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薛定谔方程的巧妙求解,基于FermiNet高精度求解波函数

作者:于璠 背景 薛定谔方程是量子力学的一个基本方程,通过求解该方程,可以解决大部分的物理、化学问题。但问题在于,薛定谔方程中基函数的数量随分子体系维度的增加而指数上升,如甲烷分子...

论文精讲 | 基于昇思的流场景下知识图谱表示学习框架

作者:李锐锋 论文标题 StreamE: Lightweight Updates of Representations for Temporal Knowledge Graphs in Streaming Scenarios 论文来源 SIGIR 2023 论文链接 https://dl.acm.org/doi/1...

论文精讲 | 使用稀疏Ising机训练深度玻尔兹曼网络

分享人:曾庆国 |学校:南方科技大学 内容简介 摩尔定律的放缓推动了非传统计算范式的发展,例如专门针对组合优化问题求解的定制化Ising机。本次会议将介绍基于P-bit的Ising机在训练深度生成...

基于PhyCRNet求解时空域PDEs

作者:于璠 背景 由偏微分方程(Partial Differential Equation)建模的复杂时空系统在许多学科中普遍存在,例如应用数学、物理、生物、化学和工程。在多数情况下,我们都无法获得用以描述这些...

论文精讲 | 基于昇思MindSpore的零售商品视觉结算原型学习PLACO,实现准确率提升2.89%

作者:李锐锋 论文标题 Prototype Learning for Automatic Check-Out 论文来源 IEEE TMM 论文链接 https://ieeexplore.ieee.org/document/10049664/ 代码链接 https://github.com/msfuxian/...

最新综述文章梳理量子到宏观尺度AI4S共性特点

作者:于璠 背景 人工智能(AI)的发展给科学发现引入了新的范式。如今AI已经开始改进、加速和使能我们对广泛的空间和时间尺度下的自然现象的理解,从而促进自然科学的发展,并催生了AI4Scie...

项目分享 | 昇思MindSpore接入强化学习的新环境和新算法

作者:****严可熙, 景煜恒, 刘志豪, 丰效坤, 雷世骐-**中国科学院自动化研究所 摘要 本次强化学习实验,我们小组选择的题目为“昇思MindSpore 接入强化学习的新环境/新算法”。我们将一个面向...

论文精讲 | 基于昇思的等夹角向量基(EBVs)分类性能显著优于传统分类器详解

**作者:**李锐锋 论文标题 Equiangular Basis Vectors 论文来源 CVPR 2023 论文链接 https://arxiv.org/abs/2303.11637 代码链接 https://github.com/msfuxian/EBV 昇思MindSpore作为一个开...

昇思科学计算套件喜迎新成员:MindSpore Earth 0.1地球科学套件全新发布

2023年9月21日下午,在以“加速行业智能化”为主题的华为全联接大会2023(Huawei Connect2023)昇思MindSpore专题论坛上,昇思MindSpore开源社区发布了MindSpore Earth 0.1地球科学套件。 该套...

以MindSpore Elec实践为例的智能电磁计算若干进展综述

**作者:**于璠 背景 东南大学崔铁军院士团队近期发表了一篇“智能电磁计算的若干进展”的综述论文[1],里面详尽地描述了人工智能在电磁计算领域的进展,为读者入门并了解该领域最新的研究成...

昇腾AI@青岛 | 更快!更准!米塔碳携手昇腾AI打造新能源高精度预测平台

近日, 在青岛昇腾人工智能生态创新中心的支持下,米塔碳公司的“璞云天空地一体化能源大数据平台”正式上线。该平台核心技术为高精度的璞云气象功率预报大模型,依托Atlas 系列硬件和昇思Min...

项目分享 | 如何通过MindNLP将HuggingFace Datasets嫁接到昇思MindSpore

作者:吕昱峰 来源:知乎 摘要 MindNLP的开发大概也有小一年时间了,整体而言面临着诸多的问题,并且还伴随着LLM带来的一系列冲击和挑战。作为一个依赖昇思MindSpore向上生长的后来者NLP框架...

论文精讲 | 基于昇思MindSpore实现多域原型对比学习下的泛化联邦原型学习

作者:李锐锋 论文标题 Rethinking Federated Learning with Domain Shift: A Prototype View 论文来源 CVPR 2023 论文链接 https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Huang_...

基于深度学习模型来替代传统DFT模型以及DeephE3模型的分析综述

作者:于璠 背景 近年来深度学习在计算量子化学领域取得了重大进展,现有的深度学习方法已经证明了其在解决各种具有挑战性的量子力学模拟任务方面的效率和表现力,随着当今算力的不断增加,深...

项目分享 | 如何通过昇思MindSpore实现强化学习玩游戏

作者:Hamwon 摘要 《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》是首篇将强化学习与深度学习结合起来的深度强化学习经典论文,由DeepMind团队设计开发,算法在Atari 2600 游戏环境进...

论文精讲 | 量子计算二维Isometric张量网络态

分享人:吴绍君 |学校**:电子科技大学** 内容简介 在模拟量子多体系统时,克服复杂性的指数增长是物理学中一个具有挑战性的目标。目前,对于一维量子系统的基态性质,基于张量网络态(TNS...

SAIL奖揭晓!昇思MindSpore使能大模型、AI4S,打造流体仿真重器

上周刚刚闭幕的世界人工智能大会WAIC2023(7月6日-7月8日)与华为开发者大会 2023(Cloud)(7月7日-7月9日)期间,昇思MindSpore AI框架助力孵化的30+大模型、12+AI4S创新成果,分别在重磅发...

对称性与AI for Science,游走于人工智能与科学领域的几何深度学习

作者:于璠 背景 回顾神经网络架构的发展历程,我们可以发现,对称性始终扮演一个隐蔽而核心的角色,几何深度学习将对称性的重要性凸显出来。一方面,在传统计算机视觉与自然语言处理领域,我...

绝了!这样使用昇思MindSpore大模型编译器,性能提升N倍、速度提升9倍以上

作者:金雪锋 背景 静态图跑大语言模型有许多好处,包括: 算子融合优化/整图执行带来的性能提升;如果是昇腾,还可以使用整图下沉执行,进一步提升性能,而且整图下沉执行不受host侧数据处理...

论文精讲 | 量量子计算在实现容错之前的实用性证据

分享人:金睒 |学校**:电子科技大学** 内容简介 量子计算有望在很多特定任务上提供比经典计算更强的计算能力。然而,含噪量子计算机还不能实现完全容错,这也导致了对当前量子计算实用性的...

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