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Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）

2026-06-24 至 2026-06-24 共收录 2 篇

2605.23967 2026-06-24 q-bio.NC cond-mat.mtrl-sci cs.AI physics.app-ph 版本更新

Sensing Intelligence as a Trainable Metamaterial Property

感知智能作为可训练的元材料属性

Kyungmi Na, Yifei Li, Xinyi Yang, Bolei Deng

机构 * Daniel Guggenheim School of Aerospace Engineering, Georgia Institute of Technology（德鲁·福金斯航空航天工程学院，佐治亚理工学院）； Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, Massachusetts Institute of Technology（计算机科学与人工智能实验室，麻省理工学院）

AI总结本文提出将感知智能作为可训练的元材料属性，通过可微仿真优化元材料几何结构，使神经网络能够训练其身体进行感知，从而显著提升感知精度或减少电子传感器数量。

2106.06998 2026-06-24 cs.LG cs.NA math.NA 版本更新

XConv: Low-memory stochastic backpropagation for convolutional layers

XConv: 卷积层的低内存随机反向传播

Anirudh Thatipelli, Jeffrey Sam, Mathias Louboutin, Ali Siahkoohi, Rongrong Wang, Felix J. Herrmann

机构 * University of Central Florida（中央佛罗里达大学）； Rice University（里士满大学）； DevitoCodes Ltd（DevitoCodes有限公司）； Michigan State University（密歇根州立大学）； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）

AI总结提出XConv方法，通过存储激活的压缩投影并利用多通道随机迹估计近似梯度，在不增加计算、不约束架构、不大量修改代码的情况下，大幅降低卷积层反向传播的内存需求。