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神经网络进化能否改变机器学习?

神经网络进化通过筛选人工神经网络中的神经通路来模拟自然进化。神经进化将进化算法和人工神经网络结合起来,能像类似于地球上大脑进化的方式来训练系统。 许多与机器学习相关的概念已经存在了几十年。然而,在过去的几年中,由于计算能力的巨大进步,研究人员才得以探索那些已经停滞不前的算法和方法。在人工智能领域,有一个概念突然引起了人们的注意:神经进化。这种方法通过筛选人工神经网络中的神经通路来模拟自然进化。通过突变,它确定了处理特定任务最有效的途径。 在未来几年,神经进化通过允许系统更动态、更智能地进行调整和适应,可能会

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NeuroImage:任务态fMRI时间分辨的有效连接:共激活模式的心理生理交互

用功能磁共振研究任务依赖的功能连接(FC)的调制对于揭示认知过程的神经性基质非常关键。目前大多研究方法假设任务期间是持续的FC,但最近研究发现这种假设太局限。虽然很多研究聚焦于静息态的功能动态,但基于任务的研究仍没有完全揭开网络调制。 此处,我们提出一个基于种子的方法通过揭示共激活模式的心理生理交互(PPI-CAPs)来探测任务依赖的脑活动调节。这个基于点过程的方法将任务调制的连接时间上分解为动态模块,这种动态模块当前的方法都无法捕捉,如PPI或动态因果模型。另外,它确定了单个frame分辨率共激活模式的出现,而非基于窗的方法。 在一个受试者看电视节目的自然设置中,我们找到了以后扣带回(PCC)为种子的共激活的几个模式,其发生率和极性在种子活动上或两者之间的交互上随观看的内容而改变。另外,我们发现跨时间和受试者的有效连接的一致性,让我们得以揭示PPI-CAPs和包含在视频中具体刺激之间的联系。 我们的研究表明,明确地追踪瞬态连接模式对于促进我们理解大脑不同区域在接收到一系列线索时是如何动态沟通的至关重要。

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人工智能真的会取代人类吗?

“借助人工智能,我们将召唤出恶魔。在所有故事里出现的拿着五芒星和圣水的家伙都确信他能够控制住恶魔,但事实上根本不行。”马斯克的一番话让近来备受业界瞩目的人工智能平添了许多争议。不仅如此,就连科学泰斗霍金亦对此颇有微词。为什么科技、科学界的领军人物频频发出人工智能威胁论,人工智能真的如一些人想象的那样会衍生出机器文明并最终取代人类吗?   人工智能作为计算机科学的一个分支并不神秘,现代科学技术对其应用早已充斥人们的日常生活。稍有常识的人只要翻阅计算机科学发展史并通过理性分析就能得出人工智能威胁论站不住脚的结

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安灯电子看板系统在在生产中的优势

安灯电子看板系统在在生产中的优势是企业信息化建设的重要组成部分。在当今市场竞争日趋激烈的情况下,企业要实现更加灵活的生产、更苛刻的质量要求以及具备竞争力的成本优势等目标,只有投资具有成本效益的生产线,使用最新的科技才能达到。为企业消除等待、缩短生产周期带来时间;减少过程中的半成品和在制品;缩短工序之间的距离,避免批量处理,使单件移动成为可能,进一步缩短生产周期;提前安排好岗位任务/交接的路径,以缓解主管的精神压力,腾出时间进行相关的改进工作;质量责任要按数归位,避免乱生产,强化质量纪律,避免批量返工;强力结构/自动曝光问题,改善张力,加快轧制速度的改善周期。当前,独立的生产线的自动化水平和优化程度已经很高,进一步改进的空间非常有限。而ERP仅局限于总体计划的编制,并没有考虑设备的实际状况和生产线的工艺约束。在这之后,会进入到物料准备阶段(备料),配送员将需求信息送到仓库,仓管人员根据看板描述的信息,进行备料并打印传送单,通知物料取货员取货。这时,物料周转进入到运输环节(跟踪)。取货人员收到通知,确认物料货物后,会按指定路径将物料送至指定生产产线存储。生产线工人会根据安灯电子看板系统在在生产中的优势提供的信息,接收物料。这样一个从物料的需求提出,到备料准备阶段,物料的周转运输阶段和物料的接收阶段全程的配送体系完成。由于降低了拣货的劳动强度,使工作不易疲劳,工作人员始终可以保持较高效率。利用电子标签拣货系统,对产品、仓库不熟练的人员也可从事拣货作业, 极大降低企业的培训和管理成本; 通过拣货效率的提升,使拣货人员数量下降,降低人力成本。

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Trends in Neurosciences重磅综述:多尺度大脑建模的探索

解决大脑的多尺度组织,这是器官动态库的基础,仍然具有挑战性。原则上,应该可以对神经元和突触进行详细建模,然后将它们连接成大型神经元组件,以解释微观现象、大规模大脑功能和行为之间的关系。从集成测量(例如目前通过大脑活动记录获得的测量)推断神经元功能更加困难。在这篇文章中,研究者考虑了从神经元生物物理学原理产生的自下而上模型与基于网络活动的集成表示和功能原理的自上而下模型相结合的理论和策略。这些综合方法有望在虚拟大脑和神经机器人中提供有效的多尺度模拟,并为未来在医学和信息技术中的应用铺平道路。

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