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智能算法期刊权威发布_修改原始数据会被发现吗(2024年12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：2024-12-01

智能算法期刊

深度强化学习：只做擅长，不接难题 𐟎𜺥Œ–学习领域，专长于Q-learning、Policy Gradient等算法，以及环境搭建和应用实现。 𐟔 深度强化学习，精通DQN、DDPG等算法，并能结合Gym进行实践。根据需求定制代码程序，不在话下。 𐟤– 结合强化学习与其他领域，挑战难度适中，不搞太难的。 𐟏 其他领域如机器学习预测、房价预测、Kaggle问题等，也能轻松应对。 𐟓Š RL、DGN、PPL、DDPG、TD3、SAC等算法，均可指导复观。 𐟌 能源规划、路径规划、电网等应用场景，同样适用。 𐟤 多智能体算法，如MADDPG、MADQN、MAPPO、QMIX等，均可讲解和实现。 𐟓š 专业辅导强化学习算法期刊/会议代码，包括A2C、A3C、SAC、PPO、DQN、TD3、TRPO和DDPG及多智能体MADDPG、MAPPO、QMIX等变体和改进。 𐟒𜠤𘚥Šᨌƒ围涵盖：完成要求的代码，帮忙想创新点。 𐟎﹥㤸“业：计算机科学与技术、通信工程、自动化、数据科技、金融工程、车辆工程、控制工程、机械设计、目标检测、包裹检测、深度学习、计算机视觉、计算机网络代做等。 𐟔 研究方向：路径规划、辅助诊断、推荐系统、网约车调度和机器人学。 𐟓ˆ 目前处理过强化学习交叉领域以及该领域问题，经验丰富，中介勿扰！

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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

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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。

AMiner：科研工作者的智能助手 𐟌Ÿ 应用介绍 AMiner 是一个由清华大学计算机系研发的人工智能对话式文献知识库。它不仅支持中英文文献的检索与阅读，还提供了智能问答和写作辅助等高级功能。AMiner 帮助科研人员快速获取学术资源，深入理解研究领域，提升科研产出。 𐟓ˆ 发展规模 AMiner 通过构建全球最大的学术网络，利用先进的算法为用户提供学术资源推荐、创新趋势分析和科研合作机会。它覆盖了全球数百万学者和数十万家研究机构，积累了丰富的学术数据和用户反馈。AMiner 能够帮助用户快速发现相关学术资源，洞察研究前沿，促进学术交流与合作。 𐟎›‡用户人群 AMiner 的目标用户包括学者、研究人员、学生及对学术创新感兴趣的专业人士。 𐟌 分类与赛道学术研究与创新工具人工智能与学术服务 𐟏… 荣誉与标签多次在国际顶级会议和期刊上发表论文，获得多项技术专利和创新奖项。学术网络、创新洞察、智能推荐 𐟓Š 应用场景学术研究的文献检索与分析科研项目的创新点挖掘与合作机会发现学术趋势的跟踪与预测 𐟒ᠧ‰𙧂𙊦•𐦍𐥯Œ：涵盖全球范围内的学术资源。分析精准：运用先进算法提供深度洞察。交互友好：用户界面简洁，操作直观。 𐟒𐠦˜縷榔𖨴𙊥Ÿ𚧡€功能免费使用，部分高级功能提供付费选项。 𐟓𒠦˜縷榜‰网站、APP或小程序是，可通过官方网站访问并使用各项服务。至于是否有APP或小程序则取决于具体的开发情况和发布渠道。

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深圳先进院刘志远课题组招募客座研究生中国科学院深圳先进技术研究院集成所的刘志远课题组正在招募客座研究生，欢迎对深度学习技术辅助开发柔性触觉传感器、柔性电子皮肤、机器人灵巧手、具身智能传感等领域感兴趣的学生加入我们的团队。实验室配备了先进的跨学科研究平台和设备，表现优秀的同学还有机会获得前往美国斯坦福大学、新加坡南洋理工大学、加州大学、芝加哥大学、美国国家实验室等顶尖学术机构联合培养的机会。 𐟓 课题组简介：刘志远教授是课题组的负责人，拥有丰富的学术背景和研究成果。他专注于生物界面柔软可拉伸导电材料及相关传感系统的研究，提出了基于纳米团簇-弹性体界面渗透的制备柔软可拉伸导电薄膜的新方法。近年来，他在国际顶级期刊上发表了多篇论文，如Nature, Nature Electronics, Nature Chemical Biology, Nature Communications, Advanced Materials等。 𐟓‹ 研究方向：柔性传感器、电子皮肤、灵巧手的开发制备机器人与传感器的通信、控制、数据采集具身智能深度学习算法优化 𐟎Œ位要求：材料加工、自动化控制、电子信息、计算机等相关专业，在读一、二年级研究生掌握一种或多种编程语言，了解深度学习技术者优先品学兼优，身体健康，无不良记录能够进行至少一年半的学习（获得导师的实习许可） 𐟓젧”𓨯𗦖𙥼：有意者请将简历发送至yang.zhao@siat.ac.cn，我们会筛选合格后通过邮箱或电话联系您。欢迎加入我们的团队，共同探索柔性电子与机器人技术的未来！

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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