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当前,以大语言模型为重要基础的生成式人工智能正在迅猛发展,并走进人们的日常生产及生活。然而,生成式人工智能需要庞大的计算算力及硬件资源,用来支撑大模型的训练和推理。因此,围绕生成式人工智能的硬件需求分析及其资源环境影响评估成为国际可持续发展领域重要议题和前沿挑战。其中,生成式人工智能对于电子废弃物的影响及其管理策略举措,仍未得以研究。
大数据和人工智能(AI)的突破性进展正在深刻改变科学研究的范式。“相关性取代因果关系”的范式备受争议,而“数据密集型科学发现”范式逐渐成为主流。随着AI技术的持续成熟,“机器人科学家”范式正在逐步成为现实。该范式意味着AI能够自主完成科学研究的每一个步骤。
当前,以大语言模型为重要基础的生成式人工智能正在迅猛发展,并走进人们的日常生产及生活。然而,生成式人工智能需要庞大的计算算力及硬件资源,用来支撑大模型的训练和推理。因此,围绕生成式人工智能的硬件需求分析及其资源环境影响评估成为国际可持续发展领域重要议题和前沿挑战。其中,生成式人工智能对于电子废弃物的影响及其管理策略举措,仍未得以研究。
无人帆船是一种以海洋可再生能源为驱动的新型长续航力水面无人平台,其突破了传统无人艇能源供给受限的瓶颈,具备跨年度航行能力。无人帆船通过风帆将风能直接转化为航行驱动力,作为无人帆船的核心系统,风帆的性能对无人帆船的航行安全和风能转换效率至关重要。
2024年10月30日,中国科学院云南天文台丁旭博士和季凯帆研究员对空间巡天望远镜TESS释放的光变曲线数据进行挖掘,对其中一颗具有椭圆调制的光变曲线目标进行分析和参数反演。该研究成果于10月21日在国际天文学期刊《天文学杂志》(The Astronomical Journal)上在线发表。
2024年10月28日,中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心王凯研究组在《自然-方法》(Nature Methods)上,在线发表了题为Volumetric Voltage Imaging of Neuronal Populations in Mouse Brain by Confocal Light Field Microscope的研究论文。该研究开发了新型三维光场显微成像技术,提升了神经元...
2024年10月18日,国家林草局重点国有林区森林资源监测中心举办第13期“国林讲堂”,邀请重庆工商大学专家就“人工智能深度学习与大语言模型的行业创新”作主题分享和经验交流。 讲堂上,专家从深度学习和大语言模型技术发展、人工智能在林草行业的场景展望、离身和具身人工智能与林草应用探索等方面深入浅出地进行了讲解,内容丰富生动,激发了学员们发展“智慧林草”的探索热情。
2024年10月23日,中国科学院云南天文台王锦良、丁旭(通讯作者)和季凯帆等利用机器学习方法结合贝叶斯推断,发展了一种快速求解卡特琳娜巡天中的相接双星系统光变曲线参数的方法。该研究成果已在国际天文学期刊《天体物理学报增刊》(The Astrophysical Journal Supplement Series)上在线发表。
降低故障风险、保证结构安全并提高经济效益,已成为风电领域的重要研究方向。作为风力发电机传动系统中的核心机械部件,齿轮箱的可靠性直接关系到风力发电机的安全运行和稳定性。因此,针对风力发电机组齿轮箱的故障诊断与健康管理的研究,对于确保风力发电机的安全性和可靠性具有至关重要的意义。随着工业大数据的兴起,风电机组的运维方法已经从振动监测分析转变为了基于人工智能技术的智能运维方法。智能运维方法能够从历史和实...
在国家自然科学基金项目(批准号:82425104、81825020)等资助下,华东师范大学/华东理工大学李洪林教授团队与华东师范大学计算机学院张凯教授团队、复旦大学类脑智能科学与技术研究院张捷研究员团队、上海市第六人民医院胡晓勇主任医师团队等多个团队合作,在基于人工智能(AI)识别肿瘤新抗原方面取得进展。研究成果以“一种用于预测TCR-抗原-HLA结合的Sliding-Transformer神经构...
ransformer架构以及自注意力机制显著提升了大模型性能,但却引入了随序列长度的二次方计算复杂度。各种线性复杂度模型,如线性Transformer(LinFormer),状态空间模型(SSM)和线性RNN(LinRNN)等,被提出作为自注意力的高效替代。在本工作中,我们首先在形式上统一了目前所有的线性模型,并总结了其自特点。接着,提出了最优线性注意力设计的三个必要条件:动态记忆能力;静态逼近能...
体内铜离子的异常积累不仅会造成组织损伤,而且与较多疾病的病理过程相关。因此,监测内源性铜和外源性铜并将其维持在正常水平,是早期诊断和治疗各种铜离子异常积累相关疾病的关键步骤。然而,如何同时实现识别体内外铜离子与清除体内多余铜离子并逆转高浓度铜诱导的组织损伤面临着挑战。
日前,中国科学技术大学郭光灿院士团队固态量子计算研究组郭国平教授与微电子学院iGaN实验室孙海定教授合作,开发并优化了一套人工神经网络算法并应用于射频功率器件及其电路的设计与实验验证,并在超宽温域范围获得器件级和电路级的高精度建模。团队提出了基于人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)算法的氮化镓(GaN)基高电子迁移率晶体管(HEMT)器件在宽温域(极低温4....
2024年10月14日,中国海油在北京发布“海能”人工智能模型。该模型可为实现海洋油气行业资源最优配置、提升工作效率、精益现场管理、优化商业模式、释放创新活力等提供数智支持,赋能海洋油气产业加快培育发展新质生产力、实现高质量发展。
随着人工智能技术影响到人类生产和生活的各个方面,传统的研究模式也在发生着根本性的变化。具体到生物催化领域,机器学习已被用于蛋白质的理性改造,这种数据驱动的策略可以通过从收集的数据中识别催化模式,从而设计新的突变组合,有望大大减少传统策略所需的计算和实验工作。机器学习模型的成功与否,在很大程度上取决于所用数据的质与量。然而,现有的生物催化相关数据库往往缺乏足够数量的、多样性高的催化性能数据,特别是对...

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