最新进展关键词检索结果

光疗为反复头部受伤的运动员带来希望

Light Therapy Offers Hope for Athletes with Repetitive Head Injuries

每年有数百万人遭受头部受伤,导致注意力、情绪和运动技能的长期问题。在运动员中,头部反复受到撞击,通常没有立即出现症状,但会累积并导致严重的大脑和神经肌肉损伤。光疗法的最新进展提供了一种有前途的非侵入性治疗方法,可以帮助改善运动控制 […]

通过 SMARCA4 突变了解胃食管癌的遗传学见解

Genetic Insights into Gastroesophageal Cancer by SMARCA4 Mutations

胃食管腺癌 (GEA) 是一种严重的健康问题,会影响上消化系统,通常在晚期才被诊断出来,导致预后不良。传统治疗方法包括化疗和靶向药物,但对这些疗法的耐药性仍然是一个挑战。遗传学研究的最新进展凸显了了解特定突变的重要性,这些突变可能 […]

读懂你的想法:AI 如何解码大脑活动以重建你所看到和听到的内容

Reading Your Mind: How AI Decodes Brain Activity to Reconstruct What You See and Hear

几个世纪以来,读心术一直让人类着迷,常常看起来像科幻小说中的东西。然而,人工智能 (AI) 和神经科学的最新进展使这一幻想更接近现实。读心术人工智能通过分析大脑活动来解释和解码人类思想,现在是一个具有重大影响的新兴领域。本文探讨了 […]The post Reading Your Mind: How AI Decoding Brain Activity to Reconstruct What You See and Hear First appeared on Unite.AI.

我们准备好进行多图像推理了吗?推出 VH:Visual Haystacks 基准测试!

Are We Ready for Multi-Image Reasoning? Launching VHs: The Visual Haystacks Benchmark!

人类擅长处理大量视觉信息,这是实现通用人工智能 (AGI) 的关键技能。几十年来,人工智能研究人员开发了视觉问答 (VQA) 系统来解释单个图像中的场景并回答相关问题。虽然基础模型的最新进展大大缩小了人类和机器视觉处理之间的差距,但传统的 VQA 仅限于一次推理单个图像,而不是整个视觉数据集合。这种限制在更复杂的场景中带来了挑战。例如,辨别医学图像集合中的模式、通过卫星图像监测森林砍伐、使用自动导航数据绘制城市变化、分析大型艺术收藏中的主题元素或从零售监控录像中了解消费者行为等挑战。这些场景中的每一个不仅需要对数百或数千张图像进行视觉处理,还需要对这些发现进行跨图像处理。为了弥补这一差距,本项

人参基因组:DNA 测序的新视角

Ginseng Genomes: A Fresh Perspective from DNA Sequencing

下一代 DNA 测序的最新进展导致发现了人参的新基因型,彻底改变了我们鉴定和了解这种具有重要药用价值的植物的方式。西蒙弗雷泽大学的研究人员 Christopher Oberc 博士和 Paul Li 博士利用先进的技术揭示了这些基因型,标志着该领域的重大飞跃 […]

神经网络 (MLP) 在实践中用于时间序列预测

Neural Network (MLP) for Time Series Forecasting in Practice

特征工程和构建 MLP 模型的实用示例简介时间序列,更具体地说是时间序列预测,是专业人士和商业用户中非常著名的数据科学问题。存在几种预测方法,为了理解和更好的概述,可以将其归类为统计或机器学习方法,但事实上,对预测的需求如此之高,以至于可用的选项非常丰富。机器学习方法被认为是时间序列预测中最先进的方法,并且越来越受欢迎,因为它们能够捕捉数据中复杂的非线性关系,并且通常可以提高预测的准确性 [1]。一个流行的机器学习领域是神经网络领域。具体来说,对于时间序列分析,循环神经网络已被开发并应用于解决预测问题 [2]。数据科学爱好者可能会发现此类模型背后的复杂性令人生畏,作为你们中的一员,我可以说我也

探索稳健性:大型内核 ConvNets 与卷积神经网络 CNN 和视觉变换器 ViTs 的比较

Exploring Robustness: Large Kernel ConvNets in Comparison to Convolutional Neural Network CNNs and Vision Transformers ViTs

稳健性对于在实际应用中部署深度学习模型至关重要。自 2020 年代推出以来,视觉变换器 (ViT) 在各种视觉任务中表现出强大的稳健性和最先进的性能,优于传统 CNN。大核卷积的最新进展重新引起了人们对 CNN 的兴趣,表明它们可以匹敌或超过 ViT 性能。然而,这篇文章《探索稳健性:大核卷积网络与卷积神经网络 CNN 和视觉变换器 ViT 的比较》首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。

随着共和党全国代表大会的临近,关于特朗普集会枪击事件的政治后果你需要知道什么

As RNC looms, what to know about the political fallout of the Trump rally shooting

本周,立法者和代表齐聚密尔沃基参加共和党全国代表大会,正式提名特朗普参加 2024 年总统竞选,原本应该庆祝的庆祝活动在周六的暗杀事件发生后呈现出不同的气氛。丽莎·德贾丹斯与杰夫·贝内特和阿姆纳·纳瓦兹一起讨论最新进展。

2017 年在致命的 KC-130 坠机事故中失去儿子的家人对前工程师的新逮捕感到“措手不及”

Family Who Lost Son in Deadly KC-130 Crash in 2017 'Blindsided' by New Arrest of Former Engineer

扬基 72 纪念委员会联合主任凯尔西·麦卡锡 (Kelsey McCarty) 告诉 Military.com,刑事调查的最新进展让许多家庭措手不及。

国防部对加沙人道主义努力的支持更新

Update on DOD Support to Humanitarian Efforts in Gaza

五角大楼新闻秘书、空军少将帕特·赖德介绍了加沙人道主义努力的最新进展。

新闻一览:澳洲野狗的起源、胚胎模型指南和五大湖的鱼类屏障

News at a glance: Dingo origins, embryo model guidelines, and a fish barrier for the Great Lakes

科学和政策的最新进展

认知筛查揭示痴呆风险

Cognitive screen reveals dementia risk

默多克大学开发的一种新型自我报告工具将彻底改变阿尔茨海默病和其他形式痴呆症的早期检测和管理。重要的是,该工具将是开放获取的,这意味着临床医生或研究人员无需支付任何费用,并且希望使用 McSCI 将成为早期痴呆症筛查的普遍做法。在当今患有痴呆症的 421,000 多名澳大利亚人中,阿尔茨海默病是老年人中最常见的痴呆症形式。免疫疗法的最新进展,特别是 FDA 批准的药物 Lecanemab 和 Donanemab,表明越早发现阿尔茨海默病,治疗就越有效。McSCI 可以准确区分这些认知能力下降的临床前经历和痴呆症临床阶段报告的经历,因此在检测高风险人群而非已患痴呆症人群方面更有效。

英国选举:凯尔·斯塔默领导的工党将大获全胜,赶走里希·苏纳克

Ballot in Britain: Keir Starmer-led Labour Party set to sweep to power, ousting Rishi Sunak

英国人正在议会选举中投票,凯尔·斯塔默领导的工党可能会取代首相里希·苏纳克领导的保守党。民意调查显示,斯塔默可能以压倒性优势获胜,反映出保守党领导层多年来内斗不断,人们渴望改变现状。两党都向选民发出了最后的呼吁,对国家的未来抱有截然不同的看法。选举结果可能对英国政治和政策方向产生重大影响。投票过程结束并公布结果后,请继续关注最新进展。

地震学帮助我们了解地球最深地幔中的物质流动方式

Seismology Helps Us Understand How Material Flows in Earth’s Deepest Mantle

地震波分析的最新进展使我们能够确定地幔底部在哪里变形,有时还能确定变形的方式。

关于运动:全民健身运动

От хрупкости к гибкости: сверхпрочная графеновая пленка для электроники

新技术协会的成员将讨论其在航空、航天和国防领域的最新进展。

用于糖尿病护理的尖端细胞疗法:具有激动人心的治疗成就的新时代

Cutting-Edge Cell Therapy for Diabetes Care: the new era with exciting therapeutic achivements

医学研究的最新进展使我们更接近一个不需要持续监测血糖或定期注射胰岛素就能控制 1 型糖尿病的世界。科学家一直在探索创新的细胞疗法,旨在恢复人体自然产生胰岛素的能力。这些尖端方法包括从干细胞生成胰岛素产生细胞,[…]

来访官员观察普林斯顿的神经科学进展

Visiting officials observe Princeton’s neuroscience advances

美国国立卫生研究院 BRAIN 计划主任 John Ngai 和美国众议员 Bonnie Watson Coleman 访问了普林斯顿神经科学研究所,讨论了在理解大脑基本工作原理方面的最新进展。

扩展能解决机器人问题吗?

Will Scaling Solve Robotics?

这篇文章最初发表在作者的个人博客上。去年的机器人学习会议 (CoRL) 是迄今为止规模最大的一次 CoRL,有超过 900 名与会者、11 场研讨会和近 200 篇被接受的论文。虽然有很多很酷的新想法(请参阅这套很棒的笔记以了解技术内容的概述),但一场特别的争论似乎占据了中心位置:在非常大的数据集上训练大型神经网络是否是解决机器人问题的可行方法?1 当然,这个问题的某个版本已经困扰了研究人员几年。然而,在 ChatGPT 和其他大型“基础模型”在几年前被认为无法解决的任务上取得前所未有的成功之后,这个问题在今年的 CoRL 上尤其引人注目。开发一种通用机器人,能够在人类可以执行的任何家庭或办公