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智能算法期刊权威发布_免费自动计数(2024年11月精准访谈)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

智能算法期刊

北航沙磊：AI领域的璀璨明星 𐟌Ÿ 如果你对人工智能感兴趣，那你一定不能错过北航的沙磊教授。沙磊博士是北京航空航天大学人工智能学院的教授，同时也是博士生导师。他可是国家级青年人才，曾在2018年从北京大学信息科学技术学院计算语言学研究所获得理学博士学位。之后，他在苹果公司的Siri NLP组担任资深研究员，2020到2022年间还在牛津大学的智能系统组担任研究助理。沙磊的主要研究方向包括可解释的自然语言处理模型、信息抽取、可控文本生成以及小样本自然语言模型。他在本领域的顶级会议和期刊上发表过多篇学术论文，比如ACL、NeurIPS、AAAI、EMNLP、NAACL、Coling等。他还担任过IJCAI、AAAI、ACL、ICML、NeurIPS、ICLR、EMNLP、Coling、NAACL等国际会议的程序委员会委员，其中还担任AAAI和IJCAI的SPC，以及ACL领域的主席。此外，他还曾获得EMNLP2020杰出审稿人奖。沙磊对科研实习生的招收也有很高的要求，目标是培养出世界一流的科研成果并在相关领域顶会顶刊发表学术论文。他希望实习生具备坚实的数学基础和解决问题的能力，同时拥有数据挖掘、机器学习、信息检索、自然语言处理、人工智能算法博弈论等领域的相关知识，并具备优秀的编程能力和良好的沟通能力。如果你有基于自然语言处理、知识图谱、数据挖掘等技术主题的合作需求，欢迎联系沙磊教授。他的研究方向不仅限于法律、金融、智能应用等领域，还涉及更广泛的应用场景。总之，沙磊教授在人工智能领域的研究成果和影响力都非常显著，是值得关注和学习的榜样。

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【「深圳科学家用AI发现超16万种RNA病毒」】「深圳高校发现超16万余种新病毒」病毒与人类健康密切相关，但人类已确认的病毒种类仅有5000余种，是病毒世界的冰山一角。中山大学深圳校区科研团队与阿里云合作开发的LucaProt人工智能算法，能够对病毒和非病毒基因组序列进行深度学习，并在数据集中自主判断病毒序列。利用这套算法，研究团队发现了180个超群、16万余种全新RNA病毒，是已知病毒种类的近30倍。相关研究发表于国际学术期刊《细胞》。「深圳高校团队运用AI发现新病毒」（科技日报）科技日报的微博视频

Explainpaper：科研神器！ ❤️ 科研工作者的苦与乐，只有同行才能深有体会。找到研究方向、阅读和分析学术论文，这不仅仅是找资料那么简单。对于许多新手研究员来说，读懂这些专业领域的论文简直是一场“战争”。正是在这种情况下，Explainpaper这款文献阅读神器应运而生。 Explainpaper是什么？ Explainpaper是一款高效实用的文献阅读和写作工具。它通过智能化的算法和丰富的学术资源，帮助用户理解、分析和组织各种学术论文，并提供全面的参考和建议。不仅能节省写作时间，还能提升论文质量，助力研究员们更好地开展科研工作。 Explainpaper的特点和优势丰富的学术资源 𐟌Ÿ Explainpaper拥有庞大的学术数据库，覆盖多个学科领域的研究文献。用户可以通过关键词搜索或上传摘要获取与自己研究方向相关的论文，并迅速获取相关资料。智能化算法支持 𐟤– Explainpaper利用自然语言处理和机器学习算法，能够快速解读和理解众多学术论文。它可以帮助用户分析和提取关键信息，抓住论文的核心观点和结论。同时还会给出一些简要的笔记，记录论文主题、作者、出版时间和期刊信息等。提供写作框架和结构 𐟓 Explainpaper根据用户输入的关键词和论文摘要，自动生成一份初步的写作框架和结构。它将论文划分为不同的章节和段落，并给出每个部分应包含的内容。这为用户提供了一个清晰的写作指南。参考文献管理和引用 𐟓‘ Explainpaper支持用户管理参考文献，并提供标准的引用格式。用户可以将找到的论文直接添加到参考文献列表中，并在写作过程中方便地引用和生成参考文献。总之，Explainpaper不仅是一个文献阅读工具，更是一个科研工作者的好帮手。它能帮助我们更高效地进行科研工作，让科研变得更加轻松愉快。

你多久没看过报纸了？𐟓𐊤𛊥䩦”𖥈𐤺†《文学报》编辑寄来的报纸，迫不及待地打开，闻到了那股久违的油墨味道。𐟓– 《文学报》成立于1981年4月，是中国文坛上第一张大型综合性专业文学报纸。历经43年的风雨，我手上的这份已经是第2633期了。𐟓… 翻阅了一下午，我特别喜欢其中的小说节选。一个版面，十几分钟的时间，你可以试读一本小说里的精彩片段，从而判断自己是否喜欢。作为一个非文学领域的普通人，选书是一件很难的事情，因为阅读真的是一件很私人的事情。豆瓣高分也可能不合胃口，读书博主们推荐的书也大部分都是出版社的推广任务，很难判断哪本是适合自己的。而《文学报》这类期刊处在信息茧房的系统之外，提供的信息与视角是公开的、直接的，未被污染与过滤的。这带给我一种很奇妙的感觉，信息分发的方式已经改变，在智能推荐算法把我们可能喜欢的一切堆到我们的面前时，仔细想想，那些被打了标签的兴趣也变得有些索然无味了，退化为一种毫无惊喜的日常。阅读报纸给我带来的感觉，是我完全信任我所看到的一切。在这样的时代里，在人工智能扰乱认知，数字算法投喂信息的时代里，不用带着任何一丝怀疑，去翻阅一打报纸，令我享受了一下午平静的安全感。𐟌🀀

艺术创作中的生成式人工智能：逻辑与语义艺术创作一直是艺术家们展示技艺、抒发情感和表达创意的重要途径。随着人工智能技术的发展，艺术创作也迎来了新的变革。生成式人工智能（AIGC）艺术，作为信息科技与艺术的深度融合，已经成为一种新兴的艺术创作模式。本文将探讨AIGC的逻辑内涵、prompt语义要素以及它们在艺术创作中的互动关系。 𐟔 论文概述论文标题：《艺术创作领域生成式人工智能逻辑内涵与语义要素的应用研究》作者：姚建东发表时间：2023年9月期刊：《新楚文化》 𐟓š 论文逻辑 AIGC的逻辑内涵：人工智能艺术机器深度学习的理论框架。 prompt语义要素：包括作品主题、风格、创作方式和条件限制等。 𐟔 研究方法分析AI艺术创作的过程、prompt对AIGC创作的影响以及两者之间的互动关系。探讨AIGC的逻辑内涵，包括数据驱动的创作过程、机器深度学习的规则和算法、自我学习和迭代进化的能力。研究prompt语义要素在艺术创作中的作用。 𐟔 主要发现 AIGC的创作过程涉及数据驱动、深度学习规则和算法、自我学习能力。 Prompt语义要素在AIGC艺术创作中起到关键作用，包括引导作品主题、风格和创作方式。 𐟔 结论与建议 AIGC逻辑内涵与prompt语义的融合互动在AI艺术创作中具有重要意义，但也面临语义表达复杂性、生成偏差和创造性限制等挑战。需要进一步研究和探索AIGC逻辑与prompt语义的互动，改进和完善深度学习算法和内容生成模型，提高艺术作品的质量和创造性。 𐟔 研究意义本研究对于推动人工智能与艺术的深度融合，促进艺术领域的创新和发展具有重要意义。

科学家利用人工智能发现迄今为止距其主星最近的最小行星近日，由中国科学院上海天文台葛健教授带领的国际团队创新了一种结合GPU相位折叠和卷积神经网络的深度学习算法，并成功在开普勒（Kepler）2017年释放的恒星测光数据中发现了五颗直径小于地球、轨道周期短于1天的超短周期行星，其中四颗是迄今为止发现的距其主星最近的最小行星，类似火星大小。这是天文学家首次利用人工智能一次性完成搜寻疑似信号和识别真信号的任务，相关研究成果发表在国际天文学期刊《皇家天文学会月报》（MNRAS）上。

近日，由中国科学院上海天文台葛健教授带领的国际团队创新了一种结合GPU相位折叠和卷积神经网络的深度学习算法，并成功在开普勒望远镜2017年释放的恒星测光数据中发现5颗直径小于地球、轨道周期短于1天的超短周期行星，其中4颗是迄今为止发现的距其主星最近的最小行星，类似火星大小。这是天文学家首次利用人工智能一次性完成搜寻疑似信号和识别真信号的任务。这些火星大小的行星提供了更加多样化的系外行星样本，为理解超短周期行星形成机制提供新线索。相关研究成果已发表在国际天文学期刊《皇家天文学会月报》上。超短周期行星在类太阳恒星的发生率很低，只有大约0.5%。到目前为止，总共找到145颗超短周期行星，其中只有30颗小于地球半径。经过5年努力，研究团队成功开发新算法（GPFC），相比国际上流行的BLS法，该算法的搜寻速度提高了约15倍，检测准确度和完备度分别提高约7%。这些超短周期行星的存在，为行星系统的早期演化、行星—行星相互作用以及恒星—行星相互作用的动力学（包括潮汐力和大气侵蚀）研究提供了重要线索，对行星形成理论研究有重大意义。该研究成果也充分显现了人工智能在天文海量数据中探寻微弱信号的应用潜力。

「纯血鸿蒙万物皆可碰一碰」「纯血鸿蒙打造全新系统级AI」 HarmonyOS NEXT也是之前和大家说的系统级AI。华为将AI与OS深度融合，带来全新的鸿蒙原生智能Harmony Intelligence，真正开启AI大模型时代的OS体验。[666][666] 自研系统做AI嵌入是更灵活的，小艺现在有华为自研盘古大模型加持，不仅是AI助手，也是系统级智能体，能感知场景，理解需求，更懂用户，提升解决各类问题的效率。[馋嘴][馋嘴] 大家可以结合自己的生活需求，出行、办公、娱乐、生活、运动感受AI带来的生产力升级。华为的算法和算力还是可以相信的，1区top期刊会议嘎嘎发，遥遥领先[给你小心心][给你小心心]

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