无需切割和染色,MIT新成像技术可直接观察细胞代谢动态
与传统方法需要对组织进行切割或染色不同,这项新技术无需对组织做任何预处理。它采用一种特殊的激光直接照射组织,激发细胞及组织中的某些内源性分子发光。这样不仅避免了改变组织结构,还能提供更加自然和准确的结构和功能表现。
与传统方法需要对组织进行切割或染色不同,这项新技术无需对组织做任何预处理。它采用一种特殊的激光直接照射组织,激发细胞及组织中的某些内源性分子发光。这样不仅避免了改变组织结构,还能提供更加自然和准确的结构和功能表现。
12月14日,被誉为「情感计算」之母的MIT教授Rosalind Picard在NeurIPS的invited talk中,关于「中国学生不诚实」引起了舆论哗然。但是这看似是偶发事件的背后其实有些问题值得我们深思。
看点今天,MIT和耶鲁大学早申重磅放榜!截至发稿,MIT仅在沪上发了1份offer,耶鲁9份offer,分布在北上广。尽管美本录取一直“难上加难”,盘点今年藤校和TOP10大学的已公布数据,布朗大学的早申录取率再创新高。
举个例子,一个用于预测慢性病患者最佳治疗方案的模型,可能是在一个主要包含男性患者的数据集上训练的,当这个模型被应用到医院时,它可能会对女性患者做出不准确的预测。
MIT教授侮辱中国学生的言论,在学术圈引发了轩然大波!在NeurIPS的受邀演讲期间,她公然宣称“中国学生不诚实”,还在一张PPT上明确提及中国国籍。这一恶劣事件,引得Jeff Dean等业界大佬纷纷怒斥。MIT教授的这一言辞,令整个中国学生群体义愤填膺!
近日正在加拿大温哥华举办的人工智能大会NeurIPS,一外国教授在演讲中大放厥词“中国学生不诚实”,“我这样做是为了让我的论文结果看上去更好,我的学校里没有人教我们道德或价值观。—— 这是一位被顶尖大学开除的中国学生的辩解。注:我认识的大多数中国人都是诚实正直
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前几天,国际学术圈闹起了一场风波,起因是关于一位教授歧视中国学生的事情。
慢性疾病,如 2 型糖尿病和炎症性疾病,已对人类健康造成了极大的影响。这些疾病不仅是全球疾病负担和死亡的主要原因,而且带来了沉重的身体和经济负担,其患病人数还在持续增长。
最近,在加拿大温哥华举行的第38届神经信息处理系统年会(NeurIPS)出现了令人不齿的一幕,美国麻省理工学院(MIT)媒体实验室教授罗莎琳德·皮卡德(Rosalind W. Picard)在其演讲中公开发表涉嫌针对中国研究人员的歧视言论,被台下的中国女生当场
我是真的没想到,今天,号称人工智能顶会中的顶会 NeurIPS'24 主会议现场(main conference),竟然会以一位麻省理工学院教授在谈论道德主题时发表针对中国人的种族歧视言论结束。这是多么的讽刺!
MIT教授侮辱中国学生的言论,彻底掀翻了整个学术圈!在NeurIPS受邀演讲中,她大放厥词「中国学生不诚实」,并在一张PPT明确提到中国国籍。这一恶性事件,引来Jeff Dean等业界大佬怒斥。
就在昨天,被誉为「情感计算」之母的Rosalind Picard在NeurIPS的受邀演讲中,直言「中国学生不诚实」让全场哗然。
里面专门点名了一个被抓包已经被开除的中国学生给的借口,说在我的学校没人教我们道德或者价值,还此地无银三百两的加了一个说大部分我知道的中国人是诚实和道德好的。
CausVid团队 投稿量子位 | 公众号 QbitAIAI生成视频,边生成边实时播放,再不用等了!Adobe与MIT联手推出自回归实时视频生成技术——CausVid。思路就像从下载整部电影到直接观看流媒体的转变,在模型生成首帧画面后,视频便可以即时播放,后续
在水泥、钢铁、化学品及纸张制造等生产过程中,热能扮演着不可或缺的角色,而全球制造商普遍依赖化石燃料的燃烧来获取这一关键能源。为推动工业领域的绿色转型,一些初创企业正致力于革新特定材料的生产工艺,甚至对材料本身进行改造。而Daniel Stack,作为MIT的2
为了推动工业领域的清洁化,一些初创公司正在尝试改变特定材料的生产工艺,甚至直接改造材料本身。Daniel Stack(MIT 2017 年硕士毕业、2021 年博士毕业)则选择从源头入手,通过替代热源来全面应对工业排放问题。
随着深度神经网络模型的规模与复杂性持续攀升,它们为高强度机器学习应用注入了前所未有的动力,却也让传统电子计算硬件的性能极限遭受严峻考验。尽管光子硬件凭借光速计算的潜力,在速度与能效上远超传统计算方案,但以往,某些神经网络计算任务仍无法完全由光子设备独立承担,不
从上大学开始,我就决定要出国读研,所以从来没有考虑过国内升学的路线。我本专业是金融,但不是很想从事纯金融,更偏好technical position,国外可供选择的方向并不多,了解了一些情况后觉得量化金融比较适合自己。于是,大一暑假我就早早签约了世毕盟,目标是
相较之下,光子硬件通过光进行机器学习计算,比传统计算方案更快、更节能。然而,由于某些类型的神经网络计算无法通过光子设备完成,目前仍需要借助芯片外的电子元件或其他方法,导致其速度和能效受限。