国内外具身智能仿真数据集现状
合成视频+3D重建:基于像素流驱动,先生成视频或图像,再重建为点云或mesh等非结构化3D数据,最终转为结构 化语义模型。如Hillbot、群核科技、World labs(李飞飞)等。
合成视频+3D重建:基于像素流驱动,先生成视频或图像,再重建为点云或mesh等非结构化3D数据,最终转为结构 化语义模型。如Hillbot、群核科技、World labs(李飞飞)等。
在药物研发和材料科学等领域,分子的理化性质、药理活性和材料特性直接决定其应用价值。因此,如何精准预测分子的各类属性,成为推动新药发现、分子筛选与材料设计等任务的关键步骤。近年来,随着人工智能辅助药物发现(AIDD)技术的快速发展,分子性质预测作为其中最基础也是
范式 kan gnn kdd2025 swallowkan 2025-06-05 03:33 9
异质图含有丰富的节点和边类型,在现实世界中广泛存在。考虑到异质图中往往存在标签稀疏问题,一些研究人员提出了“预训练,微调”的范式,即在源异质图中预训练提取通用知识,之后在目标异质图中微调实现知识转移。然而,现有方法总是假设源异质图和目标异质图具有相同的异质性,
当AI已不再仅仅是科技领域的热议话题,而是深度渗透人们的日常生活,并以前所未有的速度颠覆人类社会的生活轨迹。身为时代见证者的我们,该如何把握AI浪潮下的价值重塑?而这一问题的答案,正可从不久前召开的2025年人工智能、计算机网络与信息处理国际会议(AINIP
当AI已不再仅仅是科技领域的热议话题,而是深度渗透人们的日常生活,并以前所未有的速度颠覆人类社会的生活轨迹。身为时代见证者的我们,该如何把握AI浪潮下的价值重塑?而这一问题的答案,正可从不久前召开的2025年人工智能、计算机网络与信息处理国际会议(AINIP
当AI已不再仅仅是科技领域的热议话题,而是深度渗透人们的日常生活,并以前所未有的速度颠覆人类社会的生活轨迹。身为时代见证者的我们,该如何把握AI浪潮下的价值重塑?而这一问题的答案,正可从不久前召开的2025年人工智能、计算机网络与信息处理国际会议(AINIP
在智能监控、自动驾驶、人机交互等领域,准确理解视频中的动作序列至关重要。然而,传统方法依赖复杂的视觉模型,计算成本高且难以捕捉长时依赖。近期,一项名为 Semantic2Graph 的研究通过图神经网络(GNN)和多模态特征融合,在视频动作分割任务中取得了显著
在最新的研究中,台湾大学(National Taiwan University)的研究人员整合了不确定性量化 (UQ)、定向信息传递神经网络 (D-MPNN) 和遗传算法 (GA) 来解决这些挑战。
在工业物联网和智能运维领域,多元时间序列数据(如服务器传感器数据、设备运行状态)的异常检测至关重要。传统的异常检测方法往往难以捕捉变量间的复杂依赖关系,导致漏检或误检。近日,中国科学技术大学团队提出Graph-MoE模型,结合图神经网络与混合专家框架,在多个公
由khara主力操刀,讲述异世界一年战争神秘男女参加「战团对决」的TV动画『机动战士高达跨时之战』正式宣布自2025年4月8日起每周二23点29分(北京时间)于日本电视网上播出。网络的话于4月9日起每周三凌晨12点(北京时间)于亚马逊流媒体平台「Prime V
本日(3月19日),剧场版『机动战士Gundam GQuuuuuuX -Begnning-』的中文官方账号『电影机动战士高达跨时之战』正式宣布上映时间。4月4日清明节期间,将在全国影院与高达粉丝见面。能够在TV版播出前上映,相当值得庆幸。
当前在材料、化学等领域中,用于材料性质预测或机器学习势模型开发的图神经网络(GNN)设计,本质上都在尝试对晶体或分子结构所包含的所有信息进行完备表示,从而准确学习结构-组分-性质之间的物理规律,实现从晶体或分子结构到材料性质的精准预测。
非靶向代谢组学在推进精准医学和生物标志物发现方面前景广阔。由于谱图参比库的不完整,从串联质谱中鉴定化合物在当前仍是一项颇有挑战的任务。
高达系列新作剧场版动画『机动战士Gundam GQuuuuuuX -Begnning-』的内地版引进到底怎么样了?近日就有进一步消息露出,新浪微博上已经出现了疑似官方的微博账号,似乎还确定了中文版的正式名称!?w(゚Д゚)w
2月11日,中国科学技术大学苏州高等研究院医学影像智能与机器人研究中心的DDL实验室宣布,其在大规模图神经网络(GNN)训练系统领域的研究成果已被国际知名学术会议ACM International Conference on Management of Dat
近日,中国科学技术大学苏州高等研究院的一项研究成果在国际学术界引起了广泛关注。该研究院下属的医学影像智能与机器人研究中心DDL实验室,成功研发出一种名为Capsule的新型图神经网络(GNN)训练框架,这一创新成果已被ACM International Con
在上一篇《结构熵理论及其应用(三)》中我们详细讲述了结构熵在无监督/半监督聚类/社区检测、社交机器人检测、角色识别等领域。本文我们将重点讲述结构熵在不同网络类型、图神经网络、强化学习,以及其他医疗、交通领域的应用。
本文介绍多目标跟踪MOT算法当中的关联association模块,association模块在MOT中起到了承上启下的作用,在MOT的框图当中,如果是以kalman跟踪作为base, 那么关联模块一般位于预测之后,更新之前,如下图所示,关联构建起了track和
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在大型语言模型(LLMs)相关的人工智能突破中,图神经网络(GNNs)与LLMs的融合已成为一个极具前景的研究方向。这两类模型的结合展现出显著的互补性,能够协同增强LLMs的推理能力和上下文理解能力。通过从知识图谱(KGs)存储的海量信息中进行智能化检索,该结