工学 >>> 计算机科学技术 >>> 人工智能 >>> 人工智能理论 自然语言处理 机器翻译 模式识别 计算机感知 计算神经网络 知识工程 人工智能其他学科
搜索结果: 1-15 共查到人工智能 systems相关记录80条 . 查询时间(0.18 秒)
Academy of Mathematics and Systems Science, CAS Colloquia & Seminars:The Development of Science: Past and Present What about the future? A publisher’s point of view.
In this talk, we will consider the distributed sparse identification problem over wireless sensor networks such that all sensors cooperatively estimate the unknown sparse parameter vector of stochasti...
AI领域发展迅速,今天看似先进的大模型,几年后可能会被视为落后的小模型。然而,无论技术如何演化,基于第一性原则的结论却能长久有效。在这个报告中,我们将研究如何利用神经网络进行一阶法加速和求解混合整数优化问题,并通过数学推导得到神经网络所必须具备的结构,从而起到简化训练并提升稳定性的作用。
Decentralized optimization algorithms save remarkable communication overheads in distributed deep learning since each node averages locally with neighbors. The network topology connecting all nodes de...
心脑血管急性事件70%发生在医院以外,其短期预测与防控是临床中的最大挑战,主要难点在于全天候连续健康信息获取难、多维度大数据挖掘精度不足。本研究面向心脑血管健康状态的全生命周期泛在感知、智能诊断、精准预测等多学科交叉的难点问题,应用医学知识驱动的人工智能技术,系统研究了多种生理信号“无感”检测的新理论,推动全天候监测的智能可穿戴设备研制;提出了可穿戴心电、血流动力学特征的智能计算和诊断算法,融合心...
我们考虑梯度下降法训练的较宽的深层全连接神经网络的泛化能力。 我们首先将论证在宽度足够大时,对于一维数据,由梯度下降训练的两层神经网络的泛化能力在适当的早停策略下可以达到极小极大率,而由梯度下降训练至过拟合的两层神经网络没有泛化能力。基于这个结果,我们对Benign Overfitting现象提出了一个新的解释。 随后,对于更一般的数据或者高维数据,我们将会简单介绍一下我们组与深层神经网络的泛化能...
Using knowledge-driven trajectory prediction is difficult to describe complex reasoning processes, and the use of expert prior knowledge can add too many subjective factors to the judgment process, wh...
Quantum artificial intelligence (Quantum AI) is an emergent interdisciplinary field that explores the interplay between artificial intelligence and quantum physics. On the one hand, judiciously design...
量刑问题关乎刑罚公正,是刑事正义的终极体现。为了“努力让人民群众在每一个司法案件中感受到公平正义”,国家持续推进量刑规范化改革,发展智能审判辅助系统,这对量刑计算的可解释性和可靠性等提出了很高要求。针对目前深度学习的可解释性缺陷和通用线性模型的适用性局限,我们以我国刑法及量刑指导意见为依据,建立了具有可解释性的非线性量刑模型, 提出了新的非线性递推辨识算法, 证明了在一般数据条件下算法的全局收敛性...
深度学习作为一种黑箱模型,是通过大量计算实验得到的,其数学原理逐渐引起研究者的广泛关注,同时在各科学领域得到广泛应用。该报告将从两种不同的角度简要介绍深度学习的数学理解与认识:一、从多层卷积稀疏编码模型的编码初始化和字典矩阵设计的角度,建立跨连神经网络与多层卷积稀疏编码模型的等价联系;二、提出深度残差神经网络是在Wasserstein空间学习测地曲线的理论。最后,将简要介绍深度学习如何赋能空间组学...
深度学习作为一种黑箱模型,是通过大量计算实验得到的,其数学原理逐渐引起研究者的广泛关注,同时在各科学领域得到广泛应用。该报告将从两种不同的角度简要介绍深度学习的数学理解与认识:一、从多层卷积稀疏编码模型的编码初始化和字典矩阵设计的角度,建立跨连神经网络与多层卷积稀疏编码模型的等价联系;二、提出深度残差神经网络是在Wasserstein空间学习测地曲线的理论。最后,将简要介绍深度学习如何赋能空间组学...
华为是一家自营业务广泛存在物理仿真需求并且在AI技术和计算产业全面布局的公司,当前AI辅助科学计算的技术潮流与我们高度契合。本报告中,我们将结合学术前沿和业务需求,从AI辅助偏微分方程求解、AI辅助第一性原理仿真、物理先验嵌入的机器学习模型等视角,梳理和分析AI辅助科学计算领域的前沿工作。之后,我们希望与老师同学们探讨我们将这些技术和思想运用在内部业务过程中面临的一些挑战和问题。
Nonlinear dynamics play a prominent role in many domains and are notoriously difficult to solve. Whereas previous quantum algorithms for general nonlinear equations have been severely limited due to t...
Discuss [Bha, §4.1-4.3]. Introduce Definitions 4.1.1 & 4.2.1, and mention (some of) their properties buried in the remarks; then discuss Example 4.2.6, Proposition 4.3.1, Example 4.3.3, Definition 4.3...
We shall discuss various Barron type spaces arising from neural networks. The relations among these spaces will be clarified, and we shall also establish the relationship between Barron type spaces an...

中国研究生教育排行榜-

正在加载...

中国学术期刊排行榜-

正在加载...

世界大学科研机构排行榜-

正在加载...

中国大学排行榜-

正在加载...

人 物-

正在加载...

课 件-

正在加载...

视听资料-

正在加载...

研招资料 -

正在加载...

知识要闻-

正在加载...

国际动态-

正在加载...

会议中心-

正在加载...

学术指南-

正在加载...

学术站点-

正在加载...