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活动小助手
2025-09-30
玻色量子联合发布《量子计算发展态势研究报告（2025年）》
本帖最后由 活动小助手 于 2025-9-30 17:37 编辑 量子计算以量子比特为基本单位，基于量子叠加和量子纠缠等特性实现高效并行运算，有望为解决复杂计算难题提供指数级加速，成为推动未来算力跨域式发展重要方向，兼具重要科学价值和战略意义。 2025年9月24日，在2025中国国际信息通信展览会上，中国信息通信研究院（简称&ld ...
玻色量子联合发布《量子计算发展态势研究报告（2025年）》
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活动小助手
发布于
7 天前
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Jack小新
2025-09-29
世界上为什么会存在固体？—— 从量子力学到分子模拟的奇妙探索
本帖最后由 Jack小新 于 2025-9-29 17:41 编辑 世界上为什么会存在固体？乍看起来，这似乎是个不知如何下手的问题。但实际上，对这个问题已经有了好几个层面的回答。而所有这些回答，都是基于量子力学。 01 固体为什么会有硬度 原子之间为什么会有排斥力？或者说，原子为什么不会重叠到一块去？例如你用手拍桌子，你会感到 ...
世界上为什么会存在固体？—— 从量子力学到分子模拟的奇妙探索
Jack小新
发布于 2025-9-29
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graphite
2025-09-26
用“数学优化”破解大规模海上风电规划难题，深远海风电迎来新解法
本帖最后由 graphite 于 2025-9-26 23:24 编辑 本文解读清华大学沈欣炜教授于2025年5月11日在江苏南京交叉学科论坛上发表的“面向大规模海上风电规划的复杂组合优化技术”学术汇报。汇报针对深远海风电规划中风机布局、集电系统、风电制氢的核心痛点，提出“两阶段混合优化”等复杂组合优化技术：风 ...
用“数学优化”破解大规模海上风电规划难题，深远海风电迎来新解法
graphite
发布于 2025-9-26
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Akkio
2025-09-25
多波束声呐海底底质半监督学习分类困境——SSL-AE与SSL-PL算法的新应用
本帖最后由 Akkio 于 2025-9-25 17:56 编辑 本文针对海底底质分类中监督学习依赖标签、无监督难定类型的问题，提出 SSL-AE（自动编码器预训练）与 SSL-PL（伪标签自训练）两种半监督算法。以黄海两次实验的多波束反向散射数据为基础，对比 SVM、RF、BPNN 等监督算法。结果显示，SSL-AE 在有标签样本极少时准确率仍超 75% ...
多波束声呐海底底质半监督学习分类困境——SSL-AE与SSL-PL算法的新应用
Akkio
发布于 2025-9-25
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graphite
2025-09-24
LBM+FCNN耦合模型：精准高效预测海底裂缝溶解的新工具
发表于 Advances in Geo-Energy Research 的《 Dissolution patterns prediction for horizontal rough fracture based on deep neural network and lattice Boltzmann method 》。提出 LBM 与 FCNN 耦合模型，用于预测海底水平粗糙裂缝溶解模式。模型总损失低至 0.01，较传统方法计算时间缩短 20% 以上；在 8 种场景中，M ...
LBM+FCNN耦合模型：精准高效预测海底裂缝溶解的新工具
graphite
发布于 2025-9-24
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宇宙微尘
2025-09-23
综述｜机器学习：连接海洋观测、理论与模拟的新桥梁
发表于 Environmental Research Letters 的《 Bridging observations, theory and numerical simulation of the ocean using machine learning 》系统梳理了机器学习在海洋科学的应用。它能解决数据稀疏等问题，如辅助构建 1°×1° 高分辨率全球碳数据集，还可加速数值模拟，相关代理模型计算效率较传统模型提 ...
综述｜机器学习：连接海洋观测、理论与模拟的新桥梁
宇宙微尘
发布于 2025-9-23
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离子
2025-09-22
综述解读｜GNN 驱动 AI 辅助药物研发：方法、应用与未来方向
《Graph Neural Networks in Modern AI-Aided Drug Discovery》发表于《Chemical Reviews》期刊。该综述指出，图神经网络（GNNs）在药物研发中优势显著。它能直接处理分子图结构，学习复杂特征。在分子性质预测、虚拟筛选等任务表现出色，如在未见过的数据集中，预测正确治疗靶点排名比其他模型高出 35% ，运算速度快 25 ...
综述解读｜GNN 驱动 AI 辅助药物研发：方法、应用与未来方向
离子
发布于 2025-9-22
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哈奇一
2025-09-20
Nature Rev. Mater里程碑研究：机器学习驱动合金研究进入“智能时代”
本帖最后由 哈奇一 于 2025-9-20 19:14 编辑 计算数据库的兴起使分析、预测与发现的融合成为加速合金研究的核心主题。将机器学习与合金研究相结合，已被证明对推动多种材料的进步具有重要作用，包括非晶合金、高熵合金、形状记忆合金、磁性材料、高温合金、催化剂和结构材料。美国犹他州普罗沃杨百翰大学发表在 Nature Re ...
Nature Rev. Mater里程碑研究：机器学习驱动合金研究进入“智能时代”
哈奇一
发布于 2025-9-20
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薛定谔了么
2025-09-18
ControlVAE：让虚拟角色 “学会” 多样动作技能的 AI 控制器
本帖最后由 薛定谔了么 于 2025-9-18 16:22 编辑 《 ControlVAE: Model-Based Learning of Generative Controllers for Physics-Based Characters 》发表于 ACM Transactions on Graphics 2022 年第 41 卷第 6 期。文章提出 ControlVAE 框架，通过 VAE 与世界模型实现虚拟角色动作技能学习。其 64 维潜变量编码技能，状态 ...
ControlVAE：让虚拟角色 “学会” 多样动作技能的 AI 控制器
薛定谔了么
发布于 2025-9-18
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Jack小新
2025-09-17
当 ANN “长出树突”：少参数、强抗噪，复杂任务表现更优
《 Dendritic properties enhance the robustness and parameter efficiency of artificial neural networks 》发表于 Nature Communications 。文章提出树突型 ANN（dANN），引入生物树突结构化连接与受限采样特性。实验显示，dANN-LRF 以少一个数量级参数达传统 ANN 同等甚至更高准确率，在 CIFAR10 等难任务优势显著； ...
当 ANN “长出树突”：少参数、强抗噪，复杂任务表现更优
Jack小新
发布于 2025-9-17
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活动小助手
2025-09-16
2025年玻色量子再次荣登《麻省理工科技评论》“50家聪明公司”榜单！
本帖最后由 活动小助手 于 2025-9-16 12:48 编辑 2025年9月12日至13日，由 《麻省理工科技评论》中国主办的EmTech China 2025全球新兴科技峰会暨50家聪明公司发布仪式在上海静安成功召开。 9月12日，会上正式发布新一届《麻省理工科技评论》年度“50 家聪明公司”榜单，北京玻色量子科技有限公司（以下简称&ldq ...
2025年玻色量子再次荣登《麻省理工科技评论》“50家聪明公司”榜单！
活动小助手
发布于 2025-9-16
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graphite
2025-09-15
双分支变分自动编码器 DualVAE ：让 AI 精准 “掌控” 图像色彩与几何
《 DualVAE: Controlling Colours of Generated and Real Images 》提出双分支 VAE 模型，通过几何（z₉）与色彩（z_c）潜变量解耦，结合三重损失函数实现色彩可控生成。实验显示，其在 Birds 数据集 FID 13.76（VQ-GAN 为 31.83），Art Landscapes 数据集 FID 28.73（VQ-GAN 为 65.46）；色彩控制上，生成图与示例图 KL ...
双分支变分自动编码器 DualVAE ：让 AI 精准 “掌控” 图像色彩与几何
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发布于 2025-9-15
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Jack小新
2025-09-12
神经网络分类学习的 “编码方案”：神经元非线性如何塑造特征
本帖最后由 Jack小新 于 2025-9-12 19:03 编辑 《 Coding schemes in neural networks learning classification tasks 》发表于 Nature Communications 。文章聚焦神经网络分类任务中的特征表示，在贝叶斯框架下研究全连接宽神经网络。研究发现，线性网络会形成模拟编码方案；非线性网络中，Sigmoid 网络呈现冗余编码，Re ...
神经网络分类学习的 “编码方案”：神经元非线性如何塑造特征
Jack小新
发布于 2025-9-12
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graphite
2025-09-11
PRL重磅：贝叶斯推断在量子领域的改造
贝叶斯推断是经典概率论与统计学中最强有力的工具之一。它为我们在获得新证据时提供了一种系统的方法：在更新信念的过程中，先验期望应尽量少地被修改，只保留新数据所要求的必要变化。这个思想——最小变化原理(minimal change principle)——可以被视为贝叶斯法则在哲学与数学上的基石。在经典情境中 ...
PRL重磅：贝叶斯推断在量子领域的改造
graphite
发布于 2025-9-11
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薛定谔了么
2025-09-10
对比GAN 与 VAE ：两大生成模型如何各显神通，又为何要 “联手”？
本帖最后由 薛定谔了么 于 2025-9-10 15:53 编辑 《 Comparative Study of GAN and VAE 》发表于 International Journal of Computer Applications 2018 年第 182 卷第 22 期。文章对比 VAE 与 GAN（以 DCGAN 为例），在 MNIST 数据集实验中，VAE 最终 MSE 34.66，生成图较模糊但多样性高；DCGAN MSE 36.3，生成图更清晰 ...
对比GAN 与 VAE ：两大生成模型如何各显神通，又为何要 “联手”？
薛定谔了么
发布于 2025-9-10
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Jack小新
2025-09-09
从生物突触到人工网络：探索多样性整合对 ANN 性能的提升路径
本帖最后由 Jack小新 于 2025-9-9 18:23 编辑 《 Concept transfer of synaptic diversity from biological to artificial neural networks 》发表于《 Nature Communications 》，研究针对生物神经网络（BNN）不均匀动态结构与人工神经网络（ANN）均匀固定拓扑的差异，将自发脊柱重塑、突触可塑性多样性、多突触连接等突 ...
从生物突触到人工网络：探索多样性整合对 ANN 性能的提升路径
Jack小新
发布于 2025-9-9
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宇宙微尘
2025-09-08
CD-RBM+BM-ILM：破解人脸识别梯度消失难题的混合技术
本帖最后由 宇宙微尘 于 2025-9-8 10:30 编辑 《Face Recognition Based on CD-RBM and BM-ILM》发表于《Journal of Physics: Conference Series》2021 年第 1802 卷。文章提出融合 CD-RBM 与 BM-ILM 的人脸识别方法，在 ORL 数据库中，单分类器精度达 95%（学习率 0.005、迭代 900 次），5 分类器集成后达 97%；AR 数据 ...
CD-RBM+BM-ILM：破解人脸识别梯度消失难题的混合技术
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发布于 2025-9-8
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Akkio
2025-09-05
从描述符到预训练策略：分子预训练模型在分子性质预测中的研究与应用
本帖最后由 Akkio 于 2025-9-5 14:57 编辑 山东大学 / 澳门理工大学魏乐义团队在 SCIENCE CHINA Information Sciences 发表题为《 Molecular pretraining models towards molecular property prediction 》的研究，梳理分子预训练模型在分子性质预测领域的进展，聚焦四大核心维度。研究显示，3D 分子描述符模型 MAE 较 2D ...
从描述符到预训练策略：分子预训练模型在分子性质预测中的研究与应用
Akkio
发布于 2025-9-5
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Akkio
2025-09-04
AI 教父 Hinton 诺奖演讲首登顶刊！拒绝公式，让全场秒懂「玻尔兹曼机」
本帖最后由 Akkio 于 2025-9-4 16:39 编辑 AI 教父 Hinton 荣膺诺贝尔奖，可谓是实至名归。如今，他发表的「玻尔兹曼机」震撼演讲，已登上 APS 期刊。 这一曾催化深度学习革命的「历史酶」，究竟讲了什么？ 2024 年 12 月 8 日，诺贝尔物理学奖得主 Hinton 登台，发表了题为《玻尔兹曼机》的演讲。 当时，斯德哥尔摩大 ...
AI 教父 Hinton 诺奖演讲首登顶刊！拒绝公式，让全场秒懂「玻尔兹曼机」
Akkio
发布于 2025-9-4
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graphite
2025-09-03
CVAE：让自动驾驶 “读懂人心” 的轨迹预测黑科技
本帖最后由 graphite 于 2025-9-3 16:22 编辑 《Multimodal Deep Generative Models for Trajectory Prediction: A Conditional Variational Autoencoder Approach》发表于《IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS》2021年第6卷第2期。文章提出CVAE轨迹预测模型，解决传统模型多模态覆盖不足等问题。在ETH/UCY行人数据集， ...
CVAE：让自动驾驶 “读懂人心” 的轨迹预测黑科技
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发布于 2025-9-3
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