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机械通气控制的机器学习
人工智能

机械通气控制的机器学习

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机械呼吸机为呼吸困难或无法自主呼吸的患者提供关键支持。它们在从常规麻醉到新生儿重症监护和COVID-19 大流行期间的生命支持等各种情况下都经常使用。典型的呼吸机由压缩空气源、控制空气进出肺部的阀门以及将呼吸机与患者连接起来的“呼吸回路”组...

使用电流的稳健路由
硬件技术

使用电流的稳健路由

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在网络 世界中,有模型可以解释各种应用中的观察结果。这些包括简单的任务,例如计算最短路径,这在路由网络中具有明显的应用,但也适用于生物学,例如,黏菌绒泡菌能够在迷宫中找到最短路径。另一个例子是布雷斯悖论——观察到向网络添加资源可能会产生与预...

4D-Net:学习 3D 和图像输入随时间变化的多模态对齐
人工智能

4D-Net:学习 3D 和图像输入随时间变化的多模态对齐

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虽然不是很明显,但我们所有人都在四维空间 (4D) 中体验世界。例如,在街上行走或开车时,我们会观察到一系列视觉输入,即 3D 世界的快照,这些快照在时间上组合在一起时会形成 4D 视觉输入。如今的自动驾驶汽车和机器人能够通过各种车载传感机...

约束重新加权用于训练具有噪声标签的深度神经网络
人工智能

约束重新加权用于训练具有噪声标签的深度神经网络

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在过去的几年中,深度神经网络(DNN) 在从图像识别到基因组学等多个实际应用中取得了令人瞩目的性能提升。然而,现代 DNN 的可训练模型参数数量通常远多于训练示例的数量,由此导致的过度参数化网络很容易过度拟合嘈杂或损坏的标签(即,被分配了错...

具有正式差异隐私保证的联邦学习
商业应用

具有正式差异隐私保证的联邦学习

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2017 年,Google推出了联邦学习(FL),这种方法使移动设备能够协同训练机器学习 (ML) 模型,同时将原始训练数据保留在每个用户的设备上,从而将执行 ML 的能力与将数据存储在云中的需求分离开来。自推出以来,Google 一直积极...

使用深度学习来注释蛋白质世界
商业应用

使用深度学习来注释蛋白质世界

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蛋白质是所有生物体中必不可少的分子。它们在我们身体的结构和功能中发挥着核心作用,也出现在我们每天接触的许多产品中,从药物到洗衣粉等家居用品。每种蛋白质都是氨基酸构建块的链条,就像图像可能包含多个物体(如狗和猫)一样,蛋白质也可能有多个组成部...

TRILLsson:用于副语言任务的小型通用语音表征
人工智能

TRILLsson:用于副语言任务的小型通用语音表征

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近年来,我们看到词汇任务(例如自动语音识别(ASR))取得了显著进步。然而,机器系统仍然难以理解副语言方面的内容,例如语调、情绪、说话者是否戴着口罩等。理解这些方面是机器听力中剩下的难题之一。此外,最先进的结果通常来自使用私人数据训练的超大...

微软签署协议利用核能为数据中心供电
商业应用

微软签署协议利用核能为数据中心供电

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这家科技巨头的能源需求增加了。美国三哩岛核电站因美国历史上最严重的核事故而臭名昭著,在微软签署了一项为期 20 年的电力购买协议后,该核电站正准备重新开放。该核电站计划在升级后于 2028 年重启,并将提供清洁能源以支持微软不断增长的数据中...

乌克兰因担心间谍活动而禁止官员使用 Telegram
商业应用

乌克兰因担心间谍活动而禁止官员使用 Telegram

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Telegram 的创始人否认分享用户数据,但乌克兰官员强调国家安全的必要性。出于对俄罗斯间谍活动的担忧,乌克兰已禁止政府官员和关键工作人员使用 Telegram 消息应用程序。军事情报局局长 Kyrylo Budanov 提交了证据表明俄...