• 陶虎:大脑思考就是神经元放电 脑机接口可实现解码大脑活动
  • 大脑控制着人们的思维、感受和情感,人类漫长发展过程中对大脑的探索以及对其运行机制和功能的模仿从未停止。其中,脑机接口作为大脑和外界世界或者外界设备直接可以沟通的一个信息渠道,它可以直接去采集我们大脑放电的信号,也可以直接去调控我们大脑放电的活动。
  • 微美全息开发基于人工神经网络的数据挖掘聚类算法系统
  • WIMI微美全息开发了基于人工神经网络的数据挖掘聚类优化算法系统。在聚类分析中,数据按照一定的规则进行划分,数据划分为类后,使类之间的相似性较小,类内的相似性较大。数据分析结果不仅可以揭示数据之间的内在联系和差异,还可为进一步的数据分析和知识发现提供重要依据。
  • 中国神经科学学会脑机接口与交互分会正式成立
  • 还有其他来自国内科研院所、知名高校及脑科学科技企业等多位顶尖专家共同组成了脑机接口与交互分会委员会。目前该分会拥有会员225人,会员遍布全国各大知名高校、科研院所以及前沿科技企业等。陶虎教授介绍,分会将继续扩大会员规模,计划到2023年突破800人。
  • 当游戏遇上神经科学,如何“玩转”大脑?
  • 游戏设计师如何将神经科学的知识应用到游戏设计,神经科学家如何将游戏设计的理念融入科学实验?你可以选择成为一名游戏设计师或是神经科学家,也可以站在它们之间,这都是在脑科学与游戏设计的交叉领域创造影响力的可行途径。
  • 复享光学首次提出薄膜神经网络 3D N多层薄膜量测获突破
  • 中国半导体在先进制程制造上的持续重大突破,给国产量检测设备的发展提出了同样的要求,只有追求全产业链的整体提升,才能真正保持国际领先。复享光学作为国内集成电路核心光谱零部件供应商,配合设备厂商解决各类芯片制程工艺控制中的量检测核心问题,为实现集成电路产业的全链突破保驾护航。
  • 科研成果发布│基于超图神经网络的推荐系统论文
  • 2022年9月,广东金融高新区“区块链+”金融科技研究院联合湖南科技大学计算机科学与工程学院、服务计算与软件服务新技术湖南省重点实验室、湖南大学信息科学与工程学院、阿拉伯联合酋长国高等技术学院共同撰写关于《基于超图神经网络的推荐系统》的论文获发布。
  • 智能时代到来,智慧城市“末梢神经元”智在何方?
  • 根据市场研究机构Technavio发布的数据显示,2020-2024年,全球智能杆市场规模将增长79.7亿美元,达到137.2亿美元左右,年复合增长率达到19%。具体到国内市场,截止2022年3月1日,全国已有超过716个项目,共计近30万根智慧灯杆的部署规划,广东、四川、安徽、河南各省已有4万根的规模部署。
  • 打破神经网络技术应用局限性,度小满博士后论文入选国际顶级会议
  • 在人工智能技术领域,情感计算可以说是一个重要的发展方向。让计算机拥有人类的情感,才能让计算机去履行依靠人类智慧才能完成的复杂任务。作为AI领域的资深玩家,度小满在情感计算方面的研究也早已开始,由度小满博士后撰写的有关情感计算技术的论文日前还入选了国际顶级学术会议ICASSP。
  • 天桥脑科学研究院中国联合集智俱乐部发起“神经动力学模型读书会”
  • 为了促进神经科学、系统科学、计算机科学等领域研究者的交流合作,天桥脑科学研究院(TCCI)中国和集智俱乐部联合发起了“神经动力学模型读书会”。读书会于2022年3月19日开始,每周一期,持续10-12周,将围绕神经网络多尺度建模及其在脑疾病、脑认知方面的应用进行研讨。
  • 英特尔推出第二代神经拟态研究芯片Loihi 2和全新Lava软件框架
  • 10月2日消息,英特尔推出第二代神经拟态研究芯片Loihi 2以及用于开发神经启发应用的开源软件框架Lava。关于Loihi 2,据悉该款研究芯片整合了英特尔过去三年使用第一代研究芯片的收获,并充分利用英特尔制程技术和异步时钟设计模式的进展。
  • 特斯拉AI DAY:AI神经网络解读 Dojo超算信息/AI机器人发布
  • 北京时间8月20日,特斯拉在美国加州总部举行了“AI DAY”(人工智能日)的发布会,并展示了全新AI神经网络在自动驾驶方面的感知和决策等最新进展,首次公开了自主研发的Dojo超级计算机核心信息,以及发布了一款AI机器人Tesla Bot,而该机器人或将作为特斯拉车机系统的智能助理,未来也有望量产。
  • TCCI天桥脑科学院架起追问桥梁, 青年科学家在线追问社会神经科学
  • 7月30日,由天桥脑科学研究院(Tianqiao and Chrissy Chen Institute, TCCI)组织的首届 “TCCI追问研讨会”召开。科学家们将在研讨会中系统性地讨论最有价值的科学问题,并通过互相追问不断探索科学的边界。4位青年科学家此次围绕“我们如何理解实际社会中的认知与行为?”这一社会神经科学话题展开在线圆桌讨论,并与观看直播的其他学者和学生进行了热烈的问答互动。
  • 通过量子、神经形态和高性能计算可实现更优越的人工智能
  • 当前时代的AI和深度学习存在一些缺点,例如训练深度网络可能非常耗时,云计算可能成本高昂,并且无法获得足够的数据也可能是一个问题。为了摆脱这些,科学家们都在寻找更智能的人工智能版本,未来他们似乎可以通过三种方式取得进展。

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