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AI教父辛顿：从反向传播到凡人计算
杰佛瑞·埃佛勒斯·辛顿（Geoffrey Everest Hinton，1947－）【1】，被誉为“AI教父”，他一生的理想是要明白“人的大脑是如何工作的”？机器是否能模仿大脑的运作机制？为此他花了半个世纪的时间开发神经网络，他在1986年和2022年，分别发表了两篇与神经网络算法相关的重要论文，一前一后相隔三十多年，一反一正都是讨论机器如何学习的问题。哪一种算法更接近人脑的运作模式呢？辛顿对此有与众不同的观点，此文将为你解读这两篇文章的核心思想，然后，你对上述问题便能得出你自己的答案了。
知识分子的博客 · 2025/02/27 -
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基于机器学习的太阳风分类及其空间天气预警应用研究获进展
最近，人工智能技术得到了长足进步，机器学习算法开始取代一些需要人工介入的工作。多参数空间的分类算法作为机器学习的典型任务，面对空间物理大数据时代，其在模式识别领域的优势逐步凸显，因而逐渐流行起来
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肿瘤学最新研究：人工智能实时辅助内镜早期诊断上消化道肿瘤
通过采集上消化道癌患者和正常人群内镜图像进行大规模机器学习，徐瑞华教授团队利用和持续改进以深度卷积神经网络为基础的图像识别算法，成功研发出一套上消化道癌内镜AI智能诊断系统（GRAIDS），可大幅提高早期癌变的识别率和诊断的准确性。
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清华学者利用深度学习人工智能算法分析单细胞ATAC-seq数据
2019年10月8日，清华大学生命学院的张强锋课题组在《自然通讯》上发表题为“SCALE方法基于隐特征提取进行单细胞ATAC-seq数据分析”的学术文章，为研究者们解码单细胞表观遗传学提供了有力的工具。
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