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Wi-Mesh 分析多个天线上的 Wi-Fi 信号反射,以构建 3D 人体网格表示,然后可用于各种创新应用3D 网格是由不同的顶点和多边形组成的三维对象表示。这些表示对于许多技术应用非常有用,包括计算机视觉、虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR) 系统。佛罗里达州立大学(Florida 2023-02-08 09:58:540 0 958
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AWE 的模拟环境。风筝船系统草图。b 湍流中水平风速的垂直截面快照。c α攻角为风筝纵轴与相对速度之夹角;它的控制允许风筝俯冲和上升。d 倾斜角ψ改变升力的方向,其控制使翼型左右转动机载风能(AWE)是一种轻型技术,它使用包括风筝和滑翔机在内的飞行设备从大气中获取能量。为了最大限度地利用它们提取的能量,这些设备需要精确控制它们的方向,以解释地球大气中的湍流2023-02-08 10:43:510 0 461
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(a) 在Mo模板上生长的5 nm厚的ScAlN的横截面HAADF-STEM图像。(b)和(c)从(a)中标记的Mo(b)和ScAlN(c)区域捕获的纳米束电子衍射图。(d) 显示ScAlN层厚度的放大HAADF-STEM图像。(e) wz-ScAlN和bcc-Mo之间外延关系示意图。(f) ITO/ScAlN/Mo电容器的EDS元件图铁电半导体是2023-02-08 14:00:170 0 704
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数据集中使用的资源匮乏人群的图像人工智能神经网络,通过互联网上可用的图像和视频进行训练,可以识别人脸、物体等。但是有一个严重的缺点。教授机器学习算法如何仅依靠在线发现的人脸和物体的视觉库来识别人或物品,不足以代表社会经济和人口群体。哈佛大学的机器学习研究员以及来自MLCommons和Coactive AI的合作者使用世界各地家庭中发现的物体图片创建了一个更多样化的数据集,并训练了一个神经2023-02-09 09:35:450 0 626
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一种新的基于深度学习的室内照明强度智能调节系统在国际工业与系统工程杂志上进行了描述。这种新型系统通过利用人工智能或深度学习,通过传感器输出和历史数据进行训练,提高了传统照明调节系统的准确性和效率。该方法允许考虑自然光水平,并计算在室内保持一致亮度所需的必要功率,调节精度在95.0%至98.5%之间。中国开封黄河水利技术学院艺术与设计学院的陈群武解释说,在持续的能源和气候危机中,智能或智能照明系统可2023-02-09 09:57:430 0 791
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在最近的一项研究中,韩国中央大学的一个研究小组提出了与使用深度学习进行异常检测相关的开放研究问题,并策划了开放访问时间序列数据集,这是为特定科学或工业问题选择适当技术以及开发高效异常检测技术的宝贵资产监测金融安全、工业安全、医疗状况、气候和污染需要分析大量时间序列数据。此分析中的一个关键步骤涉及识别偏离数据集的异常点、模式或事件。这称为“异常检测”,使用数据挖掘技术执行。尽管深度学习方法已广泛应用2023-02-09 14:08:350 0 964
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预测局部菌株的模型性能 预测 (A) ZrMo、(B) MgO 和 (C) YFe 沿 800 K 分子动力学迹线的形成能多伦多大学的研究人员开发了一种利用人工智能为清洁能源技术发现新的、更高效的材料的方法。由斯卡伯勒大学物理与环境科学系助理教授亚历克斯·沃兹尼(Alex Voz2023-02-09 17:55:050 0 749
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这种神经形态计算设备使用skyrmions来执行图像识别任务一种使用微小磁漩涡处理数据的计算设备已被训练为识别手写数字。由RIKEN研究人员开发的该设备表明,微型磁漩涡可用于实现受大脑启发的低能耗计算系统。我们的大脑包含传输和处理电信号的复杂神经元网络。人工神经网络模仿这种行为,特别擅长模式识别等任务。但是人工神经网络在传统的硅芯片上运行时会消耗大量功率。因此,研究人员正在开发专门为类脑计算设计的2023-02-10 09:33:000 0 607
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分别在串行模型和并行模式下向器件加载和从器件检索数据的示意图(左图)和显示操作期间三位状态变化的表格(右图)开发节能的高性能计算设备(即不仅消耗很少的功率,而且可以快速计算信息的设备)是边缘计算研究的关键目标。组合执行移位寄存器操作的存储器组件和单元是实现这一目标的潜在方法。大多数计算设备由物理上独立的内存组件和处理单元组成。为了大幅简化这些器件并降低其功耗,我们开发了一种能够有效执行这两种功能的2023-02-10 09:53:580 0 710
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英特尔本周宣布计划停止使用其14nm级工艺技术制造的高端第11代核心“Rocket Lake”处理器。英特尔的合作伙伴仍将在一段时间内使用CPU,但它们的日子已经不多了。英特尔还表示,将逐步淘汰LGA1200封装处理器的400和500系列芯片组。英特尔建议其合作伙伴在2023年8月25日之前订购第11代Core i5、Core i7、Core i9和相应的X2023-02-10 14:10:201 1 738
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船舶、桥梁和风力涡轮机都可以使用直径仅为几毫米的传感器来实现安全。研究人员从他们的设备的振动吉他弦中借用了该技术背后的原理。但是,虽然琴弦必须以给定的频率振动才能产生精确的正确音调,但传感器中的振荡将根据其所连接结构的行为而变化。这些变体可能会提供出现问题的警告。通过这种方式,传感器可以在发生重大故障之前识别结构过载、材料缺陷和维护需求。Guido Sordo是SINTEF D2023-02-10 15:55:080 0 457
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在先前的飞行昆虫研究中,诸如“逆风涌浪”、“侧风颠簸”和“U形转弯”等行为模块,也通过深度强化学习训练的人工智能追踪模拟气味来概括长期以来,科学家和工程师从动物惊人的能力中获得灵感,并试图在机器人和人工智能(AI)代理中对这些能力进行逆向工程或复制。其中一种行为是气味追踪,这是一些动物,特别是昆虫,经常在远距离追踪感兴趣的特定气味源(例如食物或配 偶)的能力。华盛顿大学和内华达大学雷诺分2023-02-11 08:54:300 0 764
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显示使用柔性声波设备的传感和通信、声学测距(识别距离)和定位(查找位置)原理的图形涉及诺森比亚大学教授的新研究开发了一种可穿戴传感器,能够通过空气和水的声波无线传输信息。由中国浙江大学谢金教授领导的Richard Fu教授和他的研究伙伴认为,柔性声波设备具有足够的灵活性,可以安装到可穿戴贴片中,从而在医疗保健和水工业中具有多种用途。由于它们在智能手表和物联网(IoTs)或智能家居设备等可2023-02-11 08:57:500 0 642
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凭借其模仿人类语言和推理的不可思议的能力,ChatGPT 似乎预示着人工智能的一场革命。灵活的聊天机器人可以变出诗歌和散文,分享食谱,翻译语言,分发建议和讲笑话,这是自硅谷研究实验室OpenAI于11月发布自然语言处理工具以来用户测试的无穷无尽的应用程序之一。伴随着兴奋而来的是一些恐惧——这项技术可能会降低真实的人类写作和批判性思维,颠覆行业,并放大我们自己的偏见和偏见。对于那些从事人工2023-02-11 11:56:560 0 1613
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关键要点深度学习模型可能非常复杂,理解其内部可能具有挑战性。有几种方法可以在机器学习中提供可解释性为了确保这些自动化系统的可靠性,可以使用可解释性工具来提供对模型决策的洞察力与模型无关的可解释性工具,这些工具是跨模型的模块化工具,可用于与他人共享模型结果,以提供透明度并使用户能够对其模型充满信心没有单一的“正确”方法来解释深度学习模型深度学习模型可能非常复杂,了解其内部可能具有挑战性。如果用户了解2023-02-13 10:31:500 0 1156
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OpenAI正在发布一个经过训练的分类器,以区分人类编写的文本和AI编写的文本。这种分类器源于对技术日益增长的需求,这些技术可以帮助区分人类编写的材料与机器编写的材料。根据OpenAI的说法,这个新的AI分类器是一种语言模型,该模型在数据集上得到了改进,该数据集由相关主题的文本配对组成,这些文本既由人类编写,又由AI生成。这些信息是从各种来源收集的,包括来自 InstructGPT&nb2023-02-13 10:57:000 0 714
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Parsol是由斯坦福大学的一组研究人员创建的AI框架,它使用大型语言模型(LLM)推理将自然语言中的分层函数描述转换为代码中的实现。此外,研究人员认为,Parcel可用于机器人规划和定理证明。正如InfoQ已经介绍的那样,许多LLM已经可用于将程序的文本描述转换为代码,例如OpenAI Codex,开源PolyCoder,GitHub Copilot和其他基于GPT-3的模型2023-02-13 11:48:110 0 819
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关键要点最先进的人工智能系统的进步需要大量的注释数据。当务之急是,除了算法之外,还应该有一种在不影响安全方面的情况下利用各种实体可用数据的方法。协作学习可以解决数据安全和数据共享问题,我们可以在不共享数据的情况下共享学习。机构增量学习可以促进协作机器学习,同时促进灵活性。使用协作学习构建具有当前工具和技术的最先进的AI系统是可能的,同时解决了数据安全和安全问题。简介:协作学习和数据共享的重要性近年2023-02-13 15:29:100 0 621
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含有具有记录亚阈值斜率的薄膜晶体管的微芯片,采用原位原子层沉积工艺制成密歇根大学的Becky Peterson教授领导的一个团队开发了一种可扩展的,可制造的方法,用于开发在尽可能低电压下工作的薄膜晶体管(TFT)。这对于TFT与当今用于绝大多数集成电路的硅互补金属氧化物半导体(CMOS)的集成尤为重要。“我们本质上是在开发一种不太复杂的设备,可以在较低电压下工作,”ECE博士生Tongl2023-02-13 16:06:370 0 385