人民财讯3月13日电，2025年3月，狄耐克脑电波交互事业部的彭俊仁博士在国际期刊《Journal of Neural Engineering（JNE）》发表题为：“Explainable multiscale temporal convolutional neural network model for sleep stage detection based on electroencephal ...

近日，由崂山实验室吴立新院士领衔的科研团队在海洋环境智能预报领域取得重要突破。相关研究成果以“Forecasting the Eddying Ocean with a Deep Neural ...

本文旨在通过可视化方法和数学推导，揭示图神经网络自注意力层的内部运作机制。我们将采用"位置-转移图"的概念框架，结合NumPy编程实现，一步步拆解自注意力层的计算过程，使读者能够直观理解注意力权重是如何生成并应用于图结构数据的。

南加州大学首创的这种3D-CNN工具通过分析磁共振成像（MRI）扫描，以非侵入性的方式追踪大脑老化速度，提供了一种精确的方法来测量大脑随着时间的推移如何衰老。该模型有望成为理解、预防和治疗认知衰退及痴呆症的强大工具。