ECCV2022|创新奇智提出通过单品示例进行基于原型的分类器学习方法
日前,全球计算机视觉顶级会议ECCV(European Conference on Computer Vision)公布了2022年论文接收结果。创新奇智投稿论文 《Automatic Check-Out via Prototype-based Classifier Learning from Si
日前,全球计算机视觉顶级会议ECCV(European Conference on Computer Vision)公布了2022年论文接收结果。创新奇智投稿论文 《Automatic Check-Out via Prototype-based Classifier Learning from Si
作者 | Mr Bear编辑 | 青暮2021 年 10 月 13 日,来自麻省理工学院、加州大学伯克利分校、伊利诺伊大学香槟分校、华盛顿大学、帝国理工学院的六名顶级人工智能科学家、计算机视觉科学家在 ICCV 2021 大会期间进行了题为「A discussion about deep learn
灾难性遗忘是反向传播学习算法固有的问题,是人工神经网络(ANN)和尖峰神经网络(SNN)研究中的一个难题。大脑利用多尺度可塑性在某种程度上解决了这个问题。在特定通路的全局调控下,神经调节剂被分散到目标脑区,突触和神经元的可塑性都受到神经调节剂的局部调节。
施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-计算科学》最新发表一篇论文称,研究人员开展的一项研究描述了一个机器学习方法,该方法或能从不同方面准确预测人类生活,包括生命结局可能性和个性的细微差异。论文作者认为,这一机器学习预测模型或能提供对人类行为的量化认知。
后期功能化是优化候选药物特性的一种经济方法。然而,药物分子的化学复杂性往往使得后期多样化具有挑战性。为了解决这个问题,德国慕尼黑大学(Ludwig-Maximilians-Universität München)、苏黎世联邦理工学院(ETH Zurich)