机器学习可用于预测老年痴呆症和心脏病发作风险
近日，佛罗里达大西洋大学（FAU）和耶鲁大学医学院发表的两项独立研究表明：机器学习算法在改善慢性病风险评估和护理方面发挥关键作用，尤其对阿尔茨海默病患者和心脏病患者，机器学习可准确地预测发病风险。 FAU牵头的研发团队，利用患者对药物、睡眠质量和记忆力等健康问题的回复，结合人口统计学信息，开发了一种机器学习模型来评估患者患老年痴呆症的风险。该方法可从多维度分析人体属性和大脑的行为功能，挖掘和分析高级数据并持续学习，对疾病的进一步发展进行预测,该方法对阿尔茨海默病的检测和治疗具有重要意义。 耶鲁大学医学院的研究人员在Radiology发表的另一项研究中发现：将病人的64个冠状CT成像特征输入到机器学习模型中。该模型通过提取分析数据中的形态模式，可预测具有特定模式的患者比具有其他模式的患者更可能发生心脏病等不良事件。和传统的方法相比，机器学习的预测结果更加准确。研究人员表示如果增加人体的详细数据如：年龄、吸烟、糖尿病和高血压......阅读全文
机器学习可用于预测老年痴呆症和心脏病发作风险
近日，佛罗里达大西洋大学（FAU）和耶鲁大学医学院发表的两项独立研究表明：机器学习算法在改善慢性病风险评估和护理方面发挥关键作用，尤其对阿尔茨海默病患者和心脏病患者，机器学习可准确地预测发病风险。 FAU牵头的研发团队，利用患者对药物、睡眠质量和记忆力等健康问题的回复，结合人口统计学信息，开发
机器学习可用于预测老年痴呆症和心脏病发作风险
近日，佛罗里达大西洋大学（FAU）和耶鲁大学医学院发表的两项独立研究表明：机器学习算法在改善慢性病风险评估和护理方面发挥关键作用，尤其对阿尔茨海默病患者和心脏病患者，机器学习可准确地预测发病风险。 FAU牵头的研发团队，利用患者对药物、睡眠质量和记忆力等健康问题的回复，结合人口统计学信息，开发
机器学习加速探索材料的开发
设计空间几何增长是材料设计中的一大挑战。机器学习（ML）加速探索材料设计已经开始在的这一挑战中发挥作用，并显著提高了发现材料的效率。然而，这个流程暗含了密度泛函理论（DFT）产生的训练集的统计上的偏见。并且，在使用高通量计算产生训练集的时候，大量的计算会失败。这种情况对于一些有趣的，例如含有自由
比传统机器学习算法快1000倍——联想学习法
英国牛津大学材料系研究人员联合埃克塞特大学和明斯特大学的同事开发了一种片上光学处理器，能检测数据集中的相似性，速度比在电子处理器上运行的传统机器学习算法快1000倍。发表在《光学》杂志上的这项新研究的灵感来自诺贝尔奖获得者伊万·巴甫洛夫对经典条件反射的发现。巴甫洛夫在实验中发现，如果在喂食过程中提供
Google如何用机器学习帮助药物研发？
从在搜索中回答与健康相关的问题，到给开发者提供健身数据平台，Google在我们的日常健康中越来越重要。但其实互联网巨头们也在努力加快研发治愈人类顽疾的关键药物。 同斯坦福大学的Pande Lab合作，Google Research发表了一篇题为“针对药物研发的大规模多任务网络”的文章
机器学习模型可识别乳房病变风险
美国研究人员近日在《放射学》杂志线上版发表文章称，他们开发出一种机器学习工具，可以确定哪些高危乳房病变可能会变成癌症，从而帮助医生作出正确的治疗决策，减少不必要的手术。 乳房病变是一种女性常见疾病，而高危乳房病变有很大几率转变成癌症。正是由于这种风险，手术切除病变组织通常被认为是首选治疗
“量子比特+机器学习”可精准测磁场
北京7月8日电,据芬兰阿尔托大学官网近日报道，该校科研人员主导的国际团队提出了一种采用量子系统测量磁场的方法，新系统的精确度超过了标准量子极限。他们表示，从量子状态中快速提取信息，对于未来的量子处理器和现有超灵敏探测器来说都必不可少。此项研究向利用量子增强方法进行传感迈出了关键的第一步。 在
机器学习模型创建定制气味和香水
目前，人们仅根据气味剂的物理化学特征来预测嗅觉印象。但是，该方法无法预测传感数据，而传感数据对于产生气味是必不可少的。为了解决这个问题，日本东京工业大学研究人员采用了逆向思维的创新策略，不是根据分子数据预测气味，而是根据气味印象预测分子特征。这是使用标准质谱数据和机器学习模型实现的。研究成果发表在最
机器学习技术加速植物精准设计育种
种子被誉为农业的“芯片”，育种科技创新是推动农业发展的核心动力。未来植物育种的新范式是基因组学、基因编辑、合成生物学等生物技术（BT）与数据科学、机器学习、人工智能等信息技术（IT）的多元化融合。农业农村部“十四五”规划将“智慧种业”列在“智慧农业”领域七大攻关任务之首。任务中明确提出：构建数字化育
机器学习技术或可解决量子信息难题
今天，记者从上海交通大学获悉，该校教授金贤敏团队与南方科技大学教授翁文康合作，首次将机器学习技术应用于解决量子信息难题，实现了基于人工神经网络的量子态分类器。这一重要研究成果已发表于《物理评论快报》。 量子信息科学与人工智能技术，作为近年来最前沿的研究领域，取得了诸多改变传统信息科学