本文概述了2026年图神经网络（GNN）的五大突破，包括动态GNN、可扩展特征融合、与大型语言模型的整合、多学科应用及安全防御机制。这些进展将推动实时分析、科学发现和安全部署，提升GNN在各领域的应用潜力。

数据科学家在构建神经网络时，关注输入如何影响输出。Ms. Poly通过线性回归和分类预测学生考试成绩，最终形成了简单的神经网络模型。她意识到实际情况更复杂，需要考虑多个因素并引入非线性，以构建有效的深度神经网络。

腾讯香农实验室在2025年赢得两项国际图像压缩赛事，展示了其神经网络编解码技术（TNC）的领先水平。TNC在低复杂度和高压缩率挑战中表现出色，提升了编码质量和压缩效率，标志着AI在视频编码领域的应用进展。

麻省理工学院的研究表明，短期“指导”可以显著提升被认为“不可训练”神经网络的性能。该方法通过对齐目标网络与引导网络的内部表示，帮助网络更有效地学习。实验显示，即使未训练的网络也能传递有价值的结构偏见，从而改善学习效果。这项研究揭示了网络设计的潜力，为机器学习提供了新工具。

机器学习为地质学家寻找矿产资源提供了新方法，卷积神经网络（CNN）能够直接处理原始地质数据并自动提取特征，克服了传统方法的局限性。然而，CNN仍需大量高质量数据，且决策过程不透明，存在“黑箱”问题。

人工智能正在革新图像处理，通过算法快速修复模糊、调整光线、去噪声和上色。主要算法包括自动上色、生成对抗网络（GAN）、去噪自编码器、超分辨率和伪影去除。这些技术提高了图像处理的效率，适用于开发者和创作者，增强视觉效果。

本周科技动态包括青岛启用全球首栋零碳大楼、广州医科大学成功进行猪肺移植手术，以及韩国发明的90度订书机。此外，文章还介绍了神经网络的基本原理及其在图像分类中的应用。

我们开发了一种数据驱动的空间音频解决方案，利用卷积时间域音频神经网络（Conv-TasNet），将第一阶Ambisonics（FOA）输入转换为更高阶的Ambisonics（HOA）输出。评估结果显示，预测的3阶HOA与实际之间的平均位置均方误差为0.6dB，感知质量比传统渲染方法提高了80%。

上世纪，工厂通过机器人和计算机实现自动化，汽车组装等复杂工作也适合自动化。然而，非例行工作仍被视为人类的领域。2016年，人工神经网络技术的成熟改变了这一现状。尽管技术不断进步，人性依然未变。文章回顾了人工智能的发展，特别是AlphaGo通过自我对弈击败围棋高手李世石，标志着人工智能的重大突破。

声源定位（SSL）在增强听觉和自动驾驶等领域应用广泛。日本理化学研究所提出的新型混合技术SHAMaNS，结合α稳定模型与神经网络，成功解决了稀疏测量和噪声鲁棒性问题。实验结果显示，SHAMaNS在多声源场景中表现优异，适应能力强，未来计划扩展至三维定位。

本文讨论了卷积神经网络（CNN）的设计，包括特征提取器和分类器的结构。特征提取器由卷积层和池化层构成，分类器通过全连接层进行预测。使用奇数尺寸的卷积核有助于保持对齐并简化填充。随着网络深度增加，性能提升逐渐减缓，现代设计倾向于使用全局平均池化以降低过拟合风险。整体设计仍依赖经验和直觉，缺乏坚实的理论基础。