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该成果通过构建垂直领域设计知识图谱将人类历史积淀的卓越设计经验抽取到知识库,围绕焊装夹具训练垂直领域设计大模型,对持续反馈的用户设计需求进行分析,获取最优的设计参数和优化目标,在三维设计软件中输出符合用户设计要求的3D CAD模型。从而提高设计效率,降低设计难度,实现CAD软件由“人为主、软件为辅”向“人为辅,软件自主设计”变革的工业设计新模式。
在国家自然科学基金项目(批准号:82425104、81825020)等资助下,华东师范大学/华东理工大学李洪林教授团队与华东师范大学计算机学院张凯教授团队、复旦大学类脑智能科学与技术研究院张捷研究员团队、上海市第六人民医院胡晓勇主任医师团队等多个团队合作,在基于人工智能(AI)识别肿瘤新抗原方面取得进展。研究成果以“一种用于预测TCR-抗原-HLA结合的Sliding-Transformer神经构...
爱立信和软银将探索共同的网络和计算基础设施解决方案,允许人工智能(AI)和无线接入网(RAN)在同一网络基础设施上运行。其目标是通过利用人工智能的力量来提高网络效率,为通信服务提供商解锁新的用例。
“这几年,我们看到各种各样的新技术出现,临床试验的注册数量线性上升,但是每年临床试验的成功率还是保持在一定水平。这给我们的启示是,做药要回归药的本质:安全,有效。技术只是一种手段。”
当前,气候挑战对石油行业提出了转型升级的迫切需求。传统的勘探和生产方式已难以满足当前高效、安全、环保的要求。数字化和智能化技术为石油企业提升竞争力、实现可持续发展提供了新思路。从全球来看,国际石油公司纷纷在本次数字化转型的浪潮中抢占先机,与IT行业翘楚进行紧密合作,取得了显著成果。
物质科学的核心问题之一是理解原子间的相互作用。如果我们能建立一个原子尺度的通用力场,便可创造一个原子间相互作用的求解器,从而通过分子动力学模拟诸多物质科学问题。前辈科学家们发明的量子化学/密度泛函理论(Quantum Chemistry/Density Functional Theory)通过求解薛定谔方程造就了一个模拟物质科学的大一统方法。通过此类方法,人们可以精确求解任意化合物体系中原子间相互...
鸿海旗下夏普与京都艺术大学,共同开发了可实现与生成式AI自然沟通的可穿戴设备“AI智能链接器”。近年来,随着生成式AI等人工智能的开发和普及不断进行,但仍存在一些使用上的问题,如需要看着电脑或智能手机的屏幕操作,或AI回应需要较长时间等,这些都阻碍了AI的轻松使用。为解决这些问题,夏普开发穿戴设备只需挂在脖子上,就能实现通过语音与生成式AI进行自然沟通。对于用户的询问,设备会通过内置麦克风和摄像头...
2024年9月9日,集团公司举办2024年网络安全宣传周开幕式暨AI+安全驱动未来前沿交流,党组成员、总会计师周松出席并致辞。他强调,要进一步提高政治站位,切实肩负起新时代网信工作的使命任务,勇当能源革命的推动者和引领者,开拓创新、迎难而上,奋力开创“数智中国石油”建设新局面。
2024年8月28日,随着一体化项目施工现场无源物联网AI云监控管廊高点监控完成施工,广西石化的90个监控点组成的无源物联网AI云监控系统顺利投用。据统计,系统投用后,该系统每日违规违章行为报警数量由测试期的75次降低到上线后的12次。
海岸边界层是陆地与海洋之间热量、动量和物质交换的关键区域,由于海岸地理特征和气象条件的复杂性,准确估算海岸边界层高度仍然是一个挑战。大气物理研究所辛金元课题组与浙江省环境监测总站在我国东海沿岸开展边界层结构观测,发现ERA5再分析数据的边界层高度产品的平均绝对百分比误差达36%-65%。
记者2024年8月26日获悉,近日完钻的大港油田赵东海上油田D40-40井创下钻井轨迹设计新纪录,匹配时间由原来的耗时5至8天缩短至2个小时,而且更加科学、经济。新纪录的产生源于油田采用了AI“导航”钻井轨迹智能辅助设计软件。
2024世界机器人大会以“共育新质生产力 共享智能新未来”为主题,为期三天的主论坛和26场专题论坛上,416位国内外顶尖科学家、国际组织代表、院士和企业家聚焦前沿技术、产业动向和创新成果,深入研讨人工智能与机器人技术深度融合带来的新趋势、新机遇,共同打造了一场十分精彩的机器人领域前沿观点盛宴!在2024年8月22日上午的主论坛上,欧洲机器人协会副主席Juha Röning以《欧洲机器人—...
“自从抽油机安装了智能采油装置,就像有了聪明大脑,可以自己管理自己,员工不用白天夜里往井场跑,频繁启停采油设备了。”2024年8月12日,江汉油田荆州采油厂二号巡检站员工贺词明指着陵72斜-10井抽油机说。
相较于传统的脑影像分析,作为大脑机理探索和脑疾病研究重要工具的脑网络计算,则侧重于不同脑区之间的相互作用和连接模式,能够更好地反映大脑作为一个整体系统的运作机制,有助于从整体角度理解大脑信息处理的方式。此外,脑网络计算能捕捉神经活动中的非线性异常特征,分析潜在的神经机制变化,为开发基于调控大脑网络的创新性治疗手段提供理论依据。
构建更加通用的人工智能,让模型具有更加广泛和通用的认知能力,是当前人工智能(AI)领域发展的重要目标。目前流行的大模型路径是基于Scaling Law(尺度定律)去构建更大、更深和更宽的神经网络,可称之为“基于外生复杂性”的通用智能实现方法。这一路径面临着计算资源及能源消耗难以为继、可解释性不足等问题。中国科学院自动化研究所李国齐、徐波研究团队联合清华大学、北京大学等借鉴大脑神经元复杂动力学特性,...

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