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跨平台技术加速智能可穿戴应用开发

技术揭秘一款时尚智能的表盘从0到上线究竟可以有多快 随着移动互联网的快速发展,智能手表越来越被大众所认识与接受。贴身特性可让用户不错过重要的通知消息,健康状态记录又可以帮助用户随时了解身体,加强锻炼。时尚则可彰显出用户的独特身份和品味。手表移动支付与公交地铁刷卡能力更加提升了生活出行的便利性。 除了硬件外观,智能手表的时尚主要体现在每天抬手可见的表盘上。与传统手表的表盘相比,智能手表表盘主要有以下两个特点: 一是随时更换,适应不同场合不同的搭配 。 二是信息丰富快捷展示,记步、心率、时间、天气、日历提醒等等

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大咖 | 斯坦福教授骆利群:为何人脑比计算机慢1000万倍,却如此高效?

大数据文摘出品 作者:骆利群 编译:王一丁、Shan Liu、小鱼 AI源于人类大脑的结构,并尝试达到与大脑相当的能力。那么二者的差异究竟在哪里?斯坦福大学神经生物学教授骆利群(Liqun Luo)认为,大脑性能高于AI是因为大脑可以大规模并行处理任务。 一起来看李飞飞教授推荐的这篇文章,深入了解大脑与计算机相似性和差异性。 人类大脑的构造十分复杂,它由大约1千亿个神经元组成,并由约100万亿个神经突触连接。人们经常将人脑与计算机——这一有超强计算能力的复杂系统相比较。 大脑和计算机都由大量的基本单元组成。

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海马体联想记忆的理论及模型实验,对整个海马-新皮质区进行建模

海马在联想记忆( associative memory AM)任务中采用的计算原则一直是计算和理论神经科学中最主要的研究课题之一。海马网络的经典模型假设AM是通过一种形式的协方差学习来执行的,其中记忆项目之间的关联由学习的协方差矩阵中的条目来表示,该学习的协方差矩阵编码在海马子场CA3中的循环连接中。另一方面,最近有人提出,海马中的AM是通过预测编码实现的。遵循这一理论的分级预测编码模型执行AM,但未能捕获编码经典模型中协方差的递归海马结构。这种二分法对发展记忆如何在海马体中形成和回忆的统一理论造成了潜在的困难。早期的预测编码模型明确地学习输入的协方差信息,似乎是这种二分法的解决方案。在这里,我们表明,尽管这些模型可以执行AM,但它们是以一种不可信和数值不稳定的方式执行的。相反,我们提出了这些早期协方差学习预测编码网络的替代方案,这些网络隐式地和似是而非地学习协方差信息,并可以使用树枝状结构来编码预测误差。我们通过分析表明,我们提出的模型完全等价于早期的预测编码模型学习协方差,并且在实际执行AM任务时不会遇到数值问题。我们进一步表明,我们的模型可以与分层预测编码网络相结合,以模拟海马-新皮质的相互作用。我们的模型提供了一种生物学上可行的方法来模拟海马网络,指出了海马在记忆形成和回忆过程中使用的潜在计算机制,该机制基于递归网络结构统一了预测编码和协方差学习。

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