深度卷积神经网络（CNN）是一种具有强大特征提取能力的深度学习模型，广泛应用于图像识别、语音处理等领域。区块链则是一种分布式账本技术，通过密码学原理确保数据的安全性和完整性。微算法科技 (NASDAQ：MLGO)将深度卷积神经网络与区块链相结合，开发出高度验证的安全区块链存储系统。

传统手动分割方法耗时且易受主观影响，而基于卷积神经网络（CNN）的自动分割技术（如U-Net）虽能提升效率，但需要用户友好的交互界面以促进临床转化。 方法 研究团队利用1.5T MRI扫描的T1加权图像，通过Tensor Imaging and Fiber Tracking（TIFT）软件预处理后 ...

[导读]随着卷积神经网络(CNN)在计算机视觉、语音识别等领域的广泛应用，其计算密集型特性对硬件性能提出严峻挑战。通用处理器受限于指令集与架构设计，难以高效处理CNN中高重复性的矩阵乘积累加(MAC)操作。数字信号处理器(DSP)凭借其并行计算能力、低功耗 ...

为何只发了博客，而不是发表一篇正式的 arXiv 论文，Keller Jordan 这样解释：能否发表一篇关于新优化器的论文，且包含大量看起来不错的结果，和这个优化器是否真的有效之间没有任何联系。「我只相信速通。」 ...

卷积神经网络（CNN）与态势感知在本质上有着相似的逻辑和目标。卷积神经网络通过卷积核在输入数据（如图像）上滑动，对局部区域进行特征提取，逐步构建出对整个场景的理解，这与态势感知中通过感知局部信息来理解整体环境的过程非常相似。卷积核可以看作是一种感知机 ...

神经网络中的激活函数（如ReLU、Sigmoid等）提供了强大的非线性变换能力，使得神经网络能够捕捉输入数据中复杂的非线性关系。与依赖高阶多项式来拟合数据的传统多项式模型不同，神经网络通过非线性激活函数和多层结构，能够在较低的维度上有效地拟合复杂的数据分布。这种特性使得神经网络在处理高维数据时，能够保持较低的模型复杂度，避免了因维度增加而导致的过拟合风险。

“维数灾难”（Curse of Dimensionality）通常是指在高维空间中，随着维度的增加，数据的性质会发生一些不利于处理和分析的变化。而神经网络在一定程度上能够避免类似多项式模型在高维空间中遇到的维数灾难。

本项目使用在ImageNet上预训练的卷积神经网络(CNN)架构(ResNet-18)，通过微调(fine-tuning)将其应用于Caltech-101数据集的分类任务。项目包含完整的训练流程、超参数实验以及与从零开始训练的对比实验。 项目结构 Fine-tuning-Pretrained-CNN-for-Caltech101-Classification/ ├── conf ...

澳大利亚墨尔本大学团队2023年在《材料化学》杂志描述了由悬浮纳米颗粒组成的“相变油墨”。这二四六天天308好彩每天香港种材料被加热并变成金属时，呈线性结构，可反射多余热量，从而给周围环境降温。当它被冷却时，呈锯齿形结构，允许热量进入，让周围环境保持温暖。团队希望将这种油墨用作窗户涂料，并根据季节设计不同涂层，使建筑物冬暖夏凉。

读系列课件，逐步揭开AI的黑盒 ...