+ b. f* a; j; B* F' F' S0 w5 I8 L1 r
4月22日,英国皮尔布赖特研究所 Dalan Bailey 实验室和 Stephen C. Graham 实验室 在Nature上在线发表了文章 Heart-nosed bat alphacoronaviruses use human CEACAM6 to enter cells ,随本论文 刊发了武汉大学 严欢 教授撰写的题为 A bat coronavirus can enter human cells through a previously unknown gateway 的NEWS AND VIEWS 文 章 ,认为α冠状病毒的跨种传播风险被系统性低估,而本研究对于“大流行的防范具有重要意义”。
whusolo 发表于 2026-5-5 09:28 2 k+ k2 D+ l S9 \7 N! @. A6 o! R1.Xu J#, Bai Y#, Li Q#, Zuo J, Sun P, Huang H, Xie T, Yang M, Li X, Wang D, Pan S, Guo Y, Wang Y, Qi ...
& |# ?3 N' \3 J! W$ V武汉大学机器人学院孔政敏副教授课题组在轻量化神经网络架构的研究中取得重要进展,相关研究成果“Kronecker Generative Networks: A General Neural Architecture for Parameter-Efficient Learning Across Classification Tasks”,被机器学*领域三大顶会之一《International Conference on Machine Learning》(ICML)接收,第一作者为2025级硕士研究生杨扬。该研究聚焦深度模型高效架构设计这一痛点问题,打破现有理论框架,为深度模型轻量化架构搜索提供了关键理论与技术支撑。. {! p+ e" O2 _" E2 R) S
许多高效深度神经网络的性能与其节点之间的拓扑关系密切相关。一个重要的问题是:神经网络中各个模块(节点)需要接收多少来自其它节点的信息?接受的信息较少,所需信息在传播到当前节点前可能已被滤除;接受信息较多,整合信息所需的计算量和训练难度较大。以FractalNet和DenseNet为代表的两种经典图像分类模型,在探索深度网络的节点连接时分别采用了稀疏和稠密两种连接方式。前者运算速度较快,但在复杂任务上的准确率偏低;后者在困难任务上准确率略高,但运算速度慢,且存在过度参数化的风险。