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AI成像新时代，视野扩大271倍，上海理工大学开发超快卷积光学神经收集
编辑 | KX卷积神经收集（CNN）凭借其出色的图象识别能力，在人工智能范畴表现出色，尤其是在 ChatGPT 等平台中。近日，上海理工大学团队成功将 CNN 概念引入光学范畴，完成卷积全光神经收集，为人工智能成像技术带来了革命性的进步。钻研团队开发了一种超快卷积光学神经收集（ONN），该收集无需依赖光学影象效应，即可完成对散射介质后方物体的高效清晰成像。该神经收集利用强散射过程直接提取特征，完成…- 4
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揭秘100年环球陆地脱氧，上交大通过人工智能重修「窒息的陆地」，ICML已收录
作者 | 卢彬，韩璐羽陆地溶解氧是维持陆地生态系统功能的关键因子。然而，随着环球变暖和人类活动影响加剧，近年来陆地呈现脱氧趋势，日渐窒息的陆地对渔业发展、气候调节等多方面造成严重后果。近期，上海交通大学电子信息与电气工程学院王新兵、甘小莺教授团队联合上海交通大学陆地学院张经院士、周磊教授、周韫韬副教授，共同提出了一种稀薄陆地察看数据驱动的深度图学习模型 OxyGenerator，首次对 1920 …- 19
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上海人工智能实验室团队开发具有多核光纤单元扭转功能的AI启动投影断层扫描
编辑 | 白菜叶光学断层扫描已成为一种非侵入性成像格式，可提供对亚细胞结构的三维洞察，从而能够更深入地了解细胞功能、相互作用和过程。保守的光学断层扫描格式受到无限的照明扫描范围的限制，导致分辨率各向异性和细胞结构的不完整成像。为了克服这个问题，上海人工智能实验室、德国德累斯顿工业大学（Technische Universität Dresden）以及马克斯·普朗克学会（Max Planck Soc…- 4
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中国迷信院团队利用AI大模型训练手艺解决同步辐射海量数据处理
编辑 | XX 射线叠层干系衍射成像（X-ray ptychography）是一种理论上能够实现衍射极限分辨率的干系衍射成像手艺，已广泛应用于材料、生命、半导体、能源等多种迷信范畴研讨。新一代同步辐射光源可提供高干系度和高亮度的X射线，推动干系成像手艺向高通量多维度方向发展，使得 ptychography 在大体积样本的精细结构研讨和功能表征方面具有极佳的应用前景。然而，新的尝试模式与应用场景带来…- 3
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逼近量化训练？块重修技术打造离线量化新极限
模型量化技术可以有效加速推理，已经成为人工智能芯片的标配，并在工业落地中广泛应用。离线量化（Post-Training Quantization）不需要耦合训练流程，应用成本和时间成本低，往往作为生产量化模型的首选方式，但其可调整空间有限，因此面临更大的准确度挑战，尤其是在一些特殊场景和极端要求下，不得不进一步引入更为复杂的在线量化（Quantization Aware Training）流程挽救…- 14
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