


Mit Hilfe des vom Tsinghua University Laboratory entwickelten „Planungs'-Frameworks schließt sich Akademiker Hu Shimin den Reihen des KI-Bereichs an
Professor Hu Shimin von der Tsinghua-Universität fühlt sich geehrt, zum Akademiker der Chinesischen Akademie der Wissenschaften gewählt zu werden!
Die Liste der gewählten Akademiker für die Akademikerwahl 2023 der beiden Akademien wurde veröffentlicht
In diesem Jahr hat die Chinesische Akademie der Wissenschaften 59 weitere Akademiker gewählt, darunter 8 Akademiker des Ministeriums für Informationstechnologie und Wissenschaft und Professor Hu Shimin ist unter ihnen Es wurde eine Reihe von IEEE-Fellows bekannt gegeben, darunter Professor Hu Shimin, der für seine Forschungen zu Computer-Vision-Medien und Geometrie bekannt ist. Ausgewählt für seinen Beitrag zur Verarbeitung
Hu Shimin von der Tsinghua-Universität
Hu Shimin, geboren 1968, ist ein gebürtig aus Changxing, Zhejiang. Derzeit ist er Professor am Fachbereich Informatik der Tsinghua-Universität und auf die Forschungsbereiche Computergrafik, Computer Vision und Softwaresysteme spezialisiert. Sein Bachelor-Studium an der Alma Mater ist an der Jilin-Universität Er erlangte einen Master-Abschluss, ohne die Prüfung abzulegen. 1996 schloss er sein Studium an der Universität Zhejiang ab.
erstes Deep-Learning-Framework, das unabhängig von einer Universität entwickelt wurde – Jittor (Jittor), stammt aus dem Labor von Professor Hu Shimin.
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Boston Dynamics Atlas tritt offiziell in die Ära der Elektroroboter ein! Gestern hat sich der hydraulische Atlas einfach „unter Tränen“ von der Bühne der Geschichte zurückgezogen. Heute gab Boston Dynamics bekannt, dass der elektrische Atlas im Einsatz ist. Es scheint, dass Boston Dynamics im Bereich kommerzieller humanoider Roboter entschlossen ist, mit Tesla zu konkurrieren. Nach der Veröffentlichung des neuen Videos wurde es innerhalb von nur zehn Stunden bereits von mehr als einer Million Menschen angesehen. Die alten Leute gehen und neue Rollen entstehen. Das ist eine historische Notwendigkeit. Es besteht kein Zweifel, dass dieses Jahr das explosive Jahr der humanoiden Roboter ist. Netizens kommentierten: Die Weiterentwicklung der Roboter hat dazu geführt, dass die diesjährige Eröffnungsfeier wie Menschen aussieht, und der Freiheitsgrad ist weitaus größer als der von Menschen. Aber ist das wirklich kein Horrorfilm? Zu Beginn des Videos liegt Atlas ruhig auf dem Boden, scheinbar auf dem Rücken. Was folgt, ist atemberaubend

Anfang dieses Monats schlugen Forscher des MIT und anderer Institutionen eine vielversprechende Alternative zu MLP vor – KAN. KAN übertrifft MLP in Bezug auf Genauigkeit und Interpretierbarkeit. Und es kann MLP, das mit einer größeren Anzahl von Parametern ausgeführt wird, mit einer sehr kleinen Anzahl von Parametern übertreffen. Beispielsweise gaben die Autoren an, dass sie KAN nutzten, um die Ergebnisse von DeepMind mit einem kleineren Netzwerk und einem höheren Automatisierungsgrad zu reproduzieren. Konkret verfügt DeepMinds MLP über etwa 300.000 Parameter, während KAN nur etwa 200 Parameter hat. KAN hat eine starke mathematische Grundlage wie MLP und basiert auf dem universellen Approximationssatz, während KAN auf dem Kolmogorov-Arnold-Darstellungssatz basiert. Wie in der folgenden Abbildung gezeigt, hat KAN

KI verändert tatsächlich die Mathematik. Vor kurzem hat Tao Zhexuan, der diesem Thema große Aufmerksamkeit gewidmet hat, die neueste Ausgabe des „Bulletin of the American Mathematical Society“ (Bulletin der American Mathematical Society) weitergeleitet. Zum Thema „Werden Maschinen die Mathematik verändern?“ äußerten viele Mathematiker ihre Meinung. Der gesamte Prozess war voller Funken, knallhart und aufregend. Der Autor verfügt über eine starke Besetzung, darunter der Fields-Medaillengewinner Akshay Venkatesh, der chinesische Mathematiker Zheng Lejun, der NYU-Informatiker Ernest Davis und viele andere bekannte Wissenschaftler der Branche. Die Welt der KI hat sich dramatisch verändert. Viele dieser Artikel wurden vor einem Jahr eingereicht.

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