神经网络动漫_第8页

液态神经网络详解

液态神经网络（Liquid Neural Networks，LNNs）是一种新型的人工智能模型，其灵感来自于生物神经网络的结构和功能。与传统的深度神经网络相比，LNNs具有以下几个特点：

近年来，人类活动对地球环境的影响日益显现，尤其是二氧化碳排放对海洋生态系统的冲击愈加明显。海水吸收了大量的二氧化碳后会形成碳酸，从而降低pH值，这种被称为“海洋酸化”的现象会对海洋生态系统造成深远影响，比如威胁珊瑚礁、贝类和其他海洋生物的生存。通过监测酸碱度，

俄罗斯运营商 MTS 宣布，其已与来自 Smart Engines 公司的俄罗斯开发人员一起开发了一款新产品方案，这种MTS ID文档解决方案基于更新的神经网络，有助于更快地识别各种类型的文档。同时，该解决方案可用于各种设备以验证访问。

在神经网络中，激活函数的作用是将输入信号转换为输出信号，从而引入非线性因素。没有非线性激活函数的神经网络将只能解决线性可分问题，这大大限制了其应用范围和性能。因此，非线性激活函数的使用是神经网络能够处理复杂、非线性问题的基础。

金融交易网络和蛋白质结构存在共同特征：它们在欧几里得（x, y）空间中难以建模，需要通过复杂、大规模且异构的图结构进行精确编码和表征。

国家知识产权局信息显示，上海哔哩哔哩科技有限公司申请一项名为“神经网络训练训练方法、抠像处理方法、装置和设备”的专利，公开号 CN 118982553 A，申请日期为 2024 年 7 月。

国家知识产权局信息显示，国网江苏省电力有限公司南京供电分公司取得一项名为“基于反向传播神经网络的自适应无人机控制方法及系统”的专利，授权公告号CN 118444578 B，申请日期为2024年7月。

本次给大家带来一篇SCI论文的全文翻译！该论文引入了一种基于空间依赖的图神经网络（GNN）方法，并探讨空间结构与城市尺度上恢复质量之间的关系。该论文阐明了空间结构与恢复质量之间的关联，为未来提升城市居民的福祉提供了新的视角。