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第一性原理”（First Principles）源于哲学与物理学，指从最基本的不可再分的原理出发，通过逻辑推演构建整个知识体系，而不依赖经验或类比。将复杂问题拆解到最底层的基本单元，从源头出发进行推理，而非基于现有经验或表象规律进行归纳。1小时跟着谷歌大佬使用第一性原理方法理解深度学习！深度学习神经网络原理：卷积神经网络！物理学、数学、Google DeepMind例如，在物理学中，牛顿力学的第一性原理是三大运动定律，所有宏观力学现象均可从这些基本定律推导而来；

知识图谱（Knowledge Graph）作为融合结构化知识与语义关系的核心技术，与多个领域结合可产生丰富的研究创新点。以下从资料包：一、 人工智能学习路线及大纲二、计算机视觉OpenCV【视频+书籍】三、AI基础+ 深度学习 + 机器学习 +NLP+ 机器视觉 教程四、李飞飞+吴恩达+李宏毅合集五、自动驾驶+知识图谱等资料六、人工智能电子书合集【西瓜书、花书等】七、各阶段AI论文攻略合集【论文带读/代码指导/本硕博/SCI/EI/中文核心】

机器学习领域易发SCI的热门方向包括：1.可解释性机器学习（如SHAP方法），满足模型透明化需求；2.生物医学应用（疾病诊断、药物研发），受益于交叉学科期刊支持；3.工业自动化（预测性维护），具有实际应用价值；4.强化学习（机器人控制、自动驾驶），在交互决策领域前景广阔；5.生成式模型（GAN/VAE），推动图像和文本生成技术创新。这些方向因兼具理论价值与实践意义，易受权威期刊青睐。

机器学习算法的时间复杂度是算法设计与工程实现的核心考量，其本质是计算资源与模型能力的量化平衡。实时推荐系统：选择 O (d) 复杂度的线性模型（如 FTRL）；图像识别：使用预训练模型 + 模型压缩技术降低推理复杂度。通过理论分析与工程优化的结合，可在保证模型性能的前提下大幅提升算法效率。

3D 点云算法体系庞大，从基础预处理到深度学习驱动的智能分析，覆盖了从数据清洗到语义理解的全流程。随着自动驾驶和机器人技术的发展，点云算法将更注重实时性、鲁棒性和多模态融合，而深度学习的引入正推动点云处理向端到端智能决策迈进。如需深入某类算法（如 PointNet 网络结构），可进一步探讨具体技术细节。3D点云资料+AI学习路线可以上图扫码获取资料包：一、 人工智能学习路线及大纲二、计算机视觉OpenCV【视频+书籍】三、AI基础+ 深度学习 + 机器学习 +NLP+ 机器视觉 教程。

本课程课程内容是按照互联网大厂公司的架构体系设计的，符合企业以及市场的要求。全程实战源代码讲解，课程通俗易懂，所有算法均给出相应的实战案例及应用项目，内容覆盖200+案例30+应用场景。课程根据市场需求不断升级。目前已更新到第十二期。

｜架构师带你玩转AI在深度学习模型训练中，你是否也遇到过这样的困扰：“为什么我的模型在训练集上表现完美，但在测试集上却一塌糊涂？”又或者"为什么我的神经网络训练了几百个epoch还是不收敛？" 这背后的原因在于，模型的成功不仅取决于网络架构的设计，更在于训练过程的精细调控。在这个调控过程中，有两个技术占据着举足轻重的地位：正则化与归一化。前者如同智慧的导师，防止模型过度拟合训练数据；后者如同稳定的基石，确保训练过程平稳高效。正则化（Regularization）是什么？正则化是一种减少模型过拟合风险的技术。

神经网络（Neural Network）的灵感源于生物大脑的神经元结构，是一种通过多层节点（神经元）相互连接实现信息处理的计算模型。其核心目标是通过 “学习” 从数据中提取模式，解决分类、回归、生成等复杂问题。资料包：一、 人工智能学习路线及大纲二、计算机视觉OpenCV【视频+书籍】三、AI基础+ 深度学习 + 机器学习 +NLP+ 机器视觉 教程四、李飞飞+吴恩达+李宏毅合集五、自动驾驶+知识图谱等资料六、人工智能电子书合集【西瓜书、花书等】

基于深度学习的车道线检测已从实验室研究走向实际应用，但仍需在鲁棒性、实时性和泛化能力上持续突破。随着自动驾驶技术的发展，车道线检测将与更多环境感知技术融合，成为智能驾驶系统的关键基础模块。有以下论文写作问题的可以扫下方名片详聊前沿顶会、期刊论文、综述文献浩如烟海，不知道学习路径，无从下手？没时间读、不敢读、不愿读、读得少、读不懂、读不下去、读不透彻一篇完整的论文？CVPR、ICCV、ECCV、ICLR、NeurlPS、AAAI……想发表顶会论文，找不到创新点？读完论文，仍旧无法用代码复现……

南科大机器人控制与学习实验室（CLEAR Lab），致力于人形机器人控制，强化学习，与具身智能等方面的研究。

深度学习“三巨头”——Geoffrey Hinton、Yann LeCun 和 Yoshua Bengio，为推动学术界更广泛地接纳深度学习，将 20 世纪 40 至 50 年代就已问世的神经网络重新包装，提出“深度学习”（Deep Learning）这一概念，本质上即深度的神经网络。

选择适配的 GNN 变体或组合（如 RGCN + 图池化用于知识图谱分类），可显著提升模型性能。

让每一天都有意义。每年我的生日，我都会思考过去的日子和可能到来的日子。也许你擅长数学；我相信你能通过快速计算回答以下问题。但让我问你一个问题，请凭直觉回答，不要计算。典型的人类寿命是几天？2万天？10万天？100万天？500万天？当我问朋友时，很多人选择了一个数十万计的数字。（其他很多人忍不住要算出答案，这让我很恼火！）当我还是个研究生的时候，我记得把我的统计数据输入一个死亡计算器，算出我的预期寿命。计算器说我可以活 27,649 天。这个数字让我震惊。

将编码器输出的全局语义信息与解码器当前生成的局部信息动态结合，实现了 “根据输入内容指导目标序列生成” 的核心逻辑。与解码器自注意力的输出结合（通过残差连接和层归一化），输入到前馈神经网络（FFN），生成下一个位置的隐藏状态。Q、K、V 均来自解码器当前层输入 ，作用是建模目标序列内部的依赖关系（如已生成词的顺序）Q 来自解码器自注意力，K、V 来自编码器输出，作用是建立目标序列与输入序列的跨模态关联。，从而在生成目标序列时动态地关注输入序列的相关部分。在 Transformer 模型中，

通用模型可能生成“看似合理但错误”的答案（如法律条款引用错误）。微调通过损失函数设计（如增加法律条款一致性约束），让模型输出更符合领域逻辑（如引用《民法典》第X条）。（如法律需判例库），而非通用文本。数据需“小而精”，而非“大而杂”。例如，1000条标注的法律案例数据，可能比100万条通用文本更有效。微调：注入领域专属知识（如医疗术语、金融逻辑），使模型具备特定场景下的专业能力。预训练模型：已在大规模无标注数据上学习通用特征（如语言规则、物体识别）。

打开各大厂算法岗招聘页面，“” 的要求屡见不鲜。在科技行业，Kaggle 竞赛成绩已成为数据科学家和 AI 工程师求职时的 “硬通货”。谷歌、微软、Meta 等大厂在招聘数据相关岗位时，常将 Kaggle 排名、Kernel 质量、竞赛成果作为核心筛选标准。

反向传播算法于 1970 年代推出，是一种根据前一次迭代或纪元中获得的误差率微调神经网络权重的方法，这是训练人工神经网络的标准方法。你可以把它看作是一个反馈系统，在每一轮训练或 “纪元” 之后，网络都会审查其在任务上的表现。它计算其输出与正确答案之间的差异，称为错误。然后，它会调整其内部参数或 'weights' 以减少下次的误差。这种方法对于调整神经网络的准确性至关重要，并且是学习做出更好预测或决策的基础策略。

对于零基础的研究生而言，机器学习（ML）的学习需系统规划，结合数学基础、编程能力、经典算法、现代技术及学术研究逐步推进。以下是分阶段的学习路线，兼顾理论深度与实践应用：机器学习算法本质是什么？逼自己一周学完12大机器学习算法，人工智能系统的核心规则集！决策树、回归算法、聚类算法、神经网络。

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在深度学习的广阔宇宙中，Transformer 架构无疑是一颗耀眼的明星。它凭借其强大的并行计算能力和出色的序列建模能力，在自然语言处理、计算机视觉等众多领域取得了卓越的成就。今天，我们将一起探索如何使用 PyTorch 来实现 Transformer 架构，为你的深度学习之旅增添新的动力！2025年Transformer必学：从零详解VIT、DETR、Loftr、BEVFormer、DeformableDetr一口气学爽。

｜机器之心长文本能力对语言模型（LM，Language Model）尤为重要，试想，如果 LM 可以处理无限长度的输入文本，我们可以预先把所有参考资料都喂给 LM，或许 LM 在应对人类的提问时就会变得无所不能。但是，LM 通常只在较短窗长下进行训练，可能产生过拟合，只学习到指定范围内的位置关系，但是无法理解没学习过的位置关系。为了缓解这个问题，当下最流行的便是引入具有周期性的旋转位置编码（Rotary Position Embedding，RoPE）。由于周期性编码每间隔一定距离就会出现数值重复，所以 L

贝叶斯分析是一种基于概率论与统计学结合的推断方法，其核心是通过贝叶斯定理将先验知识与新证据结合，动态更新对事件概率的认知。以下从基本原理、应用领域及优缺点三个维度展开深度解析：【图解贝叶斯公式】1小时吃透大学四年没整明白的贝叶斯分析推导及垃圾邮件过滤实例（朴素贝叶斯/机器学习算法/MCMC算法/人工智能高数）

强化学习入门需要系统性掌握基础概念、核心算法、工具平台和实践路径。

ViT将输入图像分割为固定大小的16×16像素块（如224×224图像分为196个块），每个块展平后通过线性投影层（嵌入矩阵）转换为向量。例如，ViT的嵌入层将每个16×16×3的块转换为768维向量（以ViT-Base为例）。传统ViT为单一尺度特征，而PVT（Pyramid Vision Transformer）等模型构建多级金字塔特征，适配检测、分割等任务。总结来看，掌握ViT基础架构、自注意力机制及层次化改进是核心，同时需熟悉其在检测、分割等任务中的变体。

编者按：随着人工智能技术的飞速发展，时间序列数据的应用价值在众多领域崭露头角。然而，现有方法往往难以有效应对不同领域之间的差异性，这在很大程度上限制了其广泛应用。在此背景下，微软亚洲研究院提出了一种创新的时间序列扩散生成模型 TimeDP。该模型通过引入时间序列原型和领域提示，突破了传统方法的局限，实现了高效的跨领域时间序列生成，显著提升了模型的泛化能力和灵活性。人工智能技术的持续演进，让时间序列数据在众多领域中的应用价值愈发凸显，尤其是在医疗健康、金融市场、气象预测和交通管理等行业。

PINN一直是火爆且好发论文的方向，目前已有多篇成果登上Nature及Science正刊。今天再给大家介绍一个好发又不卷的新风向——PINN+频域！：这是一种新的PINN变体，它通过将偏微分方程在周期性空间维度上进行离散傅里叶变换，将原始的偏微分方程转化为频域中的低维微分方程组。这种方法不仅减少了自变量的数量，而且降低了求解难度。与经典的PINN相比，FD-PINN能够减少输入样本的数量和优化难度，从而在降低训练成本的同时提高求解精度。

什么是自然语言处理 （NLP）？了解什么是自然语言处理 （NLP） 并发现其实际应用，使用 Google BERT 处理文本数据集。自然语言处理 （NLP） 通过使用机器学习来指示文本的结构和含义，从而改善了人类和计算机相互交流的方式。借助自然语言处理应用程序，组织可以通过分析文本和提取更有意义的信息来改善客户体验，从而提高工作效率并降低成本。读研期间如何快速入门NLP？博士花17小时精讲Transformer+Huggingface+自然语言处理12大项目实战—HMM、贝叶斯算法、LSTM。

PyTorch是当前最受欢迎的深度学习框架之一，其动态计算图、直观的API设计和强大的GPU加速能力使其成为科研与工程领域的首选工具。以下从核心概念到实践应用的全方位解析将帮助你快速掌握PyTorch的核心技术。【转行分享】35+职场人破局AI领域，真的可行！详细图可关助我的V.X【服务号】AI技术星球 发送：211C 自取学习路线+200G资料包PyTorch的基础数据结构是多维数组张量，支持CPU/GPU运算。与NumPy的ndarray不同，PyTorch张量支持自动微分（Autograd）：

基于自适应矩形卷积的遥感全色锐化电子科技大学本文提出了一种名为Adaptive Rectangular Convolution (ARConv)的创新卷积模块，用于改进遥感图像的Pansharpening技术。ARConv能够自适应地调整卷积核的高度和宽度，并动态改变采样点的数量，从而有效捕捉图像中不同大小物体的特定尺度特征，优化核尺寸和采样位置。结合ARConv模块，作者还提出了ARNet网络架构，并通过多个数据集的广泛评估，证明了该方法在提升Pansharpening性能方面优于先前的技术。

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Nature大子刊Nature reviews electrical engineering发布了综述，深度学习在遥感树木监测的应用：用于树木资源监测的高分辨率传感器和深度学习模型论文已打包好 还有一份研究生及SCI论文攻略包本文总结了高分辨率卫星和传感器技术的发展，结合人工智能技术（CNN/ViT/UNet）的应用，推动了树木三维结构（如树冠高度和木材体积）的精准监测。模型其实也不复杂，是基于UNet的，如图所示。

咱们今天和大家聊聊在机器学习和深度学习领域，（Random Forest）和（LSTM）各自在处理数据时具有独特的优势。那么，将两者结合可以发挥它们各自的优点，从而提升模型的性能~：随机森林能够通过集成多个决策树来提高泛化能力，减少过拟合。而LSTM擅长处理时间序列数据，通过在时间维度上捕捉长期依赖关系。将两者结合，可以利用随机森林的集成优势和LSTM的序列建模能力。：LSTM在时序数据中的表现非常优秀，但它可能会受到梯度消失和爆炸的影响。

Transformer 是 NLP 最重要的技术发展，也是最近DeepSeek等大模型的基础，然而它们的过程仍然不透明，缺乏可解释性。这是一个一直存在的问题，因为随着机器学习的重大进步，我们并不总是能够解释黑箱模型的内部。（需要Transformer学习资源的可关助工重号：AI技术星球 发送暗号：211C 获取）

通过公平 AUC（ES-AUC）指标（图 7），可以观察到 FairDiffusion 生成的图像与临床特征描述具有更高的一致性，特别是在青光眼和杯盘比的分类任务中，弱势群体的 AUC 值均有明显提升。FairGenMed 不仅为生成模型提供了充足且多样化的训练样本，同时也为公平性指标（如 ES-FID、ES-IS、ES-AUC）的设计提供了坚实的数据基础，有助于推动医学生成模型在公平性与实用性上的双重提升。为此，该研究引入了公平贝叶斯扰动机制，通过针对不同群体施加自适应高斯扰动，缩小群体间的误差差距。

从投稿到出版平均需要约14周，涵盖自然科学的广泛领域，包括物理学、化学、天文学、地球科学、生物学、工程学、农学、医学和药学等。该刊网友反馈非常好，妥妥的潜力刊，收录包括生物医学在内的大量研究，审稿周期就1个月左右，门槛低，暂无负面评价。全科收稿，年发文量800+，安全无风险预警!该刊灌水神刊，审稿超级快，公认的好投，影响因子4+，没有强制要求想要水个毕业的老师抓紧！没时间读、不敢读、不愿读、读得少、读不懂、读不下去、读不透彻一篇完整的论文？该刊潜力无限，创刊时间短，潜力无限，现在投稿人少，竞争较小！

基于知识图谱的推理通常依赖于神经网络模型来捕捉图谱中的结构信息，这些模型通过前向传播过程进行推理预测。例如，采用基于图神经网络（GNN）的推理方法，特别是基于注意力机制的图卷积神经网络（Graph Attention Network，GAT），该方法通过计算实体之间的相似度并为它们分配相应的权重，从而推断出实体之间的关系。

数据级融合是在预处理阶段将不同模态的原始数据直接合并，适用于高度相关和互补的数据场景。

大佬Christoph Bergmeir的PPT讨论了多个时间序列模型的问题，讲了一些常见时间序列模型的问题以及一些trick：常见模型问题总结接下来是常见的深度学习时间序列模型存在的问题。。也是老生长谈的问题了，公开数据集杀疯了，一测一个sota；私有数据集上拉跨，一测一个不吱声。

深度学习是机器学习的一个子集，通过构建多层神经网络模拟人脑的抽象和推理能力，特别擅长处理图像、语音、文本等非结构化数据。其核心优势在于自动特征提取能力，相比传统机器学习依赖人工设计特征，深度学习通过多层非线性变换自动发现数据中的隐藏规律。