深度网络

在数字化时代， 互联网 流量与数据智能化已跃升为行业发展的核心驱动力，高效管理互联网流量、确保数据安全无虞，并成功实现数据的智能化应用，已成为当前互联网领域亟需攻克的重大课题。 北京浩瀚深度信息技术股份有限公司（以下简称“浩瀚深度”） 深耕在互联网流量和数据智能化领域，从ATM交换设备先

近年来，随着我国 互联网 的普及以及数字化程度逐渐加深，社会对网络安全的需求也以前所未有的速度迅猛增长。企业信息安全保护已成为企业可持续发展的重要环节，企业存储了大量敏感信息和数据，如用户隐私信息、 商业 机密数据等，一旦泄露或遭受攻击，将会对企业运营造成巨大的威胁和

最近几年，在关键基础设施领域，要是提起维谛技术，很多人都不会陌生。都知道维谛技术（Vertiv）是数一数二的大品牌，但是却不了解这家公司凭什么能够取得这么出色的市场地位。事实上，要想明白这一点，那就得说说维谛技术（Vertiv）的前身。维谛技术（Vertiv）的前身就是曾经赫赫有名艾默生网络能源，这个名字应该很熟悉吧，

速途网讯 “读中国网文让我有一种恋爱的感觉。”这是菲律宾网络文学作家洋桔梗·雷纳（Eustoma_Reyna）在12月6日第二届上海国际网络文学周（以下简称网文周）中外作家圆桌会上流露的心声。本届网文周由上海市新闻出版局指导，上海市出版协会、阅文集团主办。开幕次日的中外作家圆桌会，邀请了来自美国、孟加拉国、加拿大、中国

作为记录物体信息的一种方式，三维模型图像具有许多特征，明显优于二维图像。然而在三维模型获取过程中，由于各种因素的干扰，如传感器误差、数据丢失等，三维模型可能会出现缺失、损坏或噪声等问题。这些问题会导致模型的不完整性和不准确性，进而影响到后续的应用和分析。三维模型的修复目前是计算机图形学领域的一个重要研究方向。传统的三维

全息技术一直以来都是显示领域追求极致的目标和体现，全息技术可以记录和重建物体的整个波前，包括振幅和相位信息。然而，传统的全息重建方法依赖于先验和复杂的计算过程，限制了其广泛应用的可能性。据悉，微美全息开发了一种全新的解决方案——基于深度学习的全息重建网络，将彻底改变全息图像重建的方式。这项技术突破了传统方法的局限性，通

数字全息技术是一种基于干涉和衍射的物体波的记录和回放技术。然而，由于光学干扰容易受到环境的影响，记录过程总是受到许多因素的影响。计算机生成全息（CGH）技术是一种通过编码相干光波前的强度或相位来获得自定义光场分布的光场调制技术。对于仅相位计算全息，可以实现显示的图像，而不受孪生图像的干扰。空间光调制器（SLM）技术及超

公众号/  ScienceAI（ID：Philosophyai） 编辑 | 萝卜皮识别声音涉及输入波形到语义表示的大脑转换。尽管过去的研究将颞上回 (STG) 确定为重要的皮层区域，但这些脑转换的计算指纹特征仍然很差。法国国家科学研究中心和艾克斯-马赛大学以及荷兰马斯特里赫特大学的

随着计算机视觉和深度学习技术的不断发展，图像三维重建算法在三维建模、机器人视觉、医学图像处理等领域得到了广泛的应用。据了解，微美全息(NASDAQ:WIMI)开发了基于深度卷积神经网络的图像三维重建算法系统，其是通过卷积神经网络提取输入图像的特征，再通过全连接层生成三维模型的参数，最终将这些参数输入到三维模型中进行重建

编辑 | 萝卜皮深度神经网络（DNN）因其高预测精度已成功用于许多科学问题，但由于其可解释性差，它们在遗传研究中的应用仍然具有挑战性。在这里，斯坦福大学的研究团队考虑了 DNN 中可扩展、稳健的变量选择问题，用于识别基因组测序研究中推定的因果遗传变异。研究人员发现 DNN 中的特征选择具有明显的随机性，因为它具有随机性