1.目前算法都有哪些研究方向算法研究目前算法的研究方向相当广泛,涵盖了多个领域和细分方向。 搜索算法:研究高效搜索和查询的方法,如深度优先搜索、广度优先搜索、A*搜索等。 合成数据:关注生成具有特定属性和结构的合成数据,用于训练和评估AI模型。 去二次方大模型(Subquadratic LLMs):研究降低大语言模型计算复杂度的方法,使得模型的计算需求随输入规模增https://blog.csdn.net/ly_7956/article/details/139209690

2.算法设计与分析一介绍:现代科学与技术的基石在当今数字时代,算法设计与分析已成为计算机科学中的核心领域之一。从搜索引擎的排序算法到人工智能的深度学习模型,算法的应用无处不在,影响着我们日常生活和工作的方方面面。本文将深入探讨学习算法的重要性、算法设计与分析的历史发展、实际应用、理论基础https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NjEwMTY0Mw==&mid=2247592872&idx=1&sn=870aec7f1825ed8c953b7a7aba9c89d8&chksm=fa4d4b0f52979850b80898eb8229434dba7a2dacd52076cb0c166fa3fc227b80775c6b251c58&scene=27

3.算法伦理探析原标题：算法伦理探析 算法伦理的核心原则是算法人文主义 陈昌凤、吕宇翔在2022年第3期《内蒙古社会科学》《算法伦理研究：视角、框架和原则》一文中认为，算法伦理的核心原则是算法人文主义，即坚持人文主义的传统三个要素。一是智能算法时代，仍然要坚持人的主导价值，重视人的独特性即人的尊严；二是在将算法广泛应用https://baijiahao.baidu.com/s?id=1777430967379646700&wfr=spider&for=pc

4.基于优化理论的支持向量机学习算法研究2.对光滑支持向量机进行研究.无约束支持向量机模型是非光滑不可微的,许多优化算法无法直接用来求解该模型.采用CHKS函数作为光滑函数,提出了光滑的CHKS支持向量机模型,并用Newton-Armijo算法来训练该模型.该算法通过批处理训练来提高训练速度,节省存储空间,可以有效求解高维、大规模的分类问题. 3.基于优化理论中的KKThttps://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10701-2009195330.htm

5.图像增强算法机器学习图像增强算法研究jiecho的技术博客图像增强算法 机器学习 图像增强算法研究 文章目录 系列文章目录 前言 一、Retinex理论 二、算法目的: 三、Retinex基础算法 四、算法介绍及流程 4.1 SSR算法介绍 4.2 SSR操作流程 4.3 MSR算法介绍 4.4 MSR操作流程 4.5 MSRCR算法介绍 4.6 MSRCR操作流程 4.7 MSRCP算法介绍https://blog.51cto.com/u_12902/8023281

6.算法社会研究的经典之作:简议《算法社会:技术权力和知识本书是国内市场上为数不多在理论和实践两方面均有所长的著作,加上运用哲学、政治学、法学、管理学、心理学和生物学等多学科知识,可谓内容精深、方法独到。作者在书中独创了一些独特的概念如算法治理术、算法的技术篡夺、负责任和可问责的算法运行等,这些概念提供了算法理论研究的有益切入点。http://e.mzyfz.com/paper/2135/paper_57230_11786.html

7.JeffDean撰文:谷歌AI2018研究成果汇总今年,我们在计算摄影研究方面的主要工作之一是创造一种称为“夜视”(Night Sight)的新能力,它使 Pixel 手机相机能够“在黑暗中观看”。 左:iPhone XS(全分辨率)。右: Pixel 3 的夜视能力(全分辨率) 算法和理论 算法是谷歌系统的支柱,触及我们所有的产品,从Google trips背后的routing算法到Google cloud的consistenthttps://36kr.com/p/1723150434305

8.理论网本文使用组织网络相关理论研究组织,受以汤普森(Thompson)为代表的开放系统组织研究思路启发[3],把组织作为一个动态、开放的组织过程进行结构和机制分析,而非静态实体来研究。本文所讨论的组织网络是在数智化背景下开放的、动态的复杂巨系统。 在数字化转型情境下,数据资源化与数字技术的运用改变了组织赖以保持竞争力https://www.cntheory.com/zydxgjxzxybk/zgzydxgjxzxyxb/zdwztj/202311/t20231108_62085.html

9.科研动态我院几何计算团队在结构化网格理论与算法研究方面近日,我院几何计算团队在结构化网格理论与算法研究方面再次取得突破,分别在计算力学领域顶级期刊《Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering》(CMAME)和计算机辅助设计领域顶级期刊《COMPUTER-AIDED DESIGN》(CAD)发表重要论文。 CMAME期刊是计算力学领域的顶级期刊,致力于发表流体力学、材料力学、固体与结构力学http://drise.dlut.edu.cn/info/1181/11423.htm

10.科学网—工业领域占据统治地位80年之久的PID算法为何如此坚固从目前的工业应用场景来看,大多数还是第一种情况,这里我们就可以用理论研究方向进展不尽人意的原因来解释,进一步思考在于理论方向的研究者们有没有意识到这个问题?也就是这个算法必须具有一个突出的点,同时,各方面不能有硬伤,才能够让使用者纳入考虑范围。即使意识到这个问题,也是有门槛的,至少得有一个多元化团队。https://blog.sciencenet.cn/blog-3387802-1332750.html

11.中国工程物理研究院研究生院方向简介:主要研究内容是在有噪声的条件下实现高精度量子计算的方法及其应用,包括发展容错量子计算的理论和量子纠错理论,寻找低量子比特损耗的容错量子计算方案,优化量子模拟计算算法,探索量子计算在人工智能、量子化学、数学优化及凝聚态物理等领域的应用,基于量子错误缓解探索有噪声中等规模量子计算技术的实际应用。 https://gscaep.ac.cn/subPage/rencaizm.html?id=2160

12.AIDL专栏方以类聚,物以群分,吉凶生矣于剑:聚类理论与算法聚类算法的公理化研究是聚类分析理论发展过程中重要的研究方向之一。 文献上有三种研究聚类公理化的方法:聚类判据(目标函数)的公理化,聚类映射的公理化,聚类有效性函数的公理化。 1、 聚类判据的公理化 Karayiannis在1999年首先进行了聚类判据公理化的尝试。如下面的函数公式: https://cloud.tencent.com/developer/article/1626593

13.最优化理论与算法(第2版)/清华大学研究生公共课教材·数学系列简介最优化理论与算法(第2版)/清华大学研究生公共课教材·数学系列 暂无报价 1500+评论 99%好评 编辑推荐: 内容简介: 本书是陈宝林教授在多年实践基础上编著的。书中包括线性规划单纯形方法、对偶理论、灵敏度分析、运输问题、内点算法、非线性规划KT条件、无约束优化方法、约束优化方法、整数规划和动态规划等内容https://www.jd.com/hhyx/87f65e3e5647c8f0.html

14.“新一代人工智能”研究的三大重点方向聚焦人工智能重大科学前沿问题, 以突破人工智能基础机理、模型和算法瓶颈为重点, 重点布局可能引发人工智能范式变革的新一代人工智能基础理论研究, 为人工智能持续发展与深度应用提供强大科学储备。 1.1 新一代神经网络模型 借鉴神经认知机理和机器学习数学方法等, 开展神经网络模型非线性映射、网络结构自动演化、神经元和https://blog.itpub.net/29829936/viewspace-2600424/

15.边伟哈工大数学系哈尔滨工业大学.doc国家自然科学基金-青年科学基金—约束非光滑非凸优化问题的算法理论研究与应用,-。哈尔滨工业大学青年拔尖人才计划—稀疏还原问题中的优化理论与算法研究,-。哈尔滨工业大学基础研究杰出人才培育计划III类—优化理论与算法、神经网络,-。哈尔滨工业大学理学创新研究发展培育计划—基于图像恢复问题的稀疏优化理论与算法研究,-https://www.taodocs.com/p-262211112.html

16.《最优化理论与算法(第2版)——清华大学研究生公共课教材·数学当当网图书频道在线销售正版《最优化理论与算法(第2版)——清华大学研究生公共课教材·数学系列》,作者:陈宝林 编著,出版社:清华大学出版社。最新《最优化理论与算法(第2版)——清华大学研究生公共课教材·数学系列》简介、书评、试读、价格、图片等相关信息,尽在http://product.dangdang.com/9059113.html

17.陈吉栋人工智能法的理论体系与核心议题可信对应的是人工智能的不确定或风险。现阶段,确保人工智能可信已经成为政策制定和学术研究的重点议题。技术上,稳定性、泛化能力(可解释性)、公平性、主体权利保护等,构成了可信人工智能的基础。现阶段法学界理论研究尚未足够重视可信作为原则的基础作用,主要聚焦算法可信治理和数据可信利用的研究。https://www.jfdaily.com/sgh/detail?id=940325