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Erasmus
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伊拉斯谟学生分享在波尔图课程中对AI的希望与担忧
一位在葡萄牙波尔图参加伊拉斯谟课程的学员分享了对人工智能的初步想法，表达了对其融入学习的希望和担忧。该帖子发布在去中心化社交网络Mastodon上，并带有#AI、#erasmus和#Porto等相关标签，并提到了欧盟委员会。
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AI模型从图像预测星系光谱，降低观测成本
研究人员开发了一种新颖的概率基础模型，该模型仅使用宽带图像即可预测星系的详细光谱数据。该模型在暗能量光谱仪（DESI）的大量数据上进行了训练，绕过了对观测成本高昂的传统积分视场光谱仪（IFU）的需求。该系统通过利用掩码自编码器框架并结合感知光纤和红移的编码，实现了类似IFU的光谱分辨率和空间映射能力，其性能与直接在MaNGA巡视的IFU数据上训练的监督方法相当。
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新的DeSI框架使用深度学习预测非欧几里得输出
研究人员推出了一种名为DeSI（Deep Single-Index Fréchet Regression）的新框架，该框架旨在从高维输入预测非欧几里得空间中的输出。DeSI利用深度神经网络来估计一个可解释的索引方向，揭示不同输入的相对重要性。这种方法旨在减轻维度灾难的影响，同时保持可解释性，与标准的深度神经网络形成对比。该框架在模拟和实际应用中都表现出了强大的预测性能。