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 Network and the Cosmic Web”的论文发表在《Frontiers in Physics》上。 宇宙和人脑的一个迷人的怪异之处就是，在极度不同的背景中能发现相似的结构和模式：黄金螺旋结构（the Golden Spiral）既可以在人类耳蜗中存在，也可以在螺旋星系中出现；静脉的分形几何形状和闪电显出的分支的形状极为类似。 在这项大胆的新尝试性实验中，天体物理学家Franco Vazza和神经外科医生Alberto Feletti把这种相似性提高了一个档次，他们利用定量分析来对比自然届中两个最复杂的系统：人脑的神经网络......阅读全文
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
毛细管流变仪的神经网络内模控制
对毛细管流变仪温控制系统的传统单回路PID控制提出了改造方案. 毛细管流变仪是一种测量合成树脂在一定温度下的流变性能的仪器,其温控系统蛄输入三输出强耦合系统.由于流变仪温控系统的复杂性与非线性,难以对其建立精确的数学模型,因此在充分研究对象特性的基础上,采用基于神经网络的内模控制方法.在用MATLA
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
科学家构建深度脉冲神经网络学习框架
脉冲神经网络（Spiking Neural Network，SNN）被誉为第三代神经网络，使用更低层次的生物神经系统的抽象。它既是神经科学中研究大脑原理的基本工具，又因稀疏计算、事件驱动、超低功耗的特性，备受计算科学的关注。随着深度学习方法的引入，SNN的性能得到大幅提升，脉冲深度学习（Spik
俄罗斯研究人员尝试利用神经网络研发新药
来自俄罗斯Mail.ru集团、Insilico Medicine医药公司、莫斯科物理技术学院的研究人员首次尝试利用神经网络研制新的药物。他们试图教会神经网络“思考”并创造出新的分子结构，进而生成一些新的有前景的药物成分。该研究结果发表在《Оncotarget》杂志上。 目前人类已知由无机分
什么是循环神经网络（RNN）？如何使用它们？（二）
循环神经网络的应用 RNN 有很多应用。一个不错的应用是与自然语言处理（NLP）的合作。网上已经有很多人证明了 RNN，他们创造出了令人惊讶的模型，这些模型能表示一种语言模型。这些语言模型能采纳像莎士比亚的诗歌这样的大量输入，并在训练这些模型后生成它们自己的莎士比亚式的诗歌，而且这些诗
什么是循环神经网络（RNN）？如何使用它们？（一）
什么是循环神经网络（RNN），如何使用它们？本文所讨论的就是关于循环神经网络的基础内容，RNN 是变得日益流行的深度学习模型。本文不打算深入讲解其晦涩的数学原理，而是旨在让读者获得关于RNN 的抽象理解。 一般的循环神经网络信息 循环神经网络出现于20世纪 80年代，最近由于
迄今最大脑皮层神经网络研究成果发布
结合高通量功能成像技术制作的皮层神经元网络，达到单细胞的分辨率，其中每一根“线”及它们之间的连接都能看见，一些神经元根据它们在活脑中的活动方式被编成不同颜色。这也是功能连接组学上的最新样本。 科技日报北京3月29日电 （记者常丽君）据美国艾伦脑科学研究所消息，由该所和哈佛医学院（HMS）、弗兰
科学家利用神经网络设计全新蛋白质
美国麻省理工学院研究人员在新一期《应用物理学杂志》发表的论文中，将注意力神经网络与图神经网络相结合，以更好地理解和设计蛋白质。该方法将几何深度学习与语言模型的两种优势结合起来，不仅可预测现有蛋白质特性，还可设想自然界尚未设计出的新蛋白质。 蛋白质通过构建块的独特排列来执行大量生物任务。将这个几
“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
提出神经网络构建非绝热势能面新方法
神经网络构建非绝热势能面 课题组供图 近日，中科院大连化学物理研究所分子反应动力学国家重点实验室傅碧娜研究员、张东辉院士团队在化学反应的非绝热势能面构建中取得新进展，提出了一种新的神经网络方法用来构建包含锥形交叉的非绝热势
这种技术，照亮脑神经网络结构的整片“黑暗森林”
人类大脑的神经回路是一个极其复杂而巨大的网络，包含数百亿个神经细胞，这些细胞又通过数十万亿计的连接点（神经突触）交织在一起，构成了我们思维、记忆和感情的基础。如果只了解神经回路中单个分子或单个神经细胞的工作机理，而不了解多个神经细胞连接起来形成的整体网络结构和集体行为方式，是无法理解大脑复杂且高
宁波材料所在人造神经网络技术领域取得进展
神经元晶体管(vFET)作为一种多功能、智能化的晶体管，在人造神经网络应用中起着重要的作用。这类晶体管是通过电容耦合效应计算多端输入信号的加权和，来控制晶体管的导通和截止，能量消耗少，非常类似于人工神经元器件的工作模式。这类器件是在传统硅基电路的基础上发展起来的，采用复杂的CMOS 工艺制作
科学家发现深度神经网络对幻觉轮廓“视而不见”
近日，中科院自动化所研究员曾毅团队研究发现，从经典的到最先进的深度神经网络都难以像人一样具有较好的幻觉轮廓识别能力。相关研究成果发表于细胞出版社旗下期刊《模式》。神经网络和深度学习模型在过去十年中看似取得巨大成功，在许多给定的视觉任务中在指定方面超过了人类表现。然而，神经网络的性能仍然会随着各种图像
蚁群在决策时的行为类似于神经网络
一项新的研究表明，的确，蚂蚁作为一个群体的行为类似于大脑中的神经元网络。洛克菲勒的Daniel Kronauer和博士后助理Asaf Gal开发了一个新的实验装置，以细致地分析蚁群的决策。据《美国国家科学院院刊》(Proceedings of the National Academy of Scie
Sci－Sig：大脑发育过程中神经网络形成的关键
2017年6月23日/生物谷BIOON/---最近，来自达克萨斯大学医学院的研究者们找到了大脑在发育过程中脑细胞连接的定向分化以及长期时间内的功能维持的原因，相关结果发表在最近一期的《Science Signaling》杂志上。 与其它的网络相似，大脑内部存在多个具备不同功能的区域，例如感知信