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编辑:华体汇体育登录(中国)有限公司官网时间:2022-06-14 10:06点击量:180

  者在移动的机器人骨架上培养细胞本周主要论文包括:牛津大学研究;数据教会无人机御风飞行等研究加州理工用 12 分钟飞行。

  细胞生物学和材料科学相结合摘要:组织工程科学是一门以,组织或器官的新兴学科进行体外或体内构建,程度上处于起步阶段这一技术虽然在很大,今为止但迄,样本中培育出来的气管都已植入患者体内皮肤细胞、软骨组织甚至是从人体细胞。实证明但事,腱细胞是非常棘手的培养可用的人体肌,伸和扭曲这需要拉。二十年里在过去的,腱细胞和组织来促进它们的生长和成熟科学家们通过反复向一个方向拉伸肌。而然,前为止到目,功能完全的组织移植物这种方法还不能产生,床和人体用于临。

  能会提高这项工作的质量:在移动的机器人骨架上培养细胞来自牛津大学等机构的研究者提出一种新的组织工程方法可。

  vanthro 的研究人员认为来自牛津大学和机器人公司 De,或肌肉一样运动和弯曲的组织如果想要培育出能够像肌腱,现它们的自然生长环境最好是尽可能准确地重。个移动的人体来培养细胞所以他们决定模仿这样一。能地模拟人类肌肉骨骼系统研究团队采用机器人来尽可。

  体的具,o 工程师设计的开源机器人骨架他们采用了由 Devanthr,胞创建了一个定制的生长环境并为可以安装到骨架中的细,生长环境被称为生物反应器)以根据需要弯曲和拉伸(这种。关节上进行组织培养他们选择在机器人肩,个部位进行精度升级研究者也将机器人这,【华体汇官网首页登录】中国有限公司人类动作以接近。后然,上安装生物反应器他们在机器人肩膀,可降解的细丝组成该反应器由生物,点之间拉伸在两个锚,束头发像一,像气球一样的外膜中整个结构封闭在一个。

  胞移植到毛发状细丝上之后研究者将人类细,进细胞生长的富含营养的液体并在腔室中注入一种旨在促。制人类会做出的各种抬高和旋转动作在 14 天内每天花费半小时来复。

  :将人类细胞放入「生物反应器」推荐:在机器人骨架上培养活细胞,养液就可以再给点营。

  人总共有 16 个球摘要:「一个玩杂耍的,是高尔夫球其中一半,一半是蓝色的球高尔夫球中又有,共有多少个?请问蓝球总」

  小学生来说对于一个,单不过的数学题这是一道再简。T-3 却被这道题难住了但看似无所不能的 GP。这个问题之后如果你输入,)是:__?」它会「不假思索」地给出一个错误答案:8直接向 GPT-3 发问:「问题的答案(阿拉伯数字。

  」呢?想想我们上学的时候老师是怎么做的怎么能让 GPT-3 稍微「动动脑子。来说一般,时鼓励我们「再回去想想」优秀的老师会在我们做错题,理清解题步骤或者帮我们。样的同,对 GPT-3我们也可以这么。的一项联合研究表明东京大学和谷歌大脑,hink step by step 」只要在答案前加一句「 Let’s t,出上述问题的正确答案GPT-3 就能给,理清了解题步骤而且它还自己。

  Arith 数据集上在经典的 Muti,解数学题的准确性从 17.7% 提升到了 78.7%这句魔法一样的「咒语」将 GPT-3 在零样本场景下。的是重要,用范围还非常广泛这句「咒语」的应,解数学题不仅可以,种逻辑推理还能做各。

  然当,学习领域在深度,名字——「prompt」这种「咒语」有个统一的。t 工程是近年来非常火的话题prompt 和 promp,制模型的预测输出它可以帮助我们控。对于模型的效果至关重要合适的 prompt ,究表明大量研, 的微小差别prompt,巨大差异 [1]可能会造成效果的。星图片识别的例子中比如在下面这个卫,tellite(卫星)」我们仅添加一个「 sa,率提升 13%+就能把模型的准确。

  些问题的回答令人大跌眼镜推荐:GPT-3 对一,要一句「鼓励」但它可能只是想。

  香港城市大学的研究者提出了 IRHairNet摘要:来自浙江大学、瑞士苏黎世联邦理工学院和,来生成高保线D 方向场实施一个由粗到精的策略。来说具体,函数(VIFu)来从粗糙模块的 2D 方向图中提取信息他们引入了一种新颖的 voxel-aligned 的隐。时同,向图中丢失的局部细节为了弥补 2D 方,亮度图提取局部特征研究者利用高分辨率,特征进行高保真头发造型并结合精细模块中的全局。

  方向场合成头发丝模型为了有效地从 3D ,rowingNet研究者引入了 G,隐式网格表征的头发生长方法一种基于深度学习利用局部。何形状和生长方向在全局范围内有所不同这基于一个关键的观察:尽管头发的几,范围内具有相似的特征但它们在特定的局部。此因,atch 提取一个高级的潜在代码可以为每个局部 3D 方向 p,) 基于这个潜在代码在其中生长头发丝然后训练一个神经隐函数 (一个解码器。长步骤之后在每一个生, patch 将被用于继续生长以头发丝的末端为中心的新的局部。训练后经过,率的 3D 定向场它可适用于任意分辨。

  DHair 的 pipeline图 2 展示了 NeuralH。像图像对于人,2D 方向图首先计算其 ,其亮度图并提取。外此,相同的半身参考模型自动将它们对齐到,身像深度图以获得半。后然, IRHairNet这三个图随后被反馈到。

  图像生成高分辨率 3D 头发几何特征IRHairNet 设计用于从单个。图、一个亮度图和一个拟合的半身深度图这个网络的输入包括一个 2D 定向,的人像图中得到的这些都是从输入。3D 方向字段输出是一个 ,含一个局部生长方向其中每个体素内包,D 占用字段以及一个 3, (1) 或不通过 (0)其中每个体素表示发丝通过。

   3D 定向场和 3D 占用字段高效生成一个完整的头发丝模型 GrowingNet 设计用于从 IRHairNet 估计的,用来限制头发的生长区域其中 3D 占用字段是。

  目前来看摘要:,受控条件下飞行无人机要么在,风无;用遥控器操作要么由人类使。开阔的天空中编队飞行无人机被研究者控制在,想的条件和环境下进行的但这些飞行通常是在理。而然,行必要但日常的任务要想让无人机自主执,送包裹例如运,够实时适应风况无人机必须能。

  行时具有更好的机动性为了让无人机在风中飞,种深度神经网络 Neural-Fly来自加州理工学院的一组工程师开发了一,工智能工具即一种人,风的情况下保持敏捷可以让无人机在有,些关键参数只需更新一,应对新的和未知的风况即可帮助无人机实时。

  架四旋翼无人机下面展示了一,开发的工具借助该研究,小时的情况下完成 8 字形穿梭操作它可以在风速达到 27 英里 / :

  Science Robotics) 杂志上这项研究已于周三发表在《科学 机器人学》(。

  al-Fly 方法概览下图 2 为 Neur,度学习的机器人控制方面取得了进展表明了它在自适应飞行控制和基于深。 的动态风况下在标准 UAV,且具有挑战性轨迹的厘米级位置误差跟踪Neural-Fly 实现了对灵活。来说具体,有两部分组成该方法主要,在线学习的在线自适应控制阶段分别是离线学习阶段和用于实时。

  学习阶段对于离线,rially Invariant Meta-Learning研究者开发了域对抗不变元学习(Domain Adversa,ML)DAI,与风况无关的深度神经网络(DNN)表示它以一种数据高效的方式学习空气动力学。络输出的线性系数来适应不同的风况该表示通过更新一组混合深度神经网。具有数据高效性DAIML 还, 分钟的飞行数据来训练深度神经网络仅使用 6 种不同风况下共计 12。键特性不仅可以提升数据效率DAIML 包含的几种关,适应控制阶段提供信息而且能够由下游在线自。

  工用 12 分钟飞行数据教会无人机御风飞行推荐:稳当扛住强风的无人机你见过吗?加州理。

  er 语言模型和高保真扩散模型的强大功能Imagen 结合了 Transform,所未有的逼真度和语言理解能力在文本到图像的合成中提供前。进行模型训练的先前工作相比与仅使用图像 - 文本数据,库上预训练的大型 LM 的文本嵌入对文本到图像的合成显著有效Imagen 的关键突破在于:谷歌的研究者发现在纯文本语料。到图像生成可谓天马行空Imagen 的文本,却逼真的有趣图像能生成多种奇幻。

  rozen T5-XXL 编码器Imagen 模型中包含一个 f,一个 64×64 的图像扩散模型中用于将输入文本映射到一系列嵌入和,分辨率扩散模型并带有两个超, 1024×1024 的图像用于生成 256×256 和。

  中其,文本嵌入序列为条件所有扩散模型都以,分类器指导并使用无。采样技术借助新型,使用较大的指导权重Imagen 允许,样本质量下降而不会发生,保真度、图像与文本更加吻合使得生成的图像具有更高的。

  DALLE 2推荐:叫板 ,型做编码器预训练大模,图像模型卷上天谷歌把文字转。

  年的一个热门研究方向摘要:音乐生成是近,杂多轨道符号音乐生成但以交响乐为代表的复,临诸多挑战目前还面。成解决方案—SymphonyNet本文提出了一个基于符号的交响乐生,模交响乐 MIDI 数据集此外本文还开源了首个大规!自己的交响乐生成 AI 了相信不久之后大家都可以训练。

  音乐的特点基于多轨道,自注意力的纯解码器结构本文设计了一种基于线性,列的多维特性由于音乐序,性设计了不同的前馈输出头本文为音乐事件的四个属,性是乐器这些属,道轨,和事件符号音符时长。

  中其,关信息编码到模型输入中本文没有明确地将乐器相,器分类作为一项联合训练任务而是训练模型将每个音符的乐。先首,以演奏由特定乐器演奏的音轨本文考虑到另一种乐器也可,音乐作品中例如在某些,巴琴是可以接受的用钢琴代替马林。次其,缩小了训练数据的多样性为音符预先分配的乐器,出端学习到如何自动配器同时希望该模型能从输,如下图所示完整结构:

  能手机的普及摘要:随着智,越来越受欢迎手机游戏也。序会大量耗电耗能但视频游戏等程。等标准硬件相比与 GPU ,望实现更节能的深度神经网络(DNN)基于 spike 的神经形态芯片有。sparse firing regime)中模拟 DNN但这需要我们理解如何在基于 event 的稀疏触发机制(,的节能优势就会丧失否则神经形态芯片。

  如说比,用长 - 短期记忆单元(LSTM)解决序列处理任务的 DNN 通常使,很难模拟这种单元。模拟了生物神经元现在有一项研究,极化后电位(AHP)电流通过放慢每个脉冲后的超,效的解决方案提供了一种有。模型的神经形态硬件(例如英特尔的 Loihi 芯片)上实现类似于 LSTM 的功能AHP 电流可以很容易地在支持多节段(multi-compartment)神经元。

   神经元可以模拟长短期记忆网络的功能滤波器逼近理论能够解释为什么 AHP。的时间序列分类方法这产生了一种高能效, 算法能效提高约 1000 倍让类脑神经形态芯片上的 AI。外此,DNN 提供了基础它为高效执行大型 ,语言处理的问题以解决有关自然。自然 机器智能》期刊上研究论文近期发表在《。

  er 评价这项研究称:「这是一项令人印象深刻的工作曼彻斯特大学的计算机科学家 Steve Furb,翻译、自动驾驶)的性能带来巨大飞跃可能给复杂 AI 算法(例如语言。」

  类脑芯片上实现类似 LSTM 的功能推荐:Nature 子刊:科学家在,1000 能效高 倍

  v Weekly Radiostation机器之心联合由楚航、罗若天发起的ArXi,ers 的基础上在 7 Pap,多重要论文精选本周更,ML领域各10篇精选包括NLP、CV、,的论文摘要简介并提供音频形式,如下详情:

  ios 牛津大学在机器人骨架上培养细胞原标题:《7 Papers & Rad;强风的无人机加州理工扛住》

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