The State of Loneliness in America
马萨诸塞州技术研究所在人脑中，一个地区网络已演变为处理语言。每当人们听他们的...Jenessa Duncombe，《今日物理学》的未来量子技术可以从外国对手那里获得敏感数据，为医学成像提供无与伦比的精度，并解锁新的...基拉·纽曼（Kira M.
We May Have Descended From Two Ancestral Populations
Burgoon，Simon和Williams，RCSCI，同时等待着什么健康与人类服务（HHS）秘书Robert F. Kennedy，Jr。对美国食品和药品政策进行... 劳伦·福格（Lauren Fuge），宇宙现代人类可能是至少两个祖先的人口，它们在150万年前差异，然后在30万年前重新连接。 莎朗·安·霍尔盖特（Sharon Ann Holgate），物理世界，一项新的研究，一项新的研究，探测神经元中的量子现象，因为它们在大脑中传输消息可以提供有关我们大脑如何运作的新见解。在... 马萨诸塞州技术研究所在人脑中，一个地区网络已演变为处理语言。每当人们听他们的... 时，这些区域都会
Pandemic Lockdowns Made the World Ruder
J.D. Tuccille，理由，如果世界对您来说似乎比几年前更加敏捷，更对抗，那么您并不孤单。许多美国人说世界是一个方向管... Burgoon，Simon和Williams，RCSCI，同时等待着什么健康与人类服务（HHS）秘书Robert F. Kennedy，Jr。对美国食品和药品政策进行... 劳伦·福格（Lauren Fuge），宇宙现代人类可能是至少两个祖先的人口，它们在150万年前差异，然后在30万年前重新连接。 莎朗·安·霍尔盖特（Sharon Ann Holgate），物理世界，一项新的研究，一项新的研究，探测神经元中的量子现象，因为它们在大脑中传输消息可以提供有关我
AI recognizes the mass of the most energetic particles of cosmic radiation
人工智能（AI）的使用使许多人吓到了以人脑为模型的神经网络，这是如此复杂，以至于甚至专家也不理解它们。但是，应用不透明算法的社会风险因应用而异。
Do Appliances Really Not Last as Long as They Used To?
Ross Pomeroy，RcScience每个人都知道，家用电器的持续时间不如以前。但是，这种传统的智慧真的是真的吗？还是其中之一... Speller＆Grovenor，P -World Fusion-为太阳提供动力的过程提供了诱人的机会，可以产生几乎无限的清洁能量。在太阳的核心中，物质是... eurekalert！ 在太空旅行时，宇航员通常会出现免疫功能障碍，皮疹和其他炎症状况。一项新的研究在Cell Press 2月27日发布... 帕特里克·佩斯特（Patrick Pester），《现实著名北美人》的现场科学使用木制的“车辆”来运输货物，甚至可能是20，000年前的人，
What Do Tylenol and Carcinogenic Hair Dye Have in Common?
Yu，Liao和Kruger，Psyche Reading非常普遍，很难理解它对人脑带来的挑战。当您阅读此句子时，您正在使用视觉...
辍学通常是指从其所属的组织或社会中删除或采取反建制行动。这个词具有负面含义，例如辍学或辍学，通常不被认为是非常有利的。 但是，在AI（人工智能）的机器学习中，该术语具有完全不同的含义。它在提高AI学习准确性方面起着重要作用。辍学不仅可以应用于机器学习，还可以应用于组织成长的体育培训和培训。 这次，让我们看一下辍学。 AI机器学习是根据大量培训数据进行的。通过重复机器学习，可以提高未来预测和数据分类的准确性。当AI首次发展时，它像人类一样犯了各种错误。但是，与人类不同，他们不会抱怨或疲倦，并且始终继续学习。这将越来越提高准确性。过度学习是AI机器学习中的一个问题。过度学习是指在训练过程中获得高精
Breakthrough Discovery: Scientists Restore Key Alzheimer’s Pathway
研究人员结合了动物模型，人脑组织和分子分析，以发现阿尔茨海默氏病，细胞功能问题和脑中胆固醇之间的联系。 USC凯克医学院的一个研究团队确定了驱动炎症和衰老的细胞途径的机制，尤其是在APOE4 [...]
美国和哥伦比亚的研究人员称，微塑料和纳米塑料在人脑中的积累水平可能高于在肾脏和肝脏中的积累水平，2016 年至 2024 年间，在大脑和肝脏中发现的微塑料水平有所增加。研究小组利用一种新技术在 2016 年和 2024 年尸检的人体肝脏、肾脏和大脑样本中寻找塑料颗粒，共包括 52 个大脑样本。在 2016 年的样本中，他们在所有样本中都检测到了塑料，并在肝脏和肾脏中发现相似的浓度。2016 年的大脑样本中的塑料颗粒浓度明显高于肝脏和肾脏。在 2024 年的样本中，大脑和肝脏组织中的塑料浓度高于 2016 年的样本，12 名患有痴呆症的人的大脑浓度最高。大脑中的微塑料与痴呆症之间的这种联系无法证
Agentic AI: The Future of Autonomous Decision-Making
人脑是人体中最大的能量消耗者，我们倾向于减少能量消耗并尽量减少认知负荷。我们天生懒惰，总是想方设法自动化哪怕是最小的任务。真正的自动化意味着无需动一根手指就能完成任务。这就是 agentic […]Agentic AI：自主决策的未来首次出现在 Unite.AI 上。
Brain-inspired nano-tech promises new era for electronics
想象一下未来，您的手机、电脑甚至微型可穿戴设备都可以像人脑一样思考和学习——处理信息更快、更智能、能耗更低。弗林德斯大学和悉尼新南威尔士大学开发的一项突破性方法通过电“扭曲”单个纳米级铁电畴壁，使这一愿景更接近现实。
Neuroscience Breakthrough: In-Vitro Neurons Exhibit Advanced Brain-Like Behavior
东北大学的科学家利用微流体设备创建了实验室培养的神经网络，模拟了自然的大脑活动，并支持对学习和记忆的高级研究。“一起激发的神经元会连接在一起”这句话概括了人脑神经可塑性的原理。然而，在实验室培养皿中生长的神经元通常不遵循这些规则。相反，[...]
Forskare skapar AI som ”ser på” videor genom att efterlikna hjärnan
Scripps Research 的研究人员开发了 MovieNet，这是一种受人脑处理启发的人工智能模型，可以高精度分析运动图像。 MovieNet 模拟大脑神经元如何响应视觉刺激，使其比传统人工智能更有效地理解复杂的动态场景。该模型在医疗诊断和自动驾驶等各个领域都具有巨大潜力，研究人员创造出通过模仿大脑“观看”视频的人工智能的帖子首次出现在人工智能新闻上。
VC Head Reveals "Most Important Graph Ever Conceived"
VC 负责人揭示“有史以来最重要的图表” 美国商人和风险投资家 Stephen Jurvetson 在 X 上的一篇文章中阐述了摩尔定律在计算能力进步方面超过一个世纪的历史。Jurvetson 是 Future Ventures 的创始人，曾为 Skype、SpaceX、Tesla、Zoox、Boring Company 和其他初创公司提供资金，他用颜色标记了从机械到继电器到真空管到晶体管再到集成电路的转变。他指出，“摩尔定律最近从 GPU（绿点）过渡到 ASIC（黄点和橙点），而 NVIDIA Hopper 架构本身就是一个过渡物种——从 GPU 到 ASIC，8 位性能针对 AI 模型进行
Certain kinds of dementia could affect empathy
国际研究人员表示，影响大脑额颞叶（靠近大脑前部和侧面）的痴呆症可能会影响人的同理心能力。研究小组招募了 28 名患有这种痴呆症的人和 28 名没有痴呆症的人，并通过一系列测试测量了他们的同理心，同时还用功能性磁共振成像仪测量了大脑功能。他们发现，患有额颞叶痴呆症的患者在健康人脑中已知对同理心处理很重要的区域表现出大脑反应减弱。研究小组还发现，这些脑部扫描的结果得到了与患者一起生活的人的支持，他们证实这些患者的同理心能力下降了。
'Edge of Chaos' Theory Could Lead to Superfast Chips
Skyler Ware，《生活科学》 通过在秩序和混乱之间走钢丝，研究人员有朝一日可以让计算机芯片更像人脑一样工作。研究人员创造了条件……
■概要 2024年6月13日，《欧盟人工智能条例》（以下简称《条例》）在《欧盟期刊》（相当于日本官方公报）上发布，并于同年8月1日生效。从现在开始，我想用四部分的系列来解释这些规则。这些人工智能法规的两个主要目标是确保人们的权利和安全以及支持创新。第一篇文章介绍了这些法规的适用范围、定义和禁止的人工智能行为。 适用范围主要是在欧盟境内将人工智能系统推向市场或提供服务的提供商，以及在欧盟境内将人工智能系统用于商业目的的部署者。这些企业将被施加一定的义务，特别是那些引入和使用高风险人工智能系统的企业，这将在第二份报告中讨论。 定义中重要的是AI系统本身。这些规则有详细定义。概括来说，它是一个根据输
Comparing ANN and CNN on CIFAR-10: A Comprehensive Analysis
您是否好奇不同的神经网络如何相互叠加？在本博客中，我们将使用流行的 CIFAR-10 数据集深入研究人工神经网络 (ANN) 和卷积神经网络 (CNN) 之间的激动人心的比较。我们将分解 ANN 和 CNN 的关键概念、架构差异和实际应用。加入我们，揭秘哪种模型在图像分类任务中占据主导地位以及原因。让我们开始吧！数据集概述 CIFAR-10 数据集是机器学习和计算机视觉任务中广泛使用的数据集。它由 10 个不同类别的 60,000 张 32x32 彩色图像组成，其中有 50,000 张训练图像和 10,000 张测试图像。类别包括飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。本博客探讨了人
