DeepMind：谁说卷积网络不如ViT？
本文通过评估按比例扩大的 NFNets，挑战了 ConvNets 在大规模上表现不如 ViTs 的观点。深度学习的早期成功可归功于卷积神经网络（ConvNets）的发展。近十年来，ConvNets 主导了计算机视觉基准测试。然而近年来，它们越来越多地被 ViTs（Vision Transformer
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特变电工新注册《基于卷积神经网络的焊缝质量评估系统V1.0》等3个项目的软件著作权
证券之星消息，近日特变电工（600089）新注册了3个项目的软件著作权，包括《基于卷积神经网络的焊缝质量评估系统V1.0》、《基于线结构光的焊缝质量可视化系统V1.0》、《三维点云焊缝位置识别测试系统V1.0》等。今年以来特变电工新注册软件著作权5个。结合公司2024年中报财务数据，今年上半年公司在
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GPU上运行速度比现有模型快3-7倍，IU团队使用全卷积神经网络进行准确的从头肽测序
从头肽测序不依赖于全面的靶序列数据库，这为科学家提供了一种从串联质谱中识别新肽的方法。然而，当前的从头测序算法的准确性和覆盖率较低，这阻碍了它们在蛋白质组学中的应用。
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DeepMind验证卷积神经网络在大规模数据集上可媲美视觉变换器
核心要点:1. 最近的研究表明，卷积神经网络（ConvNets）在大规模数据集上可以与视觉变换器(Vision Transformers)媲美，挑战了以往认为视觉变换器在这方面具有卓越性能的观点。2. 研究团队使用NFNet模型在巨大的JFT-4B数据集上进行了训练，发现随着计算资源的增加，Conv
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清华团队AI光学计算新突破：光谱卷积神经网络芯片，数据吞吐量降低了96%！
编辑 | 2049近年来，人工智能技术在各个领域的广泛应用对计算效率提出了更高要求。特别是在边缘计算场景中，如何降低深度学习模型的计算成本和功耗成为关键挑战。
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YannLeCun：我是卷积神经网络之父，但也被它的专利卡过脖子
学术研究的专利归属对于学者而言很重要，是对自己所做工作的保护和肯定。但如果因公司变故而将自己参与研究的专利分了出去，后续研究还怎么搞？深度学习三巨头之一、卷积神经网络之父 Yann LeCun 就曾遇到过这种「烦心事」。
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上海专家开发超快速的卷积光学神经网络，助力人工智能成像
据澎湃新闻，由上海理工大学智能科技学院张启明教授，智能科技学院、张江实验室光计算所顾敏院士领衔的研究团队，开发了一种超快速的卷积光学神经网络（ONN），这一技术在无需依赖光学记忆效应的情况下，实现了对
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华为公司申请图像处理系统专利，能够训练卷积神经网络以识别评估相机图像中的重复结构
金融界2023年11月21日消息，据国家知识产权局公告，华为技术有限公司申请一项名为“用于训练自学习图像处理系统的方法和传感器组件”，公开号CN117099110A，申请日期为2021年3月。专利摘要显示，提供了一种训练卷积神经网络的方法。所述方法包括提供由传感器获得的传感器图像。所述传感器能够确定
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中兴通讯获得发明专利授权：“神经网络加速器、卷积运算实现方法、装置及存储介质”
证券之星消息，根据天眼查APP数据显示中兴通讯（000063）新获得一项发明专利授权，专利名为“神经网络加速器、卷积运算实现方法、装置及存储介质”，专利申请号为CN201910907750.X，授权日为2025年2月7日。专利摘要：本发明实施例提供一种神经网络加速器、卷积运算实现方法、装置及存储介质
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RichardSutton直言卷积反向传播已经落后，AI突破要有新思路：持续反向传播
作者 | Richard Sutton编译 | bluemin编辑 | 陈彩娴“可塑性损失”（Loss of Plasticity）是深度神经网络最常被诟病的一个缺点，这也是基于深度学习的 AI 系统被认为无法持续学习的原因之一。对于人脑而言，“可塑性”是指产生新神经元和神经元之间新连接的能力，是人
