国际合作研究深度学习与物理研究交叉领域取得新进展
复旦大学高分子科学系张红东课题组李剑锋副教授与加拿大滑铁泸大学陈征宇教授合作，在深度学习与物理研究交叉领域取得新进展，提出了一种全新的概念表征方法。近日，研究成果以《用强关联神经网络进行结构预测与反向设计》（“Structural Prediction and Inverse Design by a Strongly Correlated Neural Network”）为题发表于《物理评论快报》(Physical Review Letters 123, 108002)。将深度学习或神经网络运用于研究自然语言或其它学科时，首先需要对涉及的一些概念（词或物理实体）进行恰当的、充分地表征。过去，人们大多采用静态热点表征（One-Hot Encoding）或向量表征(Vector Representation)，此两种表征方式虽可描述概念的特征，却不能反映环境对其属性之影响，亦不能体现概念的功能。“我常在想，大脑是不是......阅读全文
人脸检测发展：从VJ到深度学习（六）
还有一种比较典型的结构是树形的级联结构，从形状上来看其和金字塔式的级联结构是一样的，也是从上往下分类器的数目逐层增多，区别就在于树形的级联结构中没有同一层分类器之间的横向连接，只有相邻层分类器之间的纵向连接，即一个窗口在同一层上不会由多个分类器进行分类，而会直接被送往下一层或者被排除。树
人脸检测发展：从VJ到深度学习（一）
这是一个看脸的世界！自拍，我们要艺术美颜；出门，我么要靓丽美妆。上班，我们要刷脸签到；回家，我们要看脸相亲。 当手机把你的脸变得美若天仙，当考勤机认出你的脸对你表示欢迎，你知道是什么魔力让冷冰冰的机器也变得温情脉脉，让呆呆的设备也变得善解人意吗？今天就让我们走近它们的内心，了解这些故事背后的一项
人脸检测发展：从VJ到深度学习（四）
造成人脸检测速度慢的根本原因还在于输入规模过大，动辄需要处理几十上百万的窗口，如果这样的输入规模是不可避免的，那么有没有可能在处理的过程中尽快降低输入规模呢？如果能够通过粗略地观察快速排除掉大部分窗口，只剩下少部分窗口需要进行仔细的判别，则总体的时间开销也会极大地降低。从这样的想法出发，
基于深度学习的化纤外观缺陷语义分割
摘要： 针对化纤外观缺陷检测使用基于深度学习的语义分割方法，总结了自2014年以来基于深度学习的典型语义分割方法，并在此基础上应用到化纤外观检测项目上，取得了不错的效果。 01 化纤外观缺陷检测背景 化纤作为纺织制造的原料，由化纤生产企业进入下游纺织企业前会收卷形成丝饼，但在丝饼
深度学习框架可预测锂电池寿命
近日，华东理工大学机械与动力工程学院、先进电池系统与安全重点实验室教授栾伟玲课题组与国家级高层次人才、华东理工大学讲席教授陈浩峰合作，在全球交通科学与技术领域期刊《交通电动化》发表论文，首次提出用于锂电池寿命预测相关的可解释性深度学习框架。 在锂电池寿命预测领域，建立全面的电池老化模型是项艰巨
DeepDEP：深度学习构建肿瘤依赖性图谱
大家好呀！今天给大家介绍一篇2021年发表在Science Advances上的文章。全基因组功能缺失筛查揭示了对癌细胞增殖十分重要的基因，称为肿瘤依赖性。然而将肿瘤依赖性关系与癌细胞的分子组成联系起来并进一步与肿瘤联系起来还是一个巨大的挑战。本研究，作者提出了DeepDEP，基于深度学习模型和
深度学习模型成功识别胚胎发育过程
英国普利茅斯大学牵头的研究表明，一种新的深度学习人工智能（AI）模型可通过视频，识别出胚胎发育过程中发生的事件及其发生时间。29日发表在《实验生物学杂志》上的论文，重点介绍了这种名为“Dev-ResNet”的模型，它能识别出动物胚胎中何时发育出了关键功能，包括其心脏功能、孵化、爬行，甚至死亡。
深度学习模型成功识别胚胎发育过程
英国普利茅斯大学牵头的研究表明，一种新的深度学习人工智能（AI）模型可通过视频，识别出胚胎发育过程中发生的事件及其发生时间。29日发表在《实验生物学杂志》上的论文，重点介绍了这种名为“Dev-ResNet”的模型，它能识别出动物胚胎中何时发育出了关键功能，包括其心脏功能、孵化、爬行，甚至死亡。普利茅
人脸检测发展：从VJ到深度学习（二）
选好了窗口，我们开始对窗口中的图像区域进行观察，目的是收集证据——真相只有一个，我们要依靠证据来挖掘真相！在处理图像的过程中，这个收集证据的环节我们称之为特征提取，特征就是我们对图像内容的描述。由于机器看到的只是一堆数值，能够处理的也只有数值，因此对于图像所提取的特征具体表示出来就是一个
深度学习算法－助力精准诊断结直肠肿瘤
根据发表在《Life Science Alliance》杂志上的新研究，一种新的深度学习算法可以快速，准确地分析来自结直肠肿瘤的几种基因组数据，以进行更准确的分类，从而有助于改善诊断和相关的治疗选择。 大肠肿瘤的发展方式各不相同，需要接受的药物类型也不同，生存率也大不相同。通常，基于对基因表达
基于深度强化学习的机器人控制的合作研究获进展
近日，中国科学院沈阳自动化研究所与英国爱丁堡机器人中心合作研究取得新进展，提出了一种在动态、非结构环境下基于深度强化学习的移动机械臂自主作业方法，将最新的人工智能学习理论成功应用于真实的复杂移动机械臂控制。相关研究成果发表于期刊Sensors。 机器人在空间、陆地和水下等大量动态、非结构环境下
基于深度学习和超像素的大田小区水稻稻穗分割技术研究
不同生长阶段顶视相机角度下进行稻穗分割近日华中农业大学和华中科技大学联合作物表型研究团队在《Plant Methods》杂志上发表题为：Panicle-SEG: A robust image segmentation method for rice panicles in the field b
首个基于深度学习的脑静脉系统相关脑出血诊断研究获突破
近日，浙江大学医学院附属第二医院童璐莎、高峰教授团队，联合浙江大学生物仪器与工程学院赵立教授团队，成功开发出一种用于区别急性自发性脑出血的可解释性的人工智能模型，该模型针对急性脑叶出血发病凶险，病因鉴别困难等问题，仅利用常规头颅CT（非增强），从急诊脑出血患者中精准识别出脑静脉系统血栓形成相关脑出血
百度王海峰：深度学习为科学研究带来新方法
12月7日，2025大湾区科学论坛人工智能分论坛暨第六届中国（广东）人工智能论坛在广州南沙举办。百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰发表主旨演讲。 王海峰做主题分享。2025大湾区科学论坛 供图 他表示，当前人工智能正以前所未有的速度加速演进，科学智能（AI for
用深度学习对抗癌症：从分子层面研究到大规模人口建模
Rick Stevens 表示，首个先进癌症计算解决方案的联合设计（Joint Design of Advanced Computing Solutions for Cancer，JDACS4C）「成果」将于 2017 年第二季度的某个时间公开。JDACS4C 一共有三个试点项目，Rick 领导
利用机器学习构建新型物理约束的大涡模拟模型研究
大涡模拟作为当前及未来主流的湍流模拟方法被广泛应用于航空、航天及海洋工程等国家战略科技领域，而大涡模拟模型和方法是大涡模拟研究的核心基础。传统的大涡模拟模型方法存在诸多不足，例如既有模型难以兼顾强数值稳定性以及高保真性，导致湍流模拟的误差过大或者计算发散等问题。因此，探索新的建模思路是大涡模拟研
新构建！深度脉冲神经网络学习框架“惊蜇”
中国科学院自动化所李国齐研究员和北京大学计算机学院田永鸿教授团队合作构建出深度脉冲神经网络学习框架“惊蜇”。它可以提供全栈式的脉冲深度学习解决方案，能够处理神经形态数据、构建深度脉冲神经网络、部署神经形态芯片。相关研究成果在线发表于《科学进展》杂志。图片来源：中国科学院自动化所脉冲神经网络被誉为第三
深度学习可识别显微照片中的细菌
美国华盛顿大学研究人员开发出一种深度学习软件Omnipose，其能帮助解决在显微镜图像中识别各种微小细菌的挑战。研究结果发表在17日的《自然·方法学》杂志上。 研究人员发现，在大型细菌图像数据库上训练的Omnipose在表征和量化混合微生物培养物中的无数细菌方面表现良好，并消除了其前身可能出现的
深度学习模型筛查新药快千倍
据美国麻省理工学院（MIT）官网12日报道，该校科学家开发出一款名为EquiBind的几何深度学习模型，其将类药物分子与蛋白配对的效率比现有最快的计算分子配对模型QuickVina2-W快1200倍。相关研究已经提交预印本服务器，并将提交给国际机器学习大会。 在药物开发之前，研究人员必须找到有潜
深度学习增强里德堡多频微波识别
图为机器学习解码结果。(a-c)为训练时间不同时，深度学习模型对传输信号的恢复结果 中国科大供图 里德堡原子具有较大的电偶极矩，可以对微弱的电场产生很强的响应，因此作为一个非常有前景的微波测量体系，备受人们青睐。但基于里德堡原子的微波测量领域还存在
深度学习模型筛查新药快千倍
据美国麻省理工学院（MIT）官网12日报道，该校科学家开发出一款名为EquiBind的几何深度学习模型，其将类药物分子与蛋白配对的效率比现有最快的计算分子配对模型QuickVina2-W快1200倍。相关研究已经提交预印本服务器，并将提交给国际机器学习大会。 在药物开发之前，研究人员必须找到有
深度学习增强里德堡多频微波识别
图为机器学习解码结果。(a-c)为训练时间不同时，深度学习模型对传输信号的恢复结果 中国科大供图里德堡原子具有较大的电偶极矩，可以对微弱的电场产生很强的响应，因此作为一个非常有前景的微波测量体系，备受人们青睐。但基于里德堡原子的微波测量领域还存在很多科学问题亟待解决，多频率微波接收就是其中一项难题
深度学习增强型智能镜可指导健身
意大利布雷西亚大学的研究人员最近开发了一种用于智能镜子的计算机视觉系统，可以提高家庭和健身房环境中健身训练的效率。在国际体育生物力学学会会议上公布的一篇论文中介绍了这一系统，该系统基于一种深度学习算法，经过训练可以识别健身视频中记录的人体姿势。 这款低成本计算机视觉系统利用骨架化算法，在带
基于深度学习的RNA多类型修饰解析算法
中国科学院动物研究所研究员赵方庆团队开发基于纳米孔RNA直接测序技术与深度学习策略的RNA修饰图谱解析算法ORCA。相关研究发表于《自然-通讯》。基于深度学习的RNA修饰系统识别与注释模型 论文作者供图RNA修饰对RNA的剪接加工、出核转运、以及RNA的稳定性和翻译效率有着重要的调控作用。但现有研
布鲁克：利用CCS检测和深度学习研究4D蛋白质组学
近日，Matthias Mann教授团队和Fabian Theis教授组*共同在《Nature Communication》上发表开创性成果，标题为“Deep learning the collisional cross sections of the peptide universe from
研究人员开发出能自动识别转移癌细胞的深度学习算法
亥姆霍茨慕尼黑中心2019年12月12日消息：该研究中心与慕尼黑大学、慕尼黑工大合作开发了一款不仅能自动识别扩散的癌细胞，而且还能找到分散在小鼠全身单个癌细胞的算法。 癌症是全球最常见的死亡原因，但90%以上的癌症病人不是死于癌细胞扩散而非原发性肿瘤。由于生物发光法、MRI成像法等目前的技术分
深度学习在基因表达谱分析上取得重要进展
近日，一项刊登在国际杂志Bioinformatics上的研究论文中，来自加州大学尔湾分校和博德研究所的研究人员通过深度学习算法进行大规模基因表达预测，并在预测精度上获得了显着提升。 全基因组表达谱分析被广泛应用于描述细胞在不同生理病理条件下的活动状态，例如不同的癌组织细胞在各种给药条件下会产生
科学家构建深度脉冲神经网络学习框架
脉冲神经网络（Spiking Neural Network，SNN）被誉为第三代神经网络，使用更低层次的生物神经系统的抽象。它既是神经科学中研究大脑原理的基本工具，又因稀疏计算、事件驱动、超低功耗的特性，备受计算科学的关注。随着深度学习方法的引入，SNN的性能得到大幅提升，脉冲深度学习（Spik
相比GPU和GPP：FPGA才是深度学习的未来？（一）
相比GPU和GPP，FPGA在满足深度学习的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。凭借流水线并行计算的能力和高效的能耗，FPGA将在一般的深度学习应用中展现GPU和GPP所没有的独特优势。同时，算法设计工具日渐成熟，如今将FPGA集成到常用的深度学习框架已成为可能。未来，FPGA将有效地
2016值得关注的技术：基因组分析深度学习
《Nature Methods》盘点2015年度技术，选出了最受关注的技术成果：单粒子低温电子显微镜（cryo-EM）技术。 除此之外，也整理出了2016年最值得关注的几项技术，分别为：细胞内蛋白标记（Protein labeling in cells）、细胞核结构（Unraveling nuc