对于烟雾等动态三维物理现象的高效高质量采集重建是相关科学研究中的重要问题，在空气动力学设计验证，气象三维观测等领域有着广泛的应用前景。通过采集重建随时间变化的三维密场度序列，可以帮助科学家更好地理解与验证真实世界中的各类复杂物理现象。
语言建模领域的最新进展在于在极大规模的网络文本语料库上预训练高参数化的神经网络。在实践中，使用这样的模型进行训练和推断可能会成本高昂，这促使人们使用较小的替代模型。然而，已经观察到较小的模型可能会出现饱和现象，表现为在训练的某个高级阶段性能下降并趋于稳定。
一种全新的神经网络架构KAN，诞生了！ 与传统的MLP架构截然不同，且能用更少的参数在数学、物理问题上取得更高精度。
就在最近，清华大学SuperBench团队的新一轮全球大模型评测结果出炉了！
近日，上海交通大学自然科学研究院/物理与天文学院/张江高等研究院洪亮课题组，在生物信息学和人工智能研究领域的国际权威学术期刊JCIM（Journal of Chemical Information and Modeling）上发表最新研究成果
以神经网络为基础的深度学习技术已经在诸多应用领域取得了有效成果
EdgeNet可以处理从干净的自然图像或嘈杂的对抗性图像中提取的边缘，产生鲁棒的特征，具有轻量级、即插即用等特点，能够无缝集成到现有的预训练深度网络中，训练成本低。
随着 Sora 的成功发布，视频 DiT 模型得到了大量的关注和讨论。设计稳定的超大规模神经网络一直是视觉生成领域的研究重点。DiT [1] 的成功为图像生成的规模化提供了可能性。
以脉冲神经网络（SNN）为代表的脑启发神经形态计算（neuromorphic computing）由于计算上的节能性质在最近几年受到了越来越多的关注 [1]。受启发于人脑中的生物神经元，神经形态计算通过模拟并行的存内计算、基于脉冲信号的事件驱动计算等生物特性，能够在不同于冯诺依曼架构的神经形态芯片上以低功耗实现神经网络计算。
作为麻省理工学院（MIT）电气工程与计算机科学系（EECS）副教授，何恺明第一节课讲授了卷积神经网络的基本知识。
