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软件所天基综合信息系统重点实验室研究团队的论文Information Theory-Guided Heuristic Progressive Multi-View Coding2023年8月28日被计算机科学领域顶级学术期刊Neural Networks接收,第一作者为特别研究助理李江梦。论文从信息论的角度重新审视了自监督多视角表示学习(Self-supervised multi-view rep...
2024年6月26日,中国科学院西北生态环境资源研究院高分辨率对地观测系统甘肃数据与应用中心(以下简称“高分甘肃中心”)与中铁文保科创有限公司(以下简称“中铁文保”)合作,研发了服务于古楼兰遗址数字化保护的系统平台并顺利通过验收。
2024年6月21日,中国科学院软件研究所智能博弈重点实验室在移动应用程序可访问性和可用性修复研究中取得进展。该研究针对应用程序输入组件缺少提示文本的问题,提出了一个基于LLM的提示文本生成模型HintDroid,该模型通过分析输入组件的GUI信息,并使用上下文学习来生成提示文本。HintDroid不仅可以帮助视障人士,还可以帮助普通人理解输入组件的要求。相关成果以Unblind Text Inp...
2024年6月18日,中国科学院长春光学精密机械与物理研究所自主研发的通用光学设计分析系列软件——长光杂散辐射分析软件V1.0正式发布。长光杂散辐射分析软件是一款利用光线追迹方法来模拟光学系统杂散辐射的大型光学工程软件,具备三维实体光机建模、光源建模、表面属性建模、光线追迹、杂散辐射分析等核心功能,可用于航天、航空、安防、医疗、电子等领域高端光学系统的仿真分析。
2024年6月20日,中国科学院软件研究所天基综合信息系统全国重点实验室特别研究助理孙泽宇(第一作者)的论文Fairness Testing of Machine Translation Systems被软件工程顶级期刊ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM)接收。论文关注可信人工智能的公平性问题,提出了首个旨...
全固态锂电池以其高安全性和高能量密度有望成为超越传统液态锂离子电池的下一代电池技术。然而,电极材料(包括正极和负极)与固态电解质的界面不稳定性一直是困扰固态电池发展的瓶颈所在。例如,正极/电解质界面不稳定性诱发的层状氧化物正极(主流正极材料)结构退化是限制全固态锂电池性能稳定性的关键之一。特别是,在产业界不断提高层状氧化物正极中镍含量的背景下(电池能量密度与其镍含量成正比),高镍层状氧化物正极材料...
随着人口老龄化的加剧,认知老化已经成为一个严重的社会问题。老年人表现出多维度认知功能下降以及大脑结构和功能的显著改变。老年人半球不对称降低模型(HAROLD)和老化与认知脚手架模型(STAC)指出,人脑通过代偿机制应对年龄相关的功能减退。而长期音乐训练等终生因素被证实能改善脑结构和功能的衰退,并增强代偿效应。已有研究表明,老年人常常存在噪音下言语知觉困难,而长/短期音乐训练能显著提升老年人的噪音下...
双轮铣槽机(简称“双轮铣”)是地下连续墙施工中最先进的高端专用装备,被誉为桩工机械家族的“奢侈品”。铣轮是双轮铣的关键部件,而目前我国尚未完全掌握铣轮上的截齿排布设计理论与方法,截齿的破岩机理不清,造成铣轮主要依赖整件进口或复刻加工,地层适应性单一,施工效率低,这已成为制约双轮铣实现完全国产化与核心技术自主可控的关键“卡脖子”难题。
2024年6月6日,中国科学院合肥物质院智能所智慧农业研究中心王儒敬研究员团队提出了一种可学习全频变压器双生成对抗网络方法,可显著提升水下成像质量。相关研究成果发表在海洋科学领域TOP期刊Frontiers in marine science上。
2024年5月31日,《Neuroscience Bulletin》期刊在线发表题为《小鼠神经元全脑投射谱与动态信息耦合》的研究论文,该研究由中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心(神经科学研究所)孙衍刚研究组联合华中科技大学武汉光电国家研究中心付玲教授研究团队共同合作完成。该研究开发了一种将神经元全脑投射组和动态信息耦合的方法,为深入理解大脑工作原理提供了重要基础。
记者2024年5月12日从中国农业大学获悉,该校生物学院王喜庆教授团队联合上海人工智能实验室、崖州湾种子实验室日前发布了我国首个种业大语言模型“丰登”。
2024年5月19日,由中国传媒大学承办的2024年北京市大学生程序设计竞赛在华为北京研究所圆满举行。本次竞赛共有来自清华大学、北京航空航天大学、北京理工大学、中国人民大学、中国传媒大学等25所高校的66支正式参赛队伍,以及来自华为、北京市第八十中学、首都师范大学附属中学等单位的12支打星参赛队伍,累计参赛队员234人。
2024年5月21日,华中农业大学人工智能与统计学习团队(AISLE)在联邦学习领域取得新进展,团队以“Asynchronous Vertical Federated Learning for Kernelized AUC Maximization” 为题,提出在不平衡数据与不平衡计算能力下仍可高效建模的纵向联邦学习算法,相关研究论文被KDD 2024录用。
为搭建师生学术交流的平台,加强学术交流,推进学科建设,内蒙古民族大学蒙古学学院于2024年5月17日邀请内蒙古大学斯·劳格劳教授作了主题为“蒙古文信息处理底层技术开发于应用”的学术讲座。斯·劳格劳老师是内蒙古大学蒙古学学院教授,博士生导师,中国蒙古语文学会理事,内蒙古自治区“草原英才”工程“蒙古语智能分析技术开发及推广应用”产业创新人才团队带头人。
显微图像处理技术,包括图像超分辨、去噪等,可以在不增加活体成像实验成本的基础上提升图像质量,是推动生命科学研究的利器。然而RL解卷积等传统算法对光子噪声敏感,其性能很大程度上取决于超参数的主观设置;而深度学习方法则依赖大量低分辨率/信噪比-高分辨率/信噪比的显微图像数据对进行学习。但由于活体生物样本的高动态性、以及生物结构种类的多样性,为每种生物结构采集大量高质量的训练数据是不切实际的。这些因素严...

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