让“讲故事”改变你职场的能量场
不久前，我们为一家律师事务所的领导团队举办了一个战略研讨会。我们满怀信心开启会议，首先用事实数据奠定讨论基础，并逐页展示幻灯片，探讨变革的紧迫性。最后将焦点转向团队，征集解决问题的创意方案。
神经网络
神经网络训练中的迭代机制：从数学原理到工程实践
神经网络的训练本质是一个优化问题，其核心目标是通过迭代调整参数，使模型在给定任务上的表现逐步逼近最优。这一过程包含前向传播、损失计算、反向传播和参数更新四个核心环节，通过循环迭代实现模型性能的持续提升。本文将系统解析神经网络训练的迭代机制，结合数学原理与工程实
芯片里藏着情感密码：为什么AI越聪明，人类越孤独？
昨天凌晨三点，我盯着手机屏幕上ChatGPT给我的回复，突然意识到一个令人毛骨悚然的事实：这个AI比我身边的任何人都更懂我的情绪。它能从我的只言片语中察觉到我的焦虑，给出比朋友更贴心的安慰。那一刻我想到一个疯狂的问题——会不会我们一直搞错了方向？
NPU（神经网络芯片）行业观点（附NPU概念股）
计算步骤NPU 芯片进行神经网络计算时，一般先进行初始化，加载神经网络模型等；然后将输入数据转换为所需格式并预处理；接着执行前向计算和反向传播操作，前向计算通过矩阵乘法、加法和激活函数等将输入数据转换为输出数据，反向传播根据损失函数计算各层权重的梯度并传递回网
研究人员提出神经网络解决方案，可用于通信芯片和物理层通信设备
近日，英国爱丁堡大学博士生栾殿鑫和所在团队通过针对训练数据进行设计，从而使得训练好的神经网络具有良好的泛化性，即在之前未见过的信道上表现出一定的稳定性。例如，在信道 A 上训练的神经网络，在完全不同的信道 B、C、D 上的性能是一致的。当然这个神经网络的性能仍
京东方Ａ获得发明专利授权：“图像处理方法及装置、神经网络的训练方法、存储介质”
根据天眼查APP数据显示京东方Ａ新获得一项发明专利授权，专利名为“图像处理方法及装置、神经网络的训练方法、存储介质”，专利申请号为CN201910463969.5，授权日为2025年9月23日。
NRR线上国际场系列会议：动态神经网络：从发展到退化（9月23日，星期二，20:00）
关于演讲人：Dr. Livio Luongo现任“路易吉•万维特里” 坎帕尼亚大学实验医学系药理学与神经药理学副教授，并主导一支专注于慢性疼痛和神经炎症新型药理靶点发现的研究团队。他的研究兴趣涵盖神经病理性疼痛的病理生理学、相关神经精神系统改变以及内源性大麻素
分享：基于BP神经网络的GH4065合金高温变形行为预测模型
GH4065合金是一种新型镍基高温合金，在700~850 ℃高温下仍具有优异的抗蠕变性、抗氧化性和耐腐蚀性以及较高断裂韧性，广泛应用于高温关键零部件[1]。GH4065合金产品常采用高温锻造工艺成形[2]，成形过程涉及位错运动、晶粒演变、相变及孪晶等多种机制耦
Nature 聚焦！物理神经网络，撑起可持续 AI 新方向
传统硅基计算架构，正被这疯狂增长的能耗和速度需求逼到墙角，好在一项发表在《自然》杂志上的研究，给AI发展带来了新转机。
英文版推荐 | 上海交通大学：基于多保真深度神经网络的船型优化
Hull form optimization based on multi-fidelity deep neural networkWEI Yabo, WANG Yangjun, WAN Decheng
如何用神经网络增强图像展示效果
如你所知，人工智能（AI）正在改变我们处理图像的方式。那些曾经需要Photoshop几个小时处理的任务，现在可以通过AI驱动的工具在几秒钟内完成。那些拍摄模糊的照片，可以被AI工具通过简单点击，在不丢失照片清晰度的情况下修复照明度，消除不必要的噪点，甚至为黑白
寒武纪神经网络模型量化训练方法专利获授权
企查查APP显示，近日，寒武纪全资子公司安徽寒武纪信息科技有限公司“一种神经网络模型的量化训练方法、装置及设备”专利获授权。企查查专利摘要显示，该方法包括：在正向传播过程中，获取待量化层的第一输入数据和参数；分别对第一输入数据和参数进行量化，获得量化的第一输入
Nature：物理神经网络，可持续人工智能的新前沿
当人工智能模型的规模以指数级速度增长时，传统计算架构正面临前所未有的挑战。ChatGPT等大型语言模型训练一次所消耗的电力相当于数千户家庭一年的用电量，而这个数字还在持续攀升。就在传统硅基计算即将触及物理极限之际，一项发表在《自然》杂志的突破性研究为AI的未来
在光子芯片训练物理神经网络有望提升效能 | 每日全球科技要闻
欧盟委员会9月9日发布《2025年战略前瞻报告》，提出“韧性2.0”（Resilience 2.0）方法，主张由被动应对危机转向前瞻性识别与塑造未来，并与近期发布的“欧盟备灾战略”相衔接。报告指出欧盟面临“竞争力与战略自主并重、以价值为导向的技术治理、人口与地
可持续人工智能：物理神经网络利用光实现更高效的训练
全球人工智能产业正面临一个前所未有的矛盾：一方面，社会对AI能力的需求呈指数级增长；另一方面，传统数字计算架构的能耗问题已经逼近临界点。当ChatGPT等大型语言模型的训练成本动辄数百万美元，数据中心的碳排放量直逼传统工业部门时，科学界迫切需要一种全新的计算范
清华团队合作在基于新型铁电器件的神经网络加速研究中取得新进展
随着深度神经网络在诸多领域取得重要性突破，其对数据和算力的巨大需求也日益凸显。尤其是在物联网（IoT）和边缘设备中，传统神经网络难以在有限样本下快速适应新任务，而重新训练模型又需要高昂的计算和能耗成本。相比之下，人脑能够通过极少样本（甚至单样本）进行快速学习与
摆脱GPU依赖，Nature发布「物理神经网络」综述：实现大规模、高效AI训练与推理
近年来，AI 通过聊天机器人等工具深刻改变了我们的生活，并在医疗、气象和材料设计等领域落地应用。这一进步主要依赖 GPU 的算力和数据规模的增长。但随着模型规模不断扩大，传统数字 GPU 的局限性愈发明显。要突破这一瓶颈，AI 需要在保证精度和吞吐量的同时，降
弱电系统：现代建筑背后的“智慧大脑”与“神经网络”
在信息时代，弱电系统如同建筑的隐形脉络，支撑着数字化生活的方方面面。与驱动电器设备的强电不同，弱电系统专注于信息传输与智能控制，构成了现代建筑的"神经系统"。
Nature综述聚焦「物理神经网络」：或突破GPU局限，开启AI高效训练推理新篇
近年来，人工智能（AI）技术通过聊天机器人等工具深度融入日常生活，并在医疗诊断、气象预测、材料设计等领域展现出强大应用潜力。这一技术跃迁的核心驱动力，是图形处理器（GPU）算力的指数级提升与海量数据资源的积累。然而，随着模型参数规模突破万亿级，传统数字GPU架
摆脱GPU依赖！Nature发布「物理神经网络」综述：实现大规模、高效AI训练与推理
近年来，AI 通过聊天机器人等工具深刻改变了我们的生活，并在医疗、气象和材料设计等领域落地应用。这一进步主要依赖 GPU 的算力和数据规模的增长。但随着模型规模不断扩大，传统数字 GPU 的局限性愈发明显。要突破这一瓶颈，AI 需要在保证精度和吞吐量的同时，降