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搜索结果: 1-15 共查到Science相关记录705条 . 查询时间(0.14 秒)
近日,陕西省西安植物园资源植物功能基因挖掘与应用团队受邀在植物科学领域Top期刊Trends in Plant Science(IF=20.5)发表了题为“Spatial multi-omics in medicinal plants: from biosynthesis pathways to industrial applications”的Forum论文,探讨了空间多组学技术的应用对进一步阐...
暨南大学融媒体中心讯 2024年2月26日,暨南大学附属第一医院/基础医学与公共卫生学院李扬秋研究员团队刘思阳博士后与广东省人民医院吴一龙教授团队合作,在国内综合性1区TOP杂志ScienceBulletin上发表了题为“PD-L1 expression guidance on sintilimab versus pembrolizumab with or without platinum-dou...
2024年2月26日,暨南大学附属第一医院/基础医学与公共卫生学院李扬秋研究员团队刘思阳博士后与广东省人民医院吴一龙教授团队合作,在国内综合性1区TOP杂志Science Bulletin上发表了题为“PD-L1 expression guidance on sintilimab versus pembrolizumab with or without platinum-doublet chemo...
Academy of Mathematics and Systems Science, CAS Colloquia & Seminars:The Development of Science: Past and Present What about the future? A publisher’s point of view.
In this talk, we will consider the distributed sparse identification problem over wireless sensor networks such that all sensors cooperatively estimate the unknown sparse parameter vector of stochasti...
The Grobner basis for a zero-dimensional polynomial ideal comprises a univariate polynomial in the least variable. The elimination process in Buchberger's algorithm unnecessarily involves the least va...
In the first part, I shall present a new way to construct highly stiff stable schemes. Traditional time discretization schemes are usually based on Taylor expansions at $t_{n+\beta}$ with $\beta\in [0...
AI领域发展迅速,今天看似先进的大模型,几年后可能会被视为落后的小模型。然而,无论技术如何演化,基于第一性原则的结论却能长久有效。在这个报告中,我们将研究如何利用神经网络进行一阶法加速和求解混合整数优化问题,并通过数学推导得到神经网络所必须具备的结构,从而起到简化训练并提升稳定性的作用。
Decentralized optimization algorithms save remarkable communication overheads in distributed deep learning since each node averages locally with neighbors. The network topology connecting all nodes de...
心脑血管急性事件70%发生在医院以外,其短期预测与防控是临床中的最大挑战,主要难点在于全天候连续健康信息获取难、多维度大数据挖掘精度不足。本研究面向心脑血管健康状态的全生命周期泛在感知、智能诊断、精准预测等多学科交叉的难点问题,应用医学知识驱动的人工智能技术,系统研究了多种生理信号“无感”检测的新理论,推动全天候监测的智能可穿戴设备研制;提出了可穿戴心电、血流动力学特征的智能计算和诊断算法,融合心...
In an article recently published in the journal Science, researchers from the University of Pennsylvania, University of Waterloo, University of Toronto, and Yale University looked at how artificial in...
2023年5月24日,湖北省农业科学院农产品加工与核农技术研究所食用菌加工团队在国际学术期刊《Current Research in Food Science》(JCR一区,IF=6.269)上发表题为“Phenolic profile, antioxidation and anti-proliferation activity ofphenolic-rich extracts from Sang...
本文提出了经济学计算机化这一新观念,从范式角度分析了经济学数学化与经济学计算机化的联系与区别,简介了计算机算法和算法有效性等概念,简要分析了先驱人物和有关机构对经济学计算机化的影响。本文还考察了几种典型计算机算法对经济理论的影响,分析了计算机对生活方式和生产方式的变革怎样影响到经济学发展,推测了经济学计算机化的未来发展方向。此外,本文还介绍了用计算机算法分析从众行为的案例。
In this talk, we show that the available information about unknown parameters in rare events data is only tied to the relatively small number of cases, which justifies the usage of negative sampling. ...
我们考虑梯度下降法训练的较宽的深层全连接神经网络的泛化能力。 我们首先将论证在宽度足够大时,对于一维数据,由梯度下降训练的两层神经网络的泛化能力在适当的早停策略下可以达到极小极大率,而由梯度下降训练至过拟合的两层神经网络没有泛化能力。基于这个结果,我们对Benign Overfitting现象提出了一个新的解释。 随后,对于更一般的数据或者高维数据,我们将会简单介绍一下我们组与深层神经网络的泛化能...

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