很强的响应,因此作为一个非常有前景的微波测量体系,备受人们青睐。但基于里德堡原子的微波测量领域还存在很多科学问题亟待解决,多频率微波接收就是其中一项难题
深度学习增强型智能镜可指导健身
意大利布雷西亚大学的研究人员最近开发了一种用于智能镜子的计算机视觉系统,可以提高家庭和健身房环境中健身训练的效率。在国际体育生物力学学会会议上公布的一篇论文中介绍了这一系统,该系统基于一种深度学习算法,经过训练可以识别健身视频中记录的人体姿势。 这款低成本计算机视觉系统利用骨架化算法,在带
深度学习模型筛查新药快千倍
据美国麻省理工学院(MIT)官网12日报道,该校科学家开发出一款名为EquiBind的几何深度学习模型,其将类药物分子与蛋白配对的效率比现有最快的计算分子配对模型QuickVina2-W快1200倍。相关研究已经提交预印本服务器,并将提交给国际机器学习大会。 在药物开发之前,研究人员必须找到有潜