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2024年9月19日,中国科学院地理科学与资源研究所正式发布该单位联合中国科学院青藏高原研究所、自动化研究所等单位研发的多模态地理科学大模型“坤元”(Sigma Geography)。
2024年9月19日,中国科学院地理科学与资源研究所联合中国科学院青藏高原研究所、中国科学院自动化研究所等单位研发的多模态地理科学大模型“坤元”(Sigma Geography)正式发布。
语音音频技术是人工智能的重要分支,它让计算机能够理解和生成人类的语音和各种音频,实现与人类自然、流畅、高效的交互。随着多模态大模型的不断发展,语音音频技术正面临前所未有的发展机遇,同时也伴随一系列挑战。本论坛将聚焦语音音频技术在新一代人工智能及多模态大模型背景下的发展趋势和前沿问题,从语音及音频理解、语音音频与多模态大模型结合、面向AIGC的语音及音频生成、相关技术在人机交互服务中的应用等方面展开...
近日,Nano Letters期刊报道了华东理工大学机械与动力工程学院张博威等基于单原子催化的多模态化学传感方向的研究工作。
自然界中的软体生物对其颜色、对比度以及形状有着惊人的自主控制能力。它们通过动态的身体图案及生物发光实现同类之间的信息交流、伪装、保护和预警,以适应复杂多变的自然环境。一个典型的例子是警报水母,当其感知到海洋猎食者袭击并受伤时,会发出耀眼的光芒以吸引更大的猎食者来消灭眼前的侵略者。这种兼具有感知、识别、自适应和保护的水下环境交互能力有助于探索水下神秘环境及新物种,从而为水下活动的开展提供丰富且必要的...
2024年7月16日,中国通信学会多模态网络专业委员会成立大会暨一届一次全体会议在郑州市顺利召开。中国工程院院士邬江兴、中国通信学会副理事长兼秘书长张延川出席会议。 张延川对多模态网络专业委员会的成立表示祝贺,指出多模态网络环境(PINE)理论体系是邬江兴院士团队基于多年网络创新实践,独立自主提出的“网络体制与支撑环境相分离”的全新范式,支持多种网络模态在同一技术物理环境内共生共存、独立演进,是...
为激发科研兴趣、拓展科研思路,搭建师生科研交流平台,2024年5月24日下午,凤翔书院在物理与光电工程学院1111会议室举办2024年第17期凤翔科研沙龙,邀请信息与通信工程学院教授、博士生导师、副院长、海南省自由贸易港高层次人才胡祝华及其科研团队入驻书院,开展《多模态信息智能处理与决策管控团队》主题沙龙。凤翔书院党委书记王华伟、副书记郭孝伟、就业辅导员卢茜出席,共30余名师生参加本次沙龙。
在国家自然科学基金项目(批准号:62133012、61936006)等资助下,西安电子科技大学赵伟教授团队的研究成果“可信冲突多模态学习算法(Reliable Conflictive Multi-view Learning)”获AAAI-24最佳论文奖。2024年来,利用多模态信息提升模型决策置信度成为可信人工智能的热门研究方向。传统多模态可信融合学习无法处理模态间的决策冲突,导致实际应用时效果反...
2024年3月11日,由中国科学院自动化研究所和中国科学院香港创新院人工智能与机器人创新中心联合研发的医疗垂直领域的AI多模态大模型——CARES Copilot 1.0在香港科学园正式发布,现已面向香港神经外科医生开放使用。
2024年3月11日,由中国科学院自动化研究所和中国科学院香港创新院人工智能与机器人创新中心联合研发的医疗垂直领域的AI多模态大模型——CARES Copilot 1.0在香港科学园正式发布,现已面向香港神经外科医生开放使用。
2024年3月11日,由中国科学院自动化研究所和中国科学院香港创新院人工智能与机器人创新中心联合研发的医疗垂直领域的AI多模态大模型——CARES Copilot 1.0在香港科学园正式发布,现已面向香港神经外科医生开放使用。
2024年1月18日,CCF TF第99期“AIGC时代的多模态知识图谱构建与应用”以线上会议形式成功举办。本次活动由CCF TF知识图谱SIG策划呈现,邀请了阿里、蚂蚁等互联网企业的代表,以及来自哈尔滨工业大学的研究人员,一起围绕AIGC时代多模态知识图谱构建与应用这个话题,分享典型的多模态知识图谱构建与应用的关键技术、典型案例与最佳实践。
汗液作为最容易获得的体液之一,其中富含有大量与健康相关的生物标记物可用于无创监测,近2024年来受到了可穿戴健康电子领域的极大关注。苯丙氨酸作为人体的八大必需氨基酸之一,大量存在于人体组织和体液中,对个体的智力发育、健康维持、免疫反应等方面十分重要。但是,由于缺乏合适的高灵敏度检测方式以及可靠的汗液-血液苯丙氨酸水平相关性研究依据,汗液中的苯丙氨酸很少被可穿戴汗液生物传感技术探索开发作为生物标记物...
微电子所重点实验室刘明院士团队设计了一种新的3D垂直RRAM阵列,其中不同层器件分别具有非易失性和易失性,这使得它能够构建多模态神经形态计算网络。第1层器件(字线:TiN)和第2层器件(字线:Ru)分别表现出不同的动态特性,可以用于构建多时间尺度储备池计算网络;第3层器(WL:W)表现出了多比特存储的非易失特性,可用于构建卷积神经网络和全连接网络等。第1层和第2层器件构建的多时间尺度储备池计算网络...
针对经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)系列方法存在的模态分裂(Mode splitting,MS)问题,提出中值互补集合经验模态分解(Median complementary ensemble EMD,MCEEMD)算法.通过概率模型量化互补集合经验模态分解(Complementary ensemble EMD,CEEMD)的MS问题,证明了使用中值算...

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