俄罗斯正在研发人工神经网络系统
俄罗斯国家研究型大学“下诺夫哥罗德国立大学”正在研发自适应性神经接口，该接口由大脑接口神经网络和基于忆阻器的电子神经形态系统组成。此项研究工作为人类在活体生物组织与类生物神经网络兼容方面的首次科学尝试。 “下诺夫哥罗德国立大学”所实施的方案为研发自适应性神经接口，其一端为活体组织，而另一端为基于忆阻器的神经网络。忆阻器神经系统与具有神经组织生物电活性记录和刺激功能的多电极系统相连，多电极系统可实现活体细胞网络动态分析和分类功能。以忆阻器为基础元件，研发具有神经突触（两个神经元之间的接触点）可塑性能的小型电子装置，以此作为类生物神经网络组成部分与活体生物组织组成系统来实现神经网络功能。 现研发人员正在研究负反馈构建的可能性，以使忆阻器系统输出的信号用于刺激生物网络，即实现活体细胞组织的培训过程，试验是采用人工培养的脑细胞神经组织进行。在此基础上将建立基于忆阻器的人造神经网络系统，其内部构造和功能将类似于生物神经系统。之......阅读全文
集成元件技术可用于人工神经网络
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/1/516581.shtm
胖不胖：看人工神经网络怎么“称”
肥胖是世界卫生组织确定的十大慢性疾病之一，而中国的肥胖现状更为严峻。世界卫生组织的最新报告显示，在我国现有近9000万肥胖者，这一数字已超越美国居世界首位。肥胖常与心血管、高血脂、糖尿病等疾病相伴，更增加了对人体健康的威胁。然而，怎样才算肥胖，如何对肥胖进行更确切的评估呢？2016年第3期《前沿
人工智能神经网络创建虚拟动物模型
研究人员使用真实大鼠的运动数据创造的“虚拟大鼠”。图片来源：谷歌深度思维科技日报北京6月18日电 （记者张梦然）为探索大脑如何控制运动的奥秘，美国哈佛大学与谷歌深度思维实验室的科学家合作，创造出一个“虚拟大鼠”——生物力学上逼真的大鼠数字模型。这个“大鼠”有一个人造大脑，可像真正的啮齿动物一样四处走
人工智能神经网络创建虚拟动物模型
为探索大脑如何控制运动的奥秘，美国哈佛大学与谷歌深度思维实验室的科学家合作，创造出一个“虚拟大鼠”——生物力学上逼真的大鼠数字模型。这个“大鼠”有一个人造大脑，可像真正的啮齿动物一样四处走动。该成果代表了一种人类研究大脑如何运作的新方法。相关论文发表在最新一期《自然》杂志上。 人类和动物的运动
俄罗斯正在研发人工神经网络系统
俄罗斯国家研究型大学“下诺夫哥罗德国立大学”正在研发自适应性神经接口，该接口由大脑接口神经网络和基于忆阻器的电子神经形态系统组成。此项研究工作为人类在活体生物组织与类生物神经网络兼容方面的首次科学尝试。 “下诺夫哥罗德国立大学”所实施的方案为研发自适应性神经接口，其一端为活体组织，而另一端为
“可视化”人工神经网络揭示细胞内部活动
英国《自然·方法》杂志日前在线发表的一篇论文称，美国科学家创建了一种“可视化”人工神经网络，这是全新的、过程可获取的深度学习计算机算法，能够揭示细胞的内部活动。其有能力帮助人们更好地理解此前未知的基因学和生理学背后的机制。 人工智能（AI）已可以执行多种通常需要人类完成的复杂任务，比如面部识别
蛋白质二级结构预测－人工神经网络方法
人工神经网络是一种复杂的信息处理模型。随着神经网络研究的兴起，科学家们也将神经网络用于生物信息学，其中包括二级结构的预测、蛋白质结构的分类、折叠方式的预测以及基因序列的分析等等。将神经网络用于二级结构预测的最早是由Qian和Sejnowskit提出的，他们受到神经网络在文字语言处理方面应用的启发，将
日本借深度神经网络破译人类思维－人工智能走近大脑
外媒称，日本研究人员已经成功借助人工智能破译了人类的思维和想象，从而在理解人类思想及其背后的大脑机制领域获得了重大突破。 据阿根廷 21 世纪趋势网站 6 月 6 日报道，破解人类思维的内容是科学界长久以来的愿望。事实上，此前的种种研究也已经实现了破译人类所见、回忆、想象和梦境的内容。 例如
新神经网络让人工智能像人一样思考
美国科学家开发了一个具有类似人类系统泛化能力的神经网络，挑战了一个已存在35年的观点，即神经网络缺乏系统泛化的能力，不是人脑的可行模型。相关研究近日发表于《自然》。研究者表示，使用新方法或能开发出行为更像人类的人工智能（AI）系统。人类能学习新概念，如跳跃，并将之应用到其他情景中，如向后跳或跳过障碍
助力开发超快人工神经网络存算一体系统
中国科学技术大学李晓光团队基于铁电隧道结量子隧穿效应，实现了具有亚纳秒信息写入速度的超快原型存储器，并可用于构建存算一体人工神经网络，该成果近日在线发表于《自然—通讯》。 在大数据时代，海量数据的低能耗、快速存储处理是突破和完善未来人工智能、物联网等技术发展的关键之一。为此，迫切需求一种既能匹
揭晓！人工神经网络机器学习获得2024年诺贝尔物理学奖
2024年诺贝尔物理学奖得主（图片来源：诺奖官网） 北京时间10月8日下午5点45分，瑞典皇家科学院宣布将2024年诺贝尔物理学奖授予：John J. Hopfield、Geoffrey E. Hinton。 获奖理由 2024年诺贝尔物理学奖授予“在人工神经网络机器学习方面的基础性发现和发明
化学计量学在化学计量学应用于人工神经网络中
随着现在生物学研究的发展，人们在研究神经网络的同时，也提出了人工神经网络的概念，由于神经网络系统是十分复杂的网络，所带来的问题是巨大的，因此它面临着很多难题，最基本的是解决有大量简单神经元进行模拟大脑网络的行为，由于大脑的的神经网络具有一定的组织及结构，并时刻处理着大量的信息。所以在进行对神经网络系
宇宙神经网络：高度相似的神经网络与宇宙星系
一项最新的研究表明人类大脑神经元网络和宇宙的星系网络之间存在惊人的结构相似性！这项研究结果由意大利天体物理学家Franco Vazza和神经外科医生Alberto Feletti以题为“The Quantitative Comparison Between the Neuronal Netwo
宇宙神经网络：高度相似的神经网络与宇宙星系
作者：罗辑科学 一项最新的研究表明人类大脑神经元网络和宇宙的星系网络之间存在惊人的结构相似性！这项研究结果由意大利天体物理学家Franco Vazza和神经外科医生Alberto Feletti以题为“The Quantitative Comparison Between the Neur
俄罗斯科学家开发出一种用于矿藏研究的人工神经网络
俄罗斯联邦科研机构管理署发布消息称，俄科院科拉科学中心的研究人员使用人工神经网络方法绘制出复杂矿床的分布。这一研究成功发表在著名的国际期刊《科学报告》上。 在地质绘图时，多多少少会受到客观因素和主观意识的影响。地质学家按照一定的网络（例如，每隔50米）选择岩石的样本，并根据自己的美感，将其
俄罗斯科学家开发出一种用于矿藏研究的人工神经网络
俄罗斯联邦科研机构管理署发布消息称，俄科院科拉科学中心的研究人员使用人工神经网络方法绘制出复杂矿床的分布。这一研究成功发表在著名的国际期刊《科学报告》上。 在地质绘图时，多多少少会受到客观因素和主观意识的影响。地质学家按照一定的网络（例如，每隔50米）选择岩石的样本，并根据自己的美
大脑发育的神经网络建模
本周《自然》发表的两篇研究Assembly of functionally integrated human forebrain spheroids和Cell diversity and network dynamics in photosensitive human brain organoi
新型神经网络显著提升识图能力
希腊研究和技术基金会科学家受生物神经元启发，开发出一种融入树突特征的新型人工神经网络。与传统人工神经网络相比，新网络在参数更少、能耗更低的情况下，实现了图像识别性能的显著提升，为打造更紧凑、更节能的人工智能（AI）系统奠定了基础。相关论文发表于新一期《自然·通讯》杂志。当前的AI系统“体型”庞大，参
神经网络创造可行性芯片
英国《自然》杂志9日发表一项人工智能突破性成就，美国科学家团队报告机器学习工具已可以极大地加速计算机芯片设计。研究显示，该方法能给出可行的芯片设计，且芯片性能不亚于人类工程师的设计，而整个设计过程只要几个小时，而不是几个月，这为今后的每一代计算机芯片设计节省数千小时的人力。这种方法已经被谷歌用来
RNA探针实时监测神经网络活动
过去十年，神经生物学家的注意力一直集中在神经网络功能研究，而非单个神经细胞。但是大脑的关键功能（信息处理、储存和传输）都需要在单细胞水平执行。 很长一段时间，神经网络研究工作者面临一些方法上的困难，旨在研究单个神经元电活动和代谢活动的传统方法无法提供神经网络结构或功能信息。常用的方法，如ELI
神经网络与机体代谢之间的关系
大脑神经系统与机体代谢之间存在千丝万缕的联系。神经元传递的信号能够调控机体的各类代谢活动的强度，而代谢特征的改变也会影响神经系统的发育以及神经信号的传递。针对这一领域相关的最新研究成果，进行简要的盘点，希望读者朋友们能够喜欢。 1. Science：鉴定出暴食神经元 doi:10.1126/
深度神经网络静态代码分析研究
近日，中国科学院软件研究所智能软件研究中心研究员武延军、吴敬征课题组在基于深度神经网络的静态代码分析研究中取得进展。课题组提出了基于多类型和多粒度的语义代码表示学习模型——MultiCode，解决了工业场景中涉及多需求的开发任务时面临的开发开销大、模型集成困难、可扩展性受限等问题，实现了在多需求
新构建！深度脉冲神经网络学习框架“惊蜇”
中国科学院自动化所李国齐研究员和北京大学计算机学院田永鸿教授团队合作构建出深度脉冲神经网络学习框架“惊蜇”。它可以提供全栈式的脉冲深度学习解决方案，能够处理神经形态数据、构建深度脉冲神经网络、部署神经形态芯片。相关研究成果在线发表于《科学进展》杂志。图片来源：中国科学院自动化所脉冲神经网络被誉为第三
神经网络打开理解电子相互作用新窗口
据9日《科学》杂志发表的一篇论文，著名的人工智能企业“深度思维”的新研究表明，神经网络可用于构建比以前更准确的电子密度和相互作用图。该研究有助于科学家更好地理解将分子结合在一起的电子之间的相互作用，还显示了深度学习在量子力学水平上准确模拟物质的前景，使研究人员能够改进计算机设计，在纳米级水平探索
自动化所提出不规则卷积神经网络
近日，中国科学院自动化研究所马佳彬、王威、王亮等研究人员在科学预印本网站arxiv上预发表了一项研究，提出了一种新形式的卷积神经网络——不规则卷积神经网络，这种新的方法能够解决常规卷积效率低下的问题。 在深度卷积神经网络（CNN）中，卷积核是最基本和最重要的组件。研究人员给卷积核配置了形状属性
Cell：大脑神经网络预测抑郁症风险
根据最近由杜克大学研究者们做出的研究成果，通过对大脑不同区域的电信号交流进行检测，或许能够预测以及预防抑郁症的发生。 研究者们发现容易患抑郁症的小鼠大脑电信号网络与抵抗力较强的小鼠的大脑网络存在明显差异。如果这一发现能够在人体水平得到验证，那么将会更好地预测人们患精神类疾病，例如抑郁症的风险。
可用于AI的大型类脑神经网络实现
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/5/500296.shtm 科技日报北京5月9日电 （记者张梦然）在《自然·机器智能》杂志上发表的一项新研究中，荷兰国家数学与计算机科学研究所（CWI）科学家展示了类脑神经元如何与新颖的学习方法相结合，能够
超表面元件加神经网络创建多维“视野”相机
科技日报北京9月10日电（记者张梦然）受动物界视觉超能力的启发，美国宾夕法尼亚州立大学工程学院研究团队开发出一种超薄光学元件——超表面。它可连接到传统相机上，并通过微小的天线状纳米结构，对快照或视频中图像的光谱和偏振数据进行编码。团队同时开发了一个神经网络，可在标准笔记本电脑上实时解码这些多维视觉信
神经网络打开理解电子相互作用新窗口
据9日《科学》杂志发表的一篇论文，著名的人工智能企业“深度思维”的新研究表明，神经网络可用于构建比以前更准确的电子密度和相互作用图。该研究有助于科学家更好地理解将分子结合在一起的电子之间的相互作用，还显示了深度学习在量子力学水平上准确模拟物质的前景，使研究人员能够改进计算机设计，在纳米级水平探索
科学家用神经网络精细刻画蛋白结构
近日，一项题为《利用自适应强化动力学对高维自由能面进行高效采样》的研究登上《自然-计算科学》。该研究使用了超过100个集合变量加速采样进程——此前的采样方法从未处理过如此高维的集合变量，使得科学家们得以在神经网络加持下，对蛋白结构的“精雕细琢”再进一步。 该文章作者目前均在深势科技团队，该团队