神经网络
借由球型机器人间的动态关系，将不可见的能量，透过自律性的循环，体现彼此连结的系统中。 作品分为两部分(Ebo/ebo )，在这个构筑出的系统中，Ebo 如大脑般，在固定的位置，负责提供能量，并透过隐性的神经网络，连结扮演着感官，于场域四处游走、探索的ebo们。当能量逐渐损耗，两者会产生连动反应，随着量值下降至最低时，系统将停摆，使能量归零并再次启动
本文主要对于交叉熵的手动计算和PyTorch中的CrossEntropyLoss模块计算结果不一致的问题展开讨论，查阅了PyTorch的官方文档，最终发现是CrossEntropyLoss在计算交叉熵之前会对输入的概率分布进行一次SoftMax操作导致的。 在强化学习中，策略学习常用到一个损失函数为l=−lnπθ(a∣s)⋅gl=-\ln\pi_\theta(a|s)\cdot gl=−lnπθ(a∣s)⋅g，其中πθ\pi_\thetaπθ在状态sss下是关于动作的一个概率分布，而动作aaa是经验中记录的，在状态sss下选择的确定动作。因此有： 因此，该损失函数便被转换为了计算两个概率分布之间交叉熵的计算形式
NVIDIA RTX A2000 将 Adobe Photoshop 的人工智能增强神经网络滤镜加速，带领照片编辑迈向更高的境界。NVIDIA RTX A2000 与 Photoshop 人工智能工具 (如皮肤平滑化和智慧人像) 结合，让照片编辑者能够使用人工智能功能创造出令人惊艳的人像照片。 NVIDIA RTX™ A2000 和 A2000 12GB 显卡以强大的短卡设计，将 NVIDIA RTX 技术引入专业工作站
108学年度(含)前入学(含110级) 【喜讯】李政德教授指导数据所111级邱俊维，荣获“2022台湾作业研究学会-硕士论文佳作奖”。 李政德教授指导数据所111级邱俊维之硕士论文，从65篇论文中脱颖而出，荣获“2022台湾作业研究学会-硕士论文佳作奖”。 邱学长研究主题：学习抵御对抗攻击与类别稀疏之稳健图神经网络（Learning Robust Graph Neural Networks against Adversarial Attacks and Label Scarcity）
IEEE Transactions on Automatic Control (IEEETAC)是IEEE控制系统学会的旗舰汇刊，致力于发表控制理论、设计与应用方面的高水平论文，对理论水平要求极其高。IEEE TAC和IFAC会刊Automatica被公认为国际控制与自动化领域的两大顶级期刊，创刊于1956年，属于中科院Top期刊，是衡量各高校控制领域学术水准的标志性期刊。2019年IEEE TAC的SCI影响因子为 6.200 (2020年最新数据)
今（2023）年1月，国立阳明交通大学生物科技学系谢仁俊讲座教授与脑科学研究所陈丽芬教授团队的研究，登上国际脑功能学术领域的经典期刊《Human Brain Mapping》（人脑图谱）封面，台湾科技媒体中心特邀谢仁俊与陈丽芬教授的研究团队于线上记者会分享此研究细节与成果。 阳明交通大学生物科技学系讲座教授谢仁俊与脑科学研究所陈丽芬教授研究团队线上发表于期刊《Human Brain Mapping》（人脑图谱）的研究，登上2023年1月的人脑图谱期刊封面。研究发现，钢琴家和声乐家的大脑中，与情绪相关区域（例如杏仁核）的连结，较一般非音乐家更多，显示了长期的特定音乐训练会加强大脑中以经验为基础的白质神经网络连结
（1）Orlicz-Sobolev空间中不满足(AR)条件的拟线性方程解的研究，自主创新科研计划项目，2017-2019。 2.近年来，参与的代表性科研项目： （1）分数阶复值神经网络梯度类算法设计与收敛性研究，山东省自然科学基金_面上项目，2018-2021。 （2）融合物理模型及神经网络的可解释油藏连通性研究，中石油重大科技合作项目，2020-2022
自适应线性单元(Adaline)的激活函数是一个线性函数，该函数的输出等于输入，实际上就相当于没有激活函数，线性激活函数φ(Z)的定义： 将样本数据中的实际输出与线性激活函数的输出进行比较，计算模型偏差，然后更新权重。 将样本数据中的实际输出与模型输出进行比较，计算模型偏差，然后更新权重。 自适应线性单元与感知器的区别，在于激活函数不同，自适应线性单元将返回一个实数值而不是01分类
加的夫大学（Cardiff University）的科学家发明了一种先进的人工智能（AI）系统，该系统可以准确预测图像中人最可能看到的区域。 研究人员表示，基于人脑的力学原理及其区分图像不同部分的能力，这种新型系统比以往任何系统都更准确地代表人类的视觉。 新系统的应用范围从机器人技术、多媒体通信和视频监控到自动图像编辑和在医学图像中发现肿瘤
近年来，随着新一代信息技术的快速发展，以传感器、超低功耗运算、低功耗广域物联网通讯、云计算等核心技术为支撑，物联网、大数据、人工智能等技术应用快速崛起，正在全球掀起一场智能化社会变革。从智能家电到自动驾驶汽车，从可穿戴到互联网医疗，从智能制造到智慧农业，众多细分行业正在发生重大改变。 同时，人工智能应用也正逐渐从云端走向边缘，支持越来越多智能化场景落地，这对包括传感信息采集技术、算力架构、人工智能算法及其硬件化等核心技术领域提出了更多的要求