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科研进展
视觉感知研究中心施柏鑫课题组在基于余数相机的高动态范围成像技术上取得进展
采用传统摄像设备对动态范围高的真实世界场景进行拍摄时,经常会由于过曝光、欠曝光导致图像亮处过饱和、暗处无细节,使得所拍摄的图像质量显著下降。这是因为传统相机所能拍摄的动态范围受到内部硬件固有的限制,从而无法完整记录真实场景的动态范围。如何突破传统相机的高动态范围性能极限,是计算摄像的热点研究问题。视觉感知研究中心施柏鑫课题组曾在国际计算摄像会议ICCP 2015(Best Paper Runner-Up奖)上提出过一种基于...
2020-10-14
詹思延课题组和宋纯理课题组合作研究成果《中国城镇髋部骨折发病率及其趋势:一项全…
2020年8月3日,北京大学公共卫生学院教授、人工智能研究院智慧公众健康研究中心主任詹思延课题组和北京大学第三医院骨科宋纯理教授课题组合作研究成果在《Plos Medicine》发表。文章题为“中国城镇髋部骨折发病率及其趋势:一项全国回顾性队列研究” (Incidence of and trends in hip fracture among adults in urban China: A nationwide retrospective cohort study)。本研究利用2012-2016年全国23个省的城镇职工和居民基本医...
2020-09-08
黄如院士-杨玉超研究员课题组在针对优化问题的忆阻暂态混沌神经网络研究中取得重要…
为了提高效率、合理利用资源,人们无时无刻不在面对着各种优化问题,需要在特定条件约束下寻找最佳的解决方案。这些优化问题广泛存在于科学研究、工程与日常生活中,包括物流的运输、资源的调度、智慧工厂与工程设计等。然而,解决这些复杂优化问题往往需要消耗大量硬件和时间资源,并且容易陷入局部极小值。因此,开发微缩化、高效率、低功耗的优化求解器硬件将为未来终端智能决策提供重要基础,是研究人员亟待解决的难题。为...
2020-08-15
人工智能数理基础中心朱占星课题组在随机梯度下降法中的噪声作用研究中取得进展
深度学习虽然在人工智能的多个应用领域获得了巨大的成功,但其内在的工作机制并不清晰,极大的限制其长远发展。对深度学习进行理论分析是当下前沿的研究课题,对新算法和新模型的设计有重要的启示作用。数理基础研究中心的朱占星助理教授课题组长期对深度学习的理论理解进行深入研究,尤其是对深度学习的优化算法的研究,取得了一系列重要进展,并在机器学习顶级会议ICML连续发表了相关论文。梯度方法是机器学习和深度学习模型...
2020-08-05
类脑智能芯片中心黄如院士-杨玉超研究员课题组在基于动力学的神经形态器件与全忆阻…
人类大脑具备突出的高鲁棒性、低功耗等特点,自身能够有效应对外界环境的动态变化,具备强大学习能力,即便身处复杂环境也能够有效决策并稳定工作。类脑计算受人类大脑计算架构启发,拟基于生物神经网络工作原理设计实现高效计算硬件,较之传统的冯·诺依曼架构有望实现高并行、低功耗、高容错的计算模式,从而向更加智能化的信息处理方式迈进。人工神经元和人工突触被认为是构建类脑计算系统的关键单元,因此开发功能强大的人工...
2020-07-08
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