人工智能解鎖新領域深度學習算法助力發現古人類遺跡
近年來，深度學習作為機器學習的一個分支，在考古學中迅速普及應用，使得考古工作的效率得到提升。除了用于發現考古遺跡，預測、翻譯古文字，人工智能還參與了部分文物的修復過程。 人工智能繼續探索新領域，這次是考古。 近日，來自美國賓夕法尼亞州立大學、澳大利大悉尼大學等4所研究機構的研究人員，在著名考古學期刊《考古學雜志》上發表的研究成果展現了深度學習算法在發現古人類遺跡方面的潛力。 該成果顯示，利用深度學習算法，研究人員在美國東南部發現了多處距今3000—5000年前的美洲原住民生存遺跡——貝環（shell ring），該遺跡的發現將有助于進一步了解美國原住民的社會經濟結構。 解決樣本稀少問題 貝環是由動物骨骸、植物、軟體動物殼、陶瓷碎片等堆積而成的一個環形結構，它們通常位于富含豐富貝類的河口附近。貝環中夾雜的貝殼﹑各種食物的殘渣以及石器﹑陶器等文化遺物，對于了解當時的自然環境和社會環境有很大幫助。此次研究主要以美國東南部......閱讀全文
人工智能解鎖新領域－深度學習算法助力發現古人類遺跡
近年來，深度學習作為機器學習的一個分支，在考古學中迅速普及應用，使得考古工作的效率得到提升。除了用于發現考古遺跡，預測、翻譯古文字，人工智能還參與了部分文物的修復過程。 人工智能繼續探索新領域，這次是考古。 近日，來自美國賓夕法尼亞州立大學、澳大利大悉尼大學等4所研究機構的研究人員，在著名考
深度學習復興：向人工智能邁進
它是未來的一部分，我們才剛剛開始。圖片來源：BRUCE ROLFF 3年前，美國加利福尼亞州山景城神秘的谷歌X實驗室的研究人員從YouTube視頻中提取了1000萬個靜態圖像，并將其輸入“谷歌大腦”——由1000臺計算機構成的網絡，從而試圖像一個蹣跚學步的孩子一樣吸收這個世界的信息。經過3
人工智能進入“深度學習+”階段
雖然從底層技術看，ChatGPT并不算創新，但其社會影響遠遠超出了預期。這款由美國人工智能公司OpenAI開發的聊天機器人，2022年11月推出后火遍全球，成為史上增長最快的消費者應用程序。 讓機器和真人自由對話，一直是人工智能領域的重要目標之一。ChatGPT的爆火背后，其實是深度學習技術的
AI偵探敲碎深度學習黑箱
研究人員創建了能填補照片空白的神經網絡，以鑒別人工智能瑕疵。 Jason Yosinski坐在美國加州舊金山的一個小型玻璃辦公室內，陷入了對人工智能的沉思。作為優步公司的研究科學家，Yosinski正為在筆記本電腦上運行的人工智能（AI）進行“腦外科手術”。 很多AI將改變人類現代生活，例如
深度學習算法“解密”腦活動
英國《自然·醫學》雜志9月25日在線發表的一項研究，報告了一種可以分析四肢癱瘓患者大腦活動的深度學習算法。該算法已被用于向患者的前臂肌肉傳遞電刺激，從而恢復癱瘓肢體的功能性運動。 慢性癱瘓患者的生活質量可以通過腦機接口加以改善。腦機接口可以將控制運動的中樞神經系統回路和輔助設備（例如計算機光標
TPU將成深度學習的未來？（二）
能夠進行數據推理的第二代TPU第一代的TPU只能用于深度學習的第一階段，而新版則能讓神經網絡對數據做出推論。谷歌大腦研究團隊主管Jeff Dean表示：“我預計我們將更多的使用這些TPU來進行人工智能培訓，讓我們的實驗周期變得更加快速。”“在設計第一代TPU產品的時候，我們已經建立了一個相對
深度學習協助預測厄爾尼諾－|《自然》論文
《自然》發表的一篇論文Deep learning for multi-year ENSO forecasts報道了一種可以提前一年半預測厄爾尼諾事件的深度學習方法，克服了該領域內長期存在的一項挑戰。用來預測厄爾尼諾現象的CNN預測系統來源: Ham et al. 厄爾尼諾事件發生于太平洋東部和
深度學習算法準確追蹤動物運動
根據英國《自然·神經科學》雜志8月21日在線發表的一項研究，美國哈佛大學團隊運用一種新型深度學習算法，成功追蹤動物運動及行為，其準確度可達到人工水平，而且無需采用追蹤標記物或進行費時的手動分析。專家認為，這一成果打開了海量的數據來源之門。 準確追蹤行為發生期間的身體運動部位是運動科學的一項重要
TPU將成深度學習的未來？（一）
在Google I/O 2016的主題演講進入尾聲時，谷歌的CEO皮采提到了一項他們這段時間在AI和機器學習上取得的成果，一款叫做Tensor Processing Unit（張量處理單元）的處理器，簡稱TPU。在這個月看來，第一代的TPU處理器已經過時。在昨天凌晨舉行的谷歌I/O 2017
人工智能發現100萬年前人類用火的證據
?火的熱量可以引起附近石頭的變化。圖片來源：Chris Howes/Wild Places Photography/Alamy 在以色列一處100萬年前的考古遺址中，一種人工智能工具發現了古代用火的隱藏證據。將這項技術應用于其他地方，可以徹底改變我們對人類何時何地開始控制火的認識。這被認為
新光學芯片可實現高效“深度學習”
美國麻省理工學院（MIT）科學家在12日出版的《自然·光學》雜志上發表論文稱，他們開發出一種全新的光學神經網絡系統，能執行高度復雜的運算，從而大大提高“深度學習”系統的運算速度和效率。 “深度學習”系統通過人工神經網絡模擬人腦的學習能力，現已成為計算機領域的研究熱門。但由于在模擬神經網絡任務中
新光學芯片可實現高效“深度學習”
美國麻省理工學院（MIT）科學家在12日出版的《自然·光學》雜志上發表論文稱，他們開發出一種全新的光學神經網絡系統，能執行高度復雜的運算，從而大大提高“深度學習”系統的運算速度和效率。 “深度學習”系統通過人工神經網絡模擬人腦的學習能力，現已成為計算機領域的研究熱門。但由于在模擬神經網絡任務中
人臉檢測發展：從VJ到深度學習（二）
選好了窗口，我們開始對窗口中的圖像區域進行觀察，目的是收集證據——真相只有一個，我們要依靠證據來挖掘真相！在處理圖像的過程中，這個收集證據的環節我們稱之為特征提取，特征就是我們對圖像內容的描述。由于機器看到的只是一堆數值，能夠處理的也只有數值，因此對于圖像所提取的特征具體表示出來就是一個
基于深度學習的化纖外觀缺陷語義分割
摘要： 針對化纖外觀缺陷檢測使用基于深度學習的語義分割方法，總結了自2014年以來基于深度學習的典型語義分割方法，并在此基礎上應用到化纖外觀檢測項目上，取得了不錯的效果。 01 化纖外觀缺陷檢測背景 化纖作為紡織制造的原料，由化纖生產企業進入下游紡織企業前會收卷形成絲餅，但在絲餅
人臉檢測發展：從VJ到深度學習（五）
在過去十幾年的探索過程中，涌現出的特征不勝枚舉，這里只選取了部分比較有代表性和反映了人們探索思路的特征進行舉例。這里所有列舉的特征都有一個共同的特點：都由科研工作者根據自己的經驗手工設計，這些特征的設計反映了人們對問題的理解和思考。雖然隨著不斷的改進，設計出的特征已經日臻完善，但直到現在
DeepDEP：深度學習構建腫瘤依賴性圖譜
大家好呀！今天給大家介紹一篇2021年發表在Science Advances上的文章。全基因組功能缺失篩查揭示了對癌細胞增殖十分重要的基因，稱為腫瘤依賴性。然而將腫瘤依賴性關系與癌細胞的分子組成聯系起來并進一步與腫瘤聯系起來還是一個巨大的挑戰。本研究，作者提出了DeepDEP，基于深度學習模型和
人臉檢測發展：從VJ到深度學習（六）
還有一種比較典型的結構是樹形的級聯結構，從形狀上來看其和金字塔式的級聯結構是一樣的，也是從上往下分類器的數目逐層增多，區別就在于樹形的級聯結構中沒有同一層分類器之間的橫向連接，只有相鄰層分類器之間的縱向連接，即一個窗口在同一層上不會由多個分類器進行分類，而會直接被送往下一層或者被排除。樹
人臉檢測發展：從VJ到深度學習（四）
造成人臉檢測速度慢的根本原因還在于輸入規模過大，動輒需要處理幾十上百萬的窗口，如果這樣的輸入規模是不可避免的，那么有沒有可能在處理的過程中盡快降低輸入規模呢？如果能夠通過粗略地觀察快速排除掉大部分窗口，只剩下少部分窗口需要進行仔細的判別，則總體的時間開銷也會極大地降低。從這樣的想法出發，
深度學習在雷達中的研究綜述（三）
3.2 基于SAE的SAR圖像處理研究SAE的特點是可自動從無標記數據中學習特征，并且給出比原始數據更好的特征描述，進一步通過該學習到的特征得到更好的分類效果。有學者將其應用于地物目標分類、艦船分類以及城市變化檢測等場景。并且通過SAE對SAR圖像進行分析，其與傳統方法相比，展現SAE具有自動學習高
深度學習“見頂”不等于AI寒冬
盡管新的算法模型在推動AI向前發展，但并不意味著它們的前景可以預見，也不意味著深度學習“不可救藥”。 在當前的第三次人工智能（AI）浪潮之中，深度學習算法被認為是迄今為止“最為重大的AI革命”。此說法或許有所夸大，但深度學習對這一輪AI的大爆發而言的確功不可沒。然而，最近以來，關于深度學習算
深度學習模型成功識別胚胎發育過程
英國普利茅斯大學牽頭的研究表明，一種新的深度學習人工智能（AI）模型可通過視頻，識別出胚胎發育過程中發生的事件及其發生時間。29日發表在《實驗生物學雜志》上的論文，重點介紹了這種名為“Dev-ResNet”的模型，它能識別出動物胚胎中何時發育出了關鍵功能，包括其心臟功能、孵化、爬行，甚至死亡。普利茅
深度學習在雷達中的研究綜述（二）
其中，?J(w,b)?為對應自編碼器代價函數，?β?為控制系數性懲罰因子權重。2.3 DBN基本原理DBN是一個概率生成模型，其建立一個觀測數據與標簽之間的聯合分布。并且DBN由多個受限玻爾茲曼機(Restricted Boltzmann Machine, RBM)組成，典型的DBN結構如圖4所示。
人臉檢測發展：從VJ到深度學習（三）
在確定了選擇窗口的策略，設計好了提取特征的方式，并學習了一個針對人臉和非人臉窗口的分類器之后，我們就獲得了構建一個人臉檢測系統所需要的全部關鍵要素——還有一些小的環節相比之下沒有那么重要，這里暫且略去。 由于采用滑動窗口的方式需要在不同大小的圖像上的每一個位置進行人臉和非人臉窗口的判別
深度學習在雷達中的研究綜述（一）
深度學習在雷達中的研究綜述王俊,?鄭彤,?雷鵬,?魏少明????摘要：雷達通過發射天線發射電磁波，經過不同物體反射接收到相應的反射波，對其接收結果進行分析，能得到物體距雷達的位置，徑向運動速度等信息，所以對雷達信號的分析具有重要的研究意義。近些年深度學習成為各個領域的研究熱點，而在雷達領域同樣可通過
深度學習算法－助力精準診斷結直腸腫瘤
根據發表在《Life Science Alliance》雜志上的新研究，一種新的深度學習算法可以快速，準確地分析來自結直腸腫瘤的幾種基因組數據，以進行更準確的分類，從而有助于改善診斷和相關的治療選擇。 大腸腫瘤的發展方式各不相同，需要接受的藥物類型也不同，生存率也大不相同。通常，基于對基因表達
深度學習模型成功識別胚胎發育過程
英國普利茅斯大學牽頭的研究表明，一種新的深度學習人工智能（AI）模型可通過視頻，識別出胚胎發育過程中發生的事件及其發生時間。29日發表在《實驗生物學雜志》上的論文，重點介紹了這種名為“Dev-ResNet”的模型，它能識別出動物胚胎中何時發育出了關鍵功能，包括其心臟功能、孵化、爬行，甚至死亡。
深度學習框架可預測鋰電池壽命
近日，華東理工大學機械與動力工程學院、先進電池系統與安全重點實驗室教授欒偉玲課題組與國家級高層次人才、華東理工大學講席教授陳浩峰合作，在全球交通科學與技術領域期刊《交通電動化》發表論文，首次提出用于鋰電池壽命預測相關的可解釋性深度學習框架。 在鋰電池壽命預測領域，建立全面的電池老化模型是項艱巨
人臉檢測發展：從VJ到深度學習（一）
這是一個看臉的世界！自拍，我們要藝術美顏；出門，我么要靚麗美妝。上班，我們要刷臉簽到；回家，我們要看臉相親。 當手機把你的臉變得美若天仙，當考勤機認出你的臉對你表示歡迎，你知道是什么魔力讓冷冰冰的機器也變得溫情脈脈，讓呆呆的設備也變得善解人意嗎？今天就讓我們走近它們的內心，了解這些故事背后的一項
人工智能將深度介入腫瘤診治
近日，國家腫瘤臨床醫學研究中心與中國科學院計算技術研究所簽署合作協議，雙方將在醫學影像計算機輔助診斷、腫瘤多組學等科研領域開展合作研究。國家腫瘤臨床醫學研究中心主任郝希山院士表示，此次強強聯合將建造醫療界的“阿爾法狗”，使人工智能深入到腫瘤診治的多個領域。 據介紹，當前人工智能已經深入到醫療行
古脊椎所關于王府井東方廣場舊石器遺址的研究獲進展
王府井東方廣場遺址是一處重要的舊石器時代晚期遺址，在我國舊石器文化研究中占有重要的地位。遺址在1996年王府井東方廣場施工中發現，考古工作者在該年年底至1997年進行了搶救性考古發掘，出土了2000余件文化遺物，其中包括石制品、骨制品、用火遺跡、和赤鐵礦碎塊等。 科研人員通過對文化遺物的統