搜索结果: 1-15 共查到“人工智能 学习”相关记录452条 . 查询时间(0.203 秒)
中国科学院软件所提出基于模型融合的异构图表示学习方法（图）
软件 模型 神经网络
2025/1/14
2025年1月9日，软件所天基综合信息系统全国重点实验室研究团队在CCF-A类人工智能顶级学术会议the 39th AAAI Conference on Artificial Intelligence（AAAI-25）上发表题为Bootstrapping Heterogeneous Graph̳...
中国科学院大连化物所等开发出用于电池荷电状态跨域预测的新型深度学习框架（图）
电池 预测 智能
2024/11/23
2024年11月21日，中国科学院大连化学物理研究所研究员陈忠伟、副研究员毛治宇团队联合西安交通大学教授冯江涛，在电池健康管理领域取得进展。该团队开发了新型的基于无监督域自适应的电池荷电状态（SOC）跨域预测框架，解决了传统方法对域间差异和目标数据标签的依赖，为电池实时SOC预估提供了新思路，有望实现电池SOC的精准跨域评估。同时，这一迁移学习框架作是该团队开发的第一代电池数字大脑PBSRD Di...
中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业绿色发展科学与工程团队提出基于作物模型与机器学习的格网化冬小麦产量估算模型（图）
作物模型 机器学习 格网化 冬小麦 产量估算 模型 Computers and Electronics in Agriculture 遥感数据
2024/12/3
近日，中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业绿色发展科学与工程团队构建了格网化冬小麦产量估算模型，通过遥感数据同化与机器学习技术的深度融合，显著提升了冬小麦区域产量预测的精度。相关成果以“Integrating remote sensing assimilation and SCE-UA to construct a grid-by-grid spatialized crop model ca...
华中农业大学在机器学习理论研究领域取得新进展
机器 理论 人工智能
2024/10/22
2024年10月9日，人工智能领域国际会议NeurIPS-2024（Thirty-seventh Conference on Neural Information Processing Systems，CCF-A类）公布论文接收结果，录用了华中农业大学信息学院陈洪教授课题组在机器学习理论领域的研究成果。该研究论文题为“How Does Black-Box Impact the Learning G...
机器学习模型精准预测沼气工程产物特性（图）
机器学习 模型 沼气工程 化学工程杂志
2024/11/20
近日，中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所种植废弃物清洁转化与高值利用创新团队，通过机器学习算法对湿法沼气工程中发酵产物特性进行了精准预测。相关研究成果发表在《化学工程杂志（Chemical Engineering Journal）》上。
机器学习算法预测发酵产物特性，提升湿法沼气工程产气效能（图）
机器学习 算法预测 厌氧发酵 沼气工程
2024/11/20
近日，中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所种植废弃物清洁转化与高值利用创新团队，通过机器学习算法对湿法沼气工程中发酵产物特性进行了精准预测，相关研究成果发表在《化学工程杂志（Chemical Engineering Journal）》上。
近日，南京大学物理学院孙建教授、王慧田教授、邢定钰院士等人，发布了他们自主开发的机器学习力场：高阶张量消息传递原子间势函数（HotPP），这是一种E(n)等变的消息传递神经网络，能够将节点嵌入和消息中的笛卡尔张量扩展到任意阶。对多个数据集的测试显示，HotPP力场不仅在预测目标性质如能量和力等方面表现优异，精度比肩世界最高水平，还提供了与ASE和Lammps等常用软件的接口，可以用于计算声子谱、红...
全国中小学人工智能探究性学习训练营（2024秋季）火热开营
人工智能 探学营 AI探学营
2024/9/22
2024年8月6日上午，全国中小学人工智能探究性学习训练营（2024秋季）（简称“AI探学营”）在中国科学院大学玉泉路校区礼堂隆重开营，为期一周的青少年人工智能探索之旅拉开序幕。本期AI探学营由中国人工智能学会、中国自动化学会联合中国科学院大学人工智能学院和中国人民大学高瓴人工智能学院联合主办，两大国家级学会协同两大国内著名人工智能学院，这样的支持力度让今年的AI探学营吸引了全国各地4871名学生...
中国科学院自动化研究所2024国际机器学习大会（ICML）自动化所入选成果速览（图）
机器学习 自动化 神经
2024/8/11
利用多时间步进行仿真的脉冲神经网络（SNNs）训练显存高，且能耗高。当前的方法无法同时解决这一训练和推理难题。该研究提出一种时间可逆架构，通过改变SNNs的前向传播路径，同时应对训练和推理挑战。该研究关闭大部分脉冲神经元的时间动态，并对开启时间动态的脉冲神经元处设计多级时间可逆交互，从而实现O(L)的训练需求。结合时间可逆特性，重新设计SNNs的输入编码和网络组织结构，实现了O(1)推理能耗。实验...
中国科学院声学研究人员提出基于深度学习的地层横波速度层析成像新方法（图）
成像 神经网络 信号
2024/11/4
在地球物理测井过程中，钻井作业引发的岩石机械破碎以及泥浆入侵会致使井壁周围地层发生蚀变，进而造成地层横波速度出现径向变异。精确刻画地层的非均质特性对于定量评价岩石性质至关重要，并能为储层开发提供优化策略。
中国科学院地理科学与资源研究所专利：一种基于多任务多视图学习模型的短时交通预测方法。
中国科学院地理科学与资源研究所专利：一种基于机器学习判别降雨事件的卫星降雨数据校正方法。
近日，中国农业大学食品科学与营养工程学院国家果蔬加工工程技术研究中心沈群、薛勇课题组在中国科协和美国科学促进会合作期刊《Research》发表研究性论文 “Mining Bovine Milk Proteins for DPP-4 Inhibitory Peptides using Machine Learning and Virtual Proteolysis”，文章基于人工智能和虚拟水解技术开...
固态离子材料有良好的离子传导能力，相较液态电解质具更高的安全性和更广泛的工作温度范围，在固态电池、燃料电池和传感器等领域有着广泛应用前景。材料的性能取决于结构，找到一种能客观、定量地联系材料结构与性能并理解相应机理的方法一直是材料科学家追求的目标。目前，已有用于固态离子材料性能预测的机器学习方法都是基于理想的完美单晶模型。真实材料中存在的各种结构缺陷使得实验测量的性能在大多数情况下都偏离理论预测，...
上海科技大学数学科学研究所举办2024机器学习与模型降阶研讨会（图）
2024 机器学习 模型降阶
2024/5/9
2024年4月20日，2024机器学习与模型降阶研讨会在数学科学研究所召开。会议邀请来自中国科学院、北京大学、复旦大学、上海交通大学、同济大学、山东大学、东方理工大学等十余位专家进行学术报告，内容围绕偏微分方程的机器学习方法与模型降阶方法，涵盖理论分析和在计算流体力学、石油工程等学科中的应用。