Apache TVM 是一个端到端的深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。更多 TVM 中文文档可访问 → [链接]
Liquid State Machine (LSM) 是一种 脉冲神经网络 (Spiking Neural Network, SNN) ,在计算神经科学和机器学习领域中得到广泛应用,特别适...
在数据科学和机器学习领域,构建可靠且稳健的模型是进行准确预测和获得有价值见解的关键。然而当模型中的变量开始呈现出高度相关性时,就...
近日，AI 制药公司 Terray Therapeutics 宣布完成 1.2 亿美元 B 轮融资，本轮融资将用于推进其内部免疫学项目的临床试验，并进一步完善...
在机器学习领域，特征工程是提升模型性能的关键步骤。它涉及选择、创建和转换输入变量，以构建最能代表底层问题结构的特征集。然而，在...
Triton 是一种用于并行编程的语言和编译器。它旨在提供一个基于 Python 的编程环境，以高效编写自定义 DNN 计算内核，并能够在现代 GPU ...
空间和时间自相关是数据分析中的两个基本概念,它们揭示了现象在空间和时间维度上的相互依赖关系。这些概念在各个领域都有广泛应用,从环...
「开源能够确保世界上更多人从 AI 的发展中获得利益与机会」，扎克伯格曾在 Llama 3.1 发布时撰写长文，阐述了开源的意义。诚然，伴随 A...
在第 20 届 CCF 全国高性能计算学术年会 (CCF HPC China 2024)——数值模拟工程应用中的智能超算融合技术论坛上，来自中国科学院计算机网...
在现实场景中,收集一个每个类别样本数量完全相同的数据集是十分困难的。实际数据往往是不平衡的,这对于分类模型的训练可能会造成问题。...
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在全球范围内，肠胃病正成为一个严峻的公共卫生挑战。据世界卫生组织国际癌症研究机构统计，胃病在人群中的发病率高达 80%，而在中国，...
近日，一段「机器狗当挑夫勇闯泰山」的视频火爆全网，这个「机器狗」不仅能够轻松驮载沉重物资，还能在泰山的陡峭山路上「健步如飞」，...
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随着医疗信息化的普及，医疗数据从规模到质量都实现了不同程度的提升。进入大模型时代以来，面向精准医疗、诊断辅助、医患交互等不同场...
近日，2024 年诺贝尔奖揭晓，诺贝尔物理学奖授予美国科学家 John Joseph Hopfield 和加拿大科学家 Geoffrey Everest Hinton，表彰他们「...
让 AI 在某些条件下具备类似人类的反应能力，从而代替人类高效地从事特定工作，是 AI 领域研究人员孜孜不倦的追求。正如在医学图像和人...
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时间序列分析和预测在现代数据科学中扮演着关键角色，广泛应用于金融、经济、气象学和工程等领域。本文将总结11种经典的时间序列预测方...
在实际应用中，我们经常需要从给定的概率密度函数（PDF）中抽取随机样本。这种需求在多个领域都很常见，例如：
