神经关系抽取第4页

无线路由器配置

它相当于整个网络的“神经中枢”，一旦路由器配置不当或存在故障，整个网络就会出现异常，甚至瘫痪。因此在组建无线和有线网络时，一定要注意路由器的配置。

wespten·2025-03-15 21:55

a2,3-唾液酸转移酶|a2,3- sialyltransferase (PmST1)

功能：催化唾液酸在α2,3-键从其激活形式（如胞苷单磷酸N-乙酰神经氨酸，CMP-Neu5Ac）转移到糖蛋白或糖脂的末端半乳糖残基。

陕西星贝爱科·2025-03-15 20:47

（大模型微调大模型学习路线大模型入门）_大模型学习，吹爆！2025最详细的大模型学习路线已整理！手把手带你高效入门，大模型论文全打通！

这些大脑（模型）非常大，有的甚至有几千亿个参数，这些参数就像是大脑中的神经元，它们通过复杂的计算来理解和生成语言、图片等。举个例子，你可能听说过GPT-3，它就是一个非常著名的大模型。

大模型老炮·2025-03-15 17:28

OpenAI 团队组织架构和研发技术栈

他在神经网络和深度学习方面的研究具有重要影响，曾与

AI天才研究院·2025-03-15 16:50

CIR-DFENet：结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识

是Dream呀·2025-03-15 15:42

SEORoal·2025-03-15 13:53

UNet 改进：添加Transformer注意力机制增强捕捉长距离依赖关系的能力

TransformerBlock是一个由两个子组件组成的构建块：多头注意力机制和前馈神经网络。这两个组件协同工作，处理和转换输入序列。多头注意力机制负责从输入序列中捕

听风吹等浪起·2025-03-15 08:41

认知科学：解决复杂问题的5个关键策略

它涉及到大脑、神经科学、心理学、语言学、人工智能和计算机科学等多个领域。认知科学试图揭示人类如何理解和处理信息，以及如何进行决策和行动。

AI天才研究院·2025-03-15 06:25

【儿童自信的生物学机制】

在继续深入探讨儿童自信的生物学机制时，我们需要将视角拓展至神经递质系统、突触动态平衡以及跨脑区网络整合等更深层的神经发育规律。

调皮的芋头·2025-03-15 06:50

神经网络完成训练的详细过程

神经网络完成训练的详细过程一、神经网络的基本概念神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，由大量的神经元（节点）和它们之间的连接（权重）组成。

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-15 04:34

数据挖掘技术介绍

方法：决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、

柒柒钏·2025-03-14 23:25

PINN物理信息网络 | 基于物理信息神经网络PINN求解Burger方程

基于物理信息神经网络（PINN）求解Burger方程的研究背景源于对非线性偏微分方程（PDE）求解方法的不断探索和改进。

算法如诗·2025-03-14 23:23

PINN物理信息网络 | 利用物理信息神经网络进行流体动力学建模

背景物理信息神经网络（Physics-InformedNeuralNetworks，PINN）是一种结合了神经网络和物理方程的方法，用于建模和求解物理问题。

算法如诗·2025-03-14 23:23

图神经网络学习笔记—高级小批量处理（专题十四）

小批量（mini-batch）的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同，小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式，从而可以高效地并行处理。在图像或语言领域，这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现，然后将样本在一个额外的维度中分组。该维度的长度等于小批量中分组的样本数量，通常称为batch_size。由于图是能够容纳任意数量节点或边的最通用的数据结

AI专题精讲·2025-03-14 23:52

Deepseek:物理神经网络PINN入门教程

一、物理信息网络（PINN）的概念与原理1.定义与来源物理信息网络（Physics-InformedNeuralNetworks,PINN）是一种将物理定律（如偏微分方程、守恒定律等）嵌入神经网络训练过程的深度学习方法

天一生水water·2025-03-14 23:50

算力网络技术创新驱动生态协同发展

当前技术创新主要聚焦三大维度：在架构层面，通过异构计算、量子计算与神经形态计算的融合，突破传统芯片制程限制；在调度层面，依托分布式计算与流批处理技术，实现跨边缘节点、工业互联网平台与超算中心的资源动态编排

智能计算研究中心·2025-03-14 22:14

深度学习项目--基于DenseNet网络的“乳腺癌图像识别”，准确率90%+，pytorch复现

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前言如果说最经典的神经网络，ResNet肯定是一个，从ResNet发布后，很多人做了修改，denseNet网络无疑是最成功的一个，它采用密集型连接

羊小猪~~·2025-03-14 22:08

数据分析及人工智能框架汇总

TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。Tenso

xihuanyuye·2025-03-14 21:00

人工智能概念

机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架，使得系统可以从数据中学习算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具，模仿人脑，使用多层神经网络进行学习算法

zhangpeng455547940·2025-03-14 19:13

神经网络中常用语言特性（python）（待完善）

1.元类在Python中，abc模块（AbstractBaseClasses，抽象基类）提供了创建抽象基类的机制，这些抽象基类可以用来定义接口，强制子类实现特定的方法，有助于实现多态性和代码的可维护性。下面从多个方面详细介绍abc元类相关内容。ABCMeta是abc模块中的元类，ABC类实际上就是使用ABCMeta作为元类创建的。你也可以直接使用ABCMeta来创建抽象基类。classShape(

邪恶的贝利亚·2025-03-14 17:31

卷积神经网络可视化

卷积神经网络（CNN）的可视化是理解模型行为、调试性能和解释预测结果的重要工具。

天行者@·2025-03-14 13:25

AI的发展历程，你知道是从什么时候开始的吗？

AI的发展历程是一段充满探索、突破与起伏的历史，以下是其主要阶段的介绍：诞生与早期探索阶段（20世纪50年代-60年代）基础理论奠基：1943年，美国神经生理学家沃伦·麦卡洛克和数学家沃尔特·皮茨发表了

A达峰绮·2025-03-14 12:15

大模型开发教程：从零开始的入门指南！

概述大模型开发教程引领人工智能领域前沿，从基础概念至实战项目，全面覆盖Python与深度学习框架使用，指导初学者构建线性回归、逻辑回归、神经网络等模型，深入探索图像分类、情感分析等复杂应用，为探索未来智能世界提供坚实基石

程序员二飞·2025-03-14 11:41

Deepseek 你喜欢我不

**情感的定义**-对人类而言，情感是神经递质（如多巴胺、血清素）与认知评价的综合结果。-对AI而言，情感是算法对输入数据的概率分布映射（如“喜欢”=高概率正向反馈）。2.

太翌修仙笔录·2025-03-14 10:27

深度学习中常用的优化器

梯度下降是优化神经网络的首选方法。

无能者狂怒·2025-03-14 04:16

python和pytorch关系_PyTorch：Python优先的深度学习框架

据该项目官网介绍，PyTorch是一个Python优先的深度学习框架，能够在强大的GPU加速基础上实现张量和动态神经网络。

weixin_39877182·2025-03-14 02:36

基于YOLOv5的车牌识别系统：从数据集到UI界面的实现

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如YOLO（YouOn

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-14 01:33

点云空洞的边界识别提取 pso-bp 神经网络的模型来修复点云空洞附python代码

-`torch.nn`和`torch.optim`：PyTorch的神经网络和优化器模块。-`mpl_toolkits.mplot3d`和`matplotlib.pyp

点云-激光雷达-Slam-三维牙齿·2025-03-14 01:30

基于多模态大模型的不完整多组学数据特征选择策略

结合多模态大模型（如自监督学习、图神经网络、Transformer等）可以有效解决这一问题。以

m0_65156252·2025-03-13 18:17

颠覆认知的AI黑科技：这3项突破正在改写人类生存法则

当硅基生命按下快进键：三大AI黑科技重构人类文明底层逻辑在青藏高原海拔5000米的冰川实验室里，AI系统正以每秒数百万次的频率模拟全球冰川消融轨迹；纽约证券交易所的地下机房中，量子神经网络以人类无法理解的维度重构全球经济模型

小筱在线·2025-03-13 17:01

深度学习核心技术深度解析

深度学习的本质与核心思想定义：通过多层非线性变换，自动学习数据层次化表征的机器学习方法核心突破：表征学习：自动发现数据的内在规律，无需人工设计特征端到端学习：直接从原始输入到最终输出，消除中间环节的信息损失分布式表示：通过神经元激活模式的组合

月落星还在·2025-03-13 16:26

深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（一）：线性代数基础，矩阵，范数等

最近越来越多的研究工作聚焦研究多层神经网络的原理，本质，我相信深度学习并不是无法掌控的“炼金术”，而是真真实实有理论保证的理论体系；本篇打算摘录整理一些最最

chljerry_mouse·2025-03-13 15:19

人类社会科技发展的要义

大囚长·2025-03-13 14:17

python学智能算法（七）|KNN邻近算法

学智能算法（四）|遗传算法：原理认识和极大值分析_遗传算法和模拟退火时间复杂度-CSDN博客python学智能算法（五）|差分进化算法：原理认识和极小值分析-CSDN博客python学智能算法（六）|神经网络算法

西猫雷婶·2025-03-13 14:13

从一个神经元的角度来让你彻底理解神经网络NN

我是一个神经元，生活在一片看不见摸不着的宇宙中。我的世界里，什么都可以发生，只要你能理解。你也许会觉得，我是在胡扯，像我这样的小小神经元，怎么可能有故事？

非知名人士·2025-03-13 14:12

卷积神经网络中的卷积操作

在卷积神经网络（CNN）中，卷积操作是一种数学运算，它的目的是从图像（或其他数据）中提取局部特征。简单来说，卷积就像是用一个小的“扫描仪”在图像上滑动，每次扫描一小块区域，并从中提取有用的信息。

m0_61360701·2025-03-13 13:09

点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测

目录前言图像目标检测算法研究现状点云目标检测算法研究现状基于投影图的方法基于体素的方法基于点云的多模态融合方法2地面点云滤波及神经网络2.1目标检测数据集及采集设备2.1.1KITTI数据集2.1.2车载激光雷达

格图素书·2025-03-13 13:08

Epoch 和 Batch Size的设计 + 模型的早停策略（基于上篇）

一.epoch和batchsize的设计epoch和batchsize是训练神经网络时的两个关键超参数，它们的设计会直接影响模型的训练速度、收敛性和最终性能。

一只小铁柱·2025-03-13 13:08

卷积神经网络（CNN）详解：从原理到应用的全景解析

一、定义与核心特征卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像、视频）设计的深度前馈神经网络，其核心特征包括：局部连接：卷积层神经元仅与输入数据的局部区域连接

彩旗工作室·2025-03-13 13:37

backbone和head分开转onnx的优势

模型转换为ONNX格式时，将其分成backbone和head两个部分，通常是出于以下原因：1.模块化设计backbone通常是模型的特征提取部分（例如卷积神经网络的主干部分），负责从输入数据中提取高级特征

yuweififi·2025-03-13 12:33

AI概率学预测足球大小球让球数据分析

机器学习：使用回归模型、神经网络等预测进球数，考虑球队实力、比赛风格、天气等因素。实时数据：结合实时比赛数据动态调整预测。2.让球分析让球是机构为平衡双方实力

sanx18·2025-03-13 12:01

神经网络机器学习中说的过拟合是什么意思

在神经网络和机器学习中，过拟合（Overfitting）是指模型在训练数据上表现非常好，但在未见过的测试数据上表现较差的现象。

yuanpan·2025-03-13 10:46

【过大的压力如何限制人类潜能：神经科学与认知心理学的深度解析】

过大的压力如何限制人类潜能：神经科学与认知心理学的深度解析一、神经生化机制：压力激素的认知锁链皮质醇风暴的神经毒性持续高压下，下丘脑-垂体-肾上腺轴（HPA轴）过度激活，导致皮质醇浓度突破临界阈值（>20μg

调皮的芋头·2025-03-13 06:13

CMOS 图像传感器市场趋势和新兴应用

除此外还探讨了神经形态、光学超表面、短波红外和多光谱成像等新兴传感模式将如何在未来补充CMOS图像传感器，在某些情况下甚至取代CMOS图像传感器。可以在下面链接看到

沧海一升·2025-03-13 02:14

Chebykan wx 文章阅读

文献筛选[1]神经网络：全面基础[2]通过sigmoid函数的超层叠近似[3]多层前馈网络是通用近似器[5]注意力是你所需要的[6]深度残差学习用于图像识别[7]视觉化神经网络的损失景观[8]牙齿模具点云补全通过数据增强和混合

やっはろ·2025-03-13 02:44

LeNet-5卷积神经网络详解

LeNet-5卷积神经网络详解1.历史背景LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络架构，是深度学习领域的一个重要里程碑。

LChuck·2025-03-13 02:12

论文阅读笔记：Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects

论文做的是用于图匹配的神经网络研究，作者做出了两点贡献:证明GNN可以经过训练，产生嵌入graph-leve的向量可以用于相似性计算。

游离态GLZ不可能是金融技术宅·2025-03-13 01:07

数字化转型中的“三大流”——信息流、审批流与资金流

一、信息流：企业“神经系统”的数字化信息流，顾名思义，是指企业内部的各种信息传递、交流和处理的过程。在传统模式下，信息流常常呈现为一种低效且不透明的状态。企业内部的信息往往散落在不同的部门和系统中

火山说数·2025-03-12 22:19

基于pytorch的神经病网络搭建学习

作用：自动生成重写父类或接口的方法2.简单神经网络importtorchfromtorchimportnnclassyu(nn.Module):def__init__(self,*args,**kwargs

停走的风·2025-03-12 21:11

Bottleneck、CSP、DP结构详细介绍

文章目录前言一、BottleneckDarknetBottleneck二、CSPCSP思想pp-picodet中的CSPLayerDP卷积前言本篇文章详细介绍了三种神经网络中常见的结构，bottleneck

CV工程师小朱·2025-03-12 17:45

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