如果你这几年一直在关注人工智能，那你一定见识过什么叫“坐过山车”。从刚开始连一句完整的话都说不利索，到后来能写诗、能写代码、能通过各种资格考试——AI的进步，快...

现代AI不再由单一类型的处理器驱动——它运行在一个多样化的专用计算架构生态系统中，每种架构都在灵活性、并行性和内存效率之间做出了深思熟虑的权衡。传统系统严重依赖...

转载自：遥感与深度学习 题目：DGKAN: Dual-branch Graph Kolmogorov-Arnold Network for Unsupervis...

本研究选择逻辑回归和多层感知器神经网络两种模型进行对比。逻辑回归具有良好的可解释性和计算效率，适合大规模数据处理；神经网络具有较强的非线性拟合能力，能够捕捉复杂...

其中，ECFP（Extended Connectivity Fingerprint） 是目前最广泛使用的指纹，由 Rogers & Hahn 于 2010 年系...

其中，ECFP（Extended Connectivity Fingerprint） 是目前最广泛使用的指纹，由 Rogers & Hahn 于 2010 年系...

真正需要先判断的，不是“要不要买一个会聊天的问数工具”，而是企业面对的临时数据需求，究竟属于固定口径查询、跨系统临时分析，还是跨部门语义冲突下的复杂决策问题。从...

Neural network enhanced Bayesian global analysis of relativistic heavy ion colli...

Diffusion of Neuromodulators for Temporal Credit Assignment

究其原因，是但凡讲到Transformer，铺天盖地的资料上来就直奔自注意力机制（Self-Attention）的Q、K、V细节，只钻枝叶、不谈全局，只见树林，...

那Transformer架构究竟是什么？它是一种神经网络结构,是一种经众多企业与研究机构验证、具备极高实用价值的神经网络结构。

简单来说，这个缩放的核心目的是为了维持数值稳定性，保持梯度稳定、防止数值爆炸或消失，从而提升训练稳定性。

从电子健康记录的自由文本中提取患者的体征和症状，对于精准医疗至关重要。一旦提取出来，体征和症状就可以通过映射到本体中的相应概念而变得可计算。从自由文本中提取体征...

如果你正在训练神经网络，一定打开过 PyTorch 或 TensorFlow 的文档，看到密密麻麻的优化器选项——SGD、Adam、RMSprop、Adagra...

计算辅助分子设计（Computational-Aided Molecular Design, CAMD）正在从"经验驱动"走向"数据驱动"。图神经网络（GNN）...

2026年1月9日，中南大学湘雅医院、蚌埠医科大学及温州医科大学的研究人员在《npj Digital Medicine》上发表综述文章，题为“AI-driven...