«Моторика» Группы «РОСНАНО» выпустила новую рекламную кампанию с первой кибермоделью России
Veronika Levenet成为一系列动机视频的女主人公，介绍了在流动性和神经技术领域的控制论解决方案的潜力。
Российские учёные создали модель квантовой нейросети
来自莫斯科国立大学核物理研究所罗巴切夫斯基大学的科学家。 MV罗蒙诺索夫和莫斯科通信与信息技术大学开发了一种神经网络和量子计算的混合体，可以同时处理大量照片和视频图像，并接收和传输用于空间和天文研究的超微弱信号。
Recovering Data: NIST’s Neural Network Model Finds Small Objects in Dense Images
为了自动从科学论文中捕获重要数据，美国国家标准与技术研究所 (NIST) 的计算机科学家开发了一种方法来准确检测小型几何对象，例如
Norse Atlantic ASA：由新的商业战略和双重ACMI/网络模型Arendal驱动的强劲收入增长，挪威，2025年5月21日 - Norse Atlantic Asa今天报告了...诺斯大西洋后的Atlantic Asa的强劲收入增长。
Complex & Intelligent Systems, Volume 11, Issue 5, May 2025
1）用轻量级的切片型陷阱预测沿海地区船只的轨迹自我关注的人：Jinxu Zhang，Jin Liu，Jin Liu，Junxiang Wang2）基于多模式层次层次指导的深层融合和光学流动流动流动式流动驱动器集成量的微型表达斑点基于注意力的隐式多粒性超分辨率网络授课者：陈博伊，什叶派4）步态：一个空间上的注意力增强网络，没有软玛克斯的帕金森氏病早期检测员的softmax： Quessialauthor（S）：Zheng Zhang，Xiao-Yun Xia，Jun Zhang6）基于人的自适应特征融合神经网络模型，用于人job fitauthor（S）：Xia Xue，Feilong Wang
Scientists Discover Molecular Switch To Reverse Cancer
韩国科学技术研究院的研究人员发现了一种分子开关，它可以通过捕捉癌症完全发展之前的关键过渡态来使癌细胞恢复正常。利用基于单细胞 RNA 测序的计算基因网络模型，他们确定了癌症逆转背后的关键分子机制。 Kwang-Hyun Cho 教授的研究团队最近因开发 [...] 而获得认可
Algorithms could be coming for the job of whiskey-tasting
国际研究人员表示，尽管他们无疑不那么喜欢威士忌，但算法在品尝威士忌方面可能比人类专家做得更好。该团队开发了一种算法，该算法经过训练，可以使用威士忌分子组成的数据来识别其产地和品尝笔记。很难从一组训练有素的人类专家那里就品酒笔记达成共识，因此研究人员将他们的算法对七种美国威士忌和九种苏格兰威士忌的评估与 11 人专家小组和另一个神经网络模型进行了比较。研究人员表示，他们的算法能够以 90% 的准确率识别威士忌的产地，并且他们的算法和另一个模型都能够比人类小组中的任何一位专家更准确地识别每种威士忌的五种最强烈的味道。
Choosing and Implementing Hugging Face Models
将预先训练好的模型从盒子中取出，用于您的用例照片由 Erda Estremera 在 Unsplash 上拍摄我最近在日常工作中尝试使用 Hugging Face 目录中的模型，从中获得了很多乐趣，我认为这可能是一个很好的时机来分享我所学到的知识，并为读者提供一些如何以最小的压力应用这些模型的提示。我最近的具体任务是查看大量非结构化文本数据（如备忘录、电子邮件、自由文本注释字段等）并根据与业务用例相关的类别对其进行分类。有很多方法可以做到这一点，我一直在尽可能多地探索，包括模式匹配和词典搜索等简单的东西，也扩展到使用预构建的神经网络模型来实现许多不同的功能，我对结果感到相当满意。我认为最好的策
上周，我在瓦伦西亚参加了第四届 MODE 实验设计可微分编程研讨会。这是一次很棒的会议，80 名参与者渴望讨论他们在将复杂的深度神经网络模型和类似的混合物应用于基础科学问题方面的最新成果。特别重要的是，参与者的平均年龄在 25 至 30 岁之间。我在开幕词中指出，鉴于这个数字呈下降趋势，我们很快就会开办一所幼儿园。但没有人笑——这些孩子对机器学习很认真，他们用他们所展示的材料的优秀质量展示了这一点。阅读更多
Российские ученые создали усовершенствованный аналог нейросетевого ускорителя Google
俄罗斯人工智能公司 Smart Engines 的科学家在美国提出了一种全新的神经网络模型——双极形态网络，并获得了专利。他们将使创建神经网络模型加速器成为可能，该加速器可以将硬件特性提高 30-40%，而性能质量几乎不会降低。 BM网络有能力取代经典神经网络，并在不久的将来对人工智能技术的发展产生重大影响。
Evolving Systems. Volume 15, Issue 3, June 2024
1）基于改进的Bi-LSTM神经网络的山区公路隧道入口路面温湿度预测作者：陶睿，彭睿……乔建刚页数：691 - 7022）反脆弱视角下涉及非凸属性的投资组合选择多目标优化作者：Davi Gotardelo，Leonardo Goliatt页数：703 - 7153）通过深度学习和计算机视觉打造AI设计师作者：Caner Balim，Kemal Ozkan页数：717 - 7294）RVFLN-CDFPA：一种利用混沌差分花授粉算法优化的随机向量函数链接神经网络，用于日前净资产价值预测作者：Smita Mohanty，Rajashree Dash页数：731 - 7575）DeepNet-WI：
Unlocking High-Accuracy Differentially Private Image Classification through Scale
根据先前研究的经验证据，DP-SGD 中的效用退化在较大的神经网络模型上变得更加严重——包括在具有挑战性的图像分类基准上经常用于实现最佳性能的模型。我们的工作调查了这一现象，并提出了一系列对训练程序和模型架构的简单修改，从而显着提高了标准图像分类基准上 DP 训练的准确性。
Deep Learning vs Neuromorphic Computing in Robotic Systems
近年来，由于深度学习架构，复杂的机器人系统取得了长足的进步。与此同时，人工智能领域的新方法显示出与传统神经网络模型相媲美的前景。在本文中，我们将深度学习与神经形态计算进行比较。
