搜索结果: 1-15 共查到“知识要闻 计算机科学技术”相关记录5911条 . 查询时间(2.156 秒)
当前，以大语言模型为重要基础的生成式人工智能正在迅猛发展，并走进人们的日常生产及生活。然而，生成式人工智能需要庞大的计算算力及硬件资源，用来支撑大模型的训练和推理。因此，围绕生成式人工智能的硬件需求分析及其资源环境影响评估成为国际可持续发展领域重要议题和前沿挑战。其中，生成式人工智能对于电子废弃物的影响及其管理策略举措，仍未得以研究。
人工智能加速葡萄育种（图）
人工智能 葡萄 育种
2024/11/20
2024年11月4日，中国农业科学院深圳农业基因组研究所作物组学大数据与应用创新团队绘制了首个葡萄图泛参考基因组、基因型图谱和农艺性状图谱，开发了一种利用机器学习指导葡萄育种的新方法，该方法有望大幅缩短葡萄育种周期，加速葡萄品种创新，并为其他多年生作物育种提供方法参考。相关研究成果发表在《自然·遗传学（Nature Genetics）》上。
由于葡萄生长周期长、基因组杂合度高，利用杂交技术进行葡...
中国科学院青藏高原研究所从数据密集型科学到机器人科学家的科学研究范式转变（图）
数据 机器人 人工智能
2024/11/6
大数据和人工智能（AI）的突破性进展正在深刻改变科学研究的范式。“相关性取代因果关系”的范式备受争议，而“数据密集型科学发现”范式逐渐成为主流。随着AI技术的持续成熟，“机器人科学家”范式正在逐步成为现实。该范式意味着AI能够自主完成科学研究的每一个步骤。
中国科学院城市环境所等开发出人工智能需求-算法-算力-硬件关联的物质流核算方法（图）
城市环境 人工智能 算法
2024/11/8
当前，以大语言模型为基础的生成式人工智能正在快速发展，并走进日常生产与生活。然而，生成式人工智能需要庞大的计算算力与硬件资源，以支撑大模型的训练和推理。因此，围绕生成式人工智能的硬件需求分析及其资源环境影响评估成为国际可持续发展领域的前沿挑战。然而，鲜有关于生成式人工智能对于电子废弃物的影响及管理策略举措的研究。
中国科学院城市所等率先揭示了生成式人工智能的电子废弃物污染及应对策略（图）
城市 人工智能 电子 污染
2024/11/10
当前，以大语言模型为重要基础的生成式人工智能正在迅猛发展，并走进人们的日常生产及生活。然而，生成式人工智能需要庞大的计算算力及硬件资源，用来支撑大模型的训练和推理。因此，围绕生成式人工智能的硬件需求分析及其资源环境影响评估成为国际可持续发展领域重要议题和前沿挑战。其中，生成式人工智能对于电子废弃物的影响及其管理策略举措，仍未得以研究。
中国科学院沈阳自动化研究所海洋机器人前沿技术中心科研团队发表无人帆船风帆研究综述文章（图）
机器人 系统 智能
2024/11/8
无人帆船是一种以海洋可再生能源为驱动的新型长续航力水面无人平台，其突破了传统无人艇能源供给受限的瓶颈，具备跨年度航行能力。无人帆船通过风帆将风能直接转化为航行驱动力，作为无人帆船的核心系统，风帆的性能对无人帆船的航行安全和风能转换效率至关重要。
中国科学院云南天文台对椭圆调制的光变曲线进行参数反演获新进展（图）
分析 神经网络
2024/11/5
2024年10月30日，中国科学院云南天文台丁旭博士和季凯帆研究员对空间巡天望远镜TESS释放的光变曲线数据进行挖掘，对其中一颗具有椭圆调制的光变曲线目标进行分析和参数反演。该研究成果于10月21日在国际天文学期刊《天文学杂志》（The Astronomical Journal）上在线发表。
中国科学院脑智卓越中心开发出新型三维神经网络高速电压成像技术（图）
三维 神经网络 电压成像
2024/11/4
2024年10月28日，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心王凯研究组在《自然-方法》（Nature Methods）上，在线发表了题为Volumetric Voltage Imaging of Neuronal Populations in Mouse Brain by Confocal Light Field Microscope的研究论文。该研究开发了新型三维光场显微成像技术，提升了神经元...
中国科学院上海营养与健康所李虹研究组发布单药和联合用药疗效预测AI模型（图）
李虹研 预测 模型 数据
2024/11/9
癌症具有高度异质性，不同病人使用同样药物治疗的效果可能有很大差别。据估计，美国食品药品监督管理局(Food and Drug Administration,FDA)已批准药物的响应率约在20%至80%之间，此外还有毒副作用和获得性耐药的问题。个体化用药和联合用药能达到提高疗效、减少毒副作用、降低耐药性的效果，是癌症精准用药研究的重要任务，亟需基于大数据的计算模型提供支撑。
国家林草局重点国有林区森林资源监测中心第13期“国林讲堂”聚焦人工智能
国林讲堂 第13期 人工智能
2024/11/13
2024年10月18日，国家林草局重点国有林区森林资源监测中心举办第13期“国林讲堂”，邀请重庆工商大学专家就“人工智能深度学习与大语言模型的行业创新”作主题分享和经验交流。
讲堂上，专家从深度学习和大语言模型技术发展、人工智能在林草行业的场景展望、离身和具身人工智能与林草应用探索等方面深入浅出地进行了讲解，内容丰富生动，激发了学员们发展“智慧林草”的探索热情。
中国科学院云南天文台在求解相接双星系统参数的算法方面取得新进展（图）
系统 算法 神经网络
2024/11/5
2024年10月23日，中国科学院云南天文台王锦良、丁旭（通讯作者）和季凯帆等利用机器学习方法结合贝叶斯推断，发展了一种快速求解卡特琳娜巡天中的相接双星系统光变曲线参数的方法。该研究成果已在国际天文学期刊《天体物理学报增刊》（The Astrophysical Journal Supplement Series）上在线发表。
中国科学院工程热物理研究所在风电机组齿轮箱故障诊断技术研究方面取得进展（图）
电机 诊断 人工智能
2024/11/8
降低故障风险、保证结构安全并提高经济效益，已成为风电领域的重要研究方向。作为风力发电机传动系统中的核心机械部件，齿轮箱的可靠性直接关系到风力发电机的安全运行和稳定性。因此，针对风力发电机组齿轮箱的故障诊断与健康管理的研究，对于确保风力发电机的安全性和可靠性具有至关重要的意义。随着工业大数据的兴起，风电机组的运维方法已经从振动监测分析转变为了基于人工智能技术的智能运维方法。智能运维方法能够从历史和实...
国家自然科学基金委员会中国学者在基于AI识别肿瘤新抗原方面取得进展（图）
识别 肿瘤 神经
2024/10/20
在国家自然科学基金项目（批准号：82425104、81825020）等资助下，华东师范大学/华东理工大学李洪林教授团队与华东师范大学计算机学院张凯教授团队、复旦大学类脑智能科学与技术研究院张捷研究员团队、上海市第六人民医院胡晓勇主任医师团队等多个团队合作，在基于人工智能（AI）识别肿瘤新抗原方面取得进展。研究成果以“一种用于预测TCR-抗原-HLA结合的Sliding-Transformer神经构...
ransformer架构以及自注意力机制显著提升了大模型性能，但却引入了随序列长度的二次方计算复杂度。各种线性复杂度模型，如线性Transformer（LinFormer），状态空间模型（SSM）和线性RNN（LinRNN）等，被提出作为自注意力的高效替代。在本工作中，我们首先在形式上统一了目前所有的线性模型，并总结了其自特点。接着，提出了最优线性注意力设计的三个必要条件：动态记忆能力；静态逼近能...
日前，中国科学技术大学郭光灿院士团队固态量子计算研究组郭国平教授与微电子学院iGaN实验室孙海定教授合作，开发并优化了一套人工神经网络算法并应用于射频功率器件及其电路的设计与实验验证，并在超宽温域范围获得器件级和电路级的高精度建模。团队提出了基于人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）算法的氮化镓（GaN）基高电子迁移率晶体管（HEMT）器件在宽温域（极低温4....