西安电子科技大学的研究团队发现了一个关键问题：当我们想要让一个AI模型从另一个更强大的AI模型那里学习时，就像一个学生向老师学习一样，如果这两个模型处理的信息类型不同（比如一个处理图像，另一个处理声音），学习效果往往不尽如人意。这种现象被称为"跨模态 ...

2025年1月，西安电子科技大学的研究团队在国际多媒体顶级会议MM'25上发布了名为MST-Distill的创新框架，旨在提升人工智能（AI）系统在跨模态学习中的表现。该框架的核心思想是通过动态选择多元化的教师团队来提高知识传递的效率，从而使AI系统能够更好地理解图像、声音和文字等多种信息。

(美国商业资讯)--今天，通过与Visa、加利福尼亚州运输部(Caltrans)、Cybersource、Littlepay和SC Soft合作，Monterey-Salinas Transit (MST)成为加州首个为公交车乘客 ...

在天然免疫应答过程中，Toll样受体识别病原相关分子模式，并可通过信号分子TRAF6迅速激活免疫炎症反应，以达到清除病原的目的。 2月2日，国际免疫学学术期刊Nature Immunology 在线发表了中国科学院上海生命科学研究院生物化学 ...