卷积
应我院邀请,北京大学莫小欢教授于2021年1月19日北京时间 10:00到 11:00通过腾讯会议对我院师生作了一场学术报告。我院青年教师、研究生等共16人听了报告。 莫小欢教授报告的题目是《Finser warped product metrics》
1、目标客户为药企研发部门、医学和市场部门; 2、负责业务市场开拓,承接药企相关的科研研究服务; 3、结合产品和平台优势,针对客户的项目需求,提出相应的解决方案; 1、学历专业不限,熟悉药企相关业务,要求有一定的药厂资源。 3、有良好的职业道德观,较强的独立工作能力、自驱力较强,韧性较好,良好的沟通和协作能力。 (1)进行分子生成、预测蛋白质和小分子亲和力,预测admet性质
根据《吴文俊人工智能科学技术奖励条例》和《吴文俊人工智能科学技术奖励实施细则》相关规定,经全国各地方人工智能学会、各高校及科研(院)所、学会各专业委员会及工作委会、各团体会员(企业)单位和两院院士、会士等专家学者的提名推荐,通过对推荐申报项目进行会议初评和终评答辩,拟对81个成果授奖,包括吴文俊人工智能杰出贡献奖3项,吴文俊人工智能自然科学奖15项,吴文俊人工智能技术发明奖15项,吴文俊人工智能科技进步奖21项、吴文俊人工智能科技进步奖科普项目1项、吴文俊人工智能科技进步奖企业技术创新工程项目12项,吴文俊人工智能优秀青年奖14项(吴文俊人工智能最高成就奖另行公示)。 余浩教授及其团队所研究的边缘人工智能及芯片设计使得复杂机器学习算法能够在有限的计算资源(终端设备上)高效运行提供了可能。该方向符合当前我国国家战略需求, 也是广大高科技企业升级换代的核心技术
基于改进卷积神经网络CNND的电主轴轴承故障诊断方法( ) 目的 解决深度学习方法在建立电主轴轴承故障诊断模型时出现的过拟合现象,提高电主轴轴承故障诊断准确率.方法 提出一种基于改进卷积神经网络的诊断方法,该方法在卷积神经网络的训练过程中融入Dropout优化方法,使整个故障诊断模型按照一定的比例随机“关闭”隐藏层中的神经元,减少模型在每一次训练过程中所需要调整的参数数量.结果 将Dropout优化方法与卷积神经网络相结合所建立的电主轴轴承故障诊断模型是可行的,其平均诊断准确率能够达到99.012%,远高于基于CNN、CNN+L2和BPNN这3种神经网络诊断方法的诊断准确率.卷积神经网络方法相比于传统的“基于信号处理提取到的特征和机器学习模型”方法,更适用于电主轴轴承故障诊断.结论 提出的CNND方法实现了卷积神经网络与Dropout优化方法的有机结合,对原始数据进行降维处理使模型学习到的特征更利于电主轴故障的分类,同时根据故障数据的特点确定相关参数的初始值,克服一般深度学习方法在进行电主轴故障诊断时出现的过拟合现象提高诊断准确率.
在推荐系统中存在着很多与知识图谱相关的信息,以电影推荐为例: CKE是一个基于协同过滤和知识图谱特征学习的推荐系统: CKE使用如下方式进行三种知识的学习: 结构化知识学习:TransR。TransR是一种基于距离的翻译模型,可以学习得到知识实体的向量表示; 文本知识学习:去噪自编码器。去噪自编码器可以学习得到文本的一种泛化能力较强的向量表示; 图像知识学习:卷积-反卷积自编码器
目前的神经网络中,每一层的神经元都做的是类似的事情,比如一个卷积层内的每个神经元都做的是一样的卷积操作。而 Hinton 坚信,不同的神经元完全可以关注不同的实体或者属性,比如在一开始就有不同的神经元关注不同的类别(而不是到最后才有归一化分类)。具体来说,有的神经元关注位置、有的关注尺寸、有的关注方向
慧眼平台运用深度学习技术,通过卷积神经网络构建图像处理系统,在融合GPU加速技术后,使得神经网络在实际中能够更好的拟合训练数据,更快更准确地识别目标,通过提取分析视频中的目标对象:人、车、物、场景、行为、事件等信息,输出特定描述信息。随着视频监控的需求逐步打开,慧眼平台聚焦于城市安防领域进行视频结构化描述技术研究和产品开发,针对特定区域进行通行管控、人员/车辆轨迹追踪、目标识别及锁定、行为分析、危险事件预警、陌生人/黑名单管控等。该平台不断发掘多元化场景应用:交通应用中的违规行为检测,教室里学生的上课情况,线下零售应用中的客户流量信息统计、特定场景里的动作行为分析等
一个爱数学的人文笔如此细腻,也算是很特别了,因而此书也非常特别。 数学女孩讲了一个完整的故事,然后这个故事里的主题,都跟数学有关。书名有着双重的含义,一个是作者与女孩的故事,另外一个把数学比作女孩,比通常比作女王更加亲近,我猜想这也是作者的本意,让你去亲近数学,而不是敬畏
在神经网络的训练过程中,我们一般会将输入样本特征进行归一化处理,使数据变为均值为0,标准差为1的分布或者范围在0~1的分布。因为当我们没有将数据进行归一化的话,由于样本特征分布较散,可能会导致神经网络学习速度缓慢甚至难以学习。 上图中样本特征的分布为椭圆,当用梯度下降法进行优化学习时,其优化过程将会比较曲折,需要经过好久才能到达最优点
天气信息是日常大众最常询问的信息之一,获取准确的天气信息对一件产品来说是至关重要的。可惜网络上免费开放的接口不多,目前,我主要找到的是国家气象局([URL])和美国的一个气象频道([URL]),不过两边给的数据都各有优劣。该问只是总结了一下我对他们数据的一些使用心得,已经重新整理了weather.com的城市代码供有需求的朋友使用