机器学习帮助揭示大脑编码短期记忆的关键
新加坡国立大学（NUS）的研究人员发现了大脑编码短期记忆的关键，进而在认知计算神经科学领域取得了突破。 新加坡国立大学心理学系助理教授Camilo Libedinsky以及新加坡国立大学创新与设计计划高级讲师Shih-Cheng Yen等人发现，大脑额叶中的神经元群体在动态变化的神经活动中包含稳定的短期记忆信息。这一发现可能对理解有机体如何使用有限大小的大脑同时进行多种心理操作（如记忆，注意力和决策）产生深远的影响。（图片来源：Www.pixabay.com） 这项研究的结果于近日发表在《Nature Communications》杂志上。 在人脑中，额叶在处理短期记忆中起重要作用。短期记忆存储信息的能力很低。“它通常只能容纳6到8个项目。例如我们在几秒钟的时间内能够记住电话号码的能力-使用短时记忆，” Libendisky解释说。 在这里，NUS研究人员通过测量许多神经元的活动来研究额叶如何代表短期记忆信息。研究人......阅读全文
机器学习帮助揭示大脑编码短期记忆的关键
新加坡国立大学（NUS）的研究人员发现了大脑编码短期记忆的关键，进而在认知计算神经科学领域取得了突破。 新加坡国立大学心理学系助理教授Camilo Libedinsky以及新加坡国立大学创新与设计计划高级讲师Shih-Cheng Yen等人发现，大脑额叶中的神经元群体在动态变化的神经活动中包含
未来机器人大脑将获取互联网知识自我学习
研究人员在对机器人大脑学习方法进行测试。 据国外媒体报道，近期在美国伯克利召开的“2014年度机器人技术：科学与系统大会”上，美国科学家发表最新研究成果认为，未来“机器人大脑”将能够从互联网上获取海量信息，然后教会机器人其所知道的所有知识和所拥有的所有技能。目前，“机器人大脑”正在从互联网
机器学习模型预测中风？
中风的诊断可能很棘手，因为患者并不总是表现出典型的症状，而且其他疾病也可能模仿它。研究人员利用现有数据开发了一种机器学习模型，可以准确预测中风，并可能使诊断变得更容易。诊断错误是一个主要的公共卫生问题，造成了可预防的病人伤害和卫生超支。由于诊断错误而导致的可预防的中风死亡比误诊的心脏病发作要常见30
机器学习能够有效筛选“苦味”
苦味往往在食物味道中并不受欢迎，而引起这种苦味的重要因素之一是一种生物分子—苦味肽。苦味肽是能够与细胞膜上的苦味受体结合进而引发苦味感知的一类小分子肽，通常在食品加工、储存或消化过程中生成。近日，中国科学院大连化学物理研究所研究员靳艳团队与大连工业大学、内蒙古伊利实业集团有限公司合作，发展了一种
大脑是如何开始学习的
学过音乐的人都会记得他们触摸琴键时没有经过任何思考，这是因为在学习的时候过程中出现了断点。 根据《自然神经科学》杂志上一篇论文的观点，这项研究可以解释为什么孩子在学东西的速度比大人快，并且可以告诉大人们用什么样的方式学东西更快让教室更有利于人们学习。 来自加州大学圣芭芭拉分校的大脑研究者对自
刺激大脑可以帮助孩子学习？
根据一项来自牛津和剑桥大学的研究表明：之前在健康成年人身上可以提高数学学习能的脑刺激方法，可以提高小孩的数学学习能力。这项研究发表在《Scientific Reports》上。 该研究在Fairley House展开，Fairley House是伦敦的一所帮助有特殊学习困难的学校。研究者在这里
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
大脑如何通过自言自语来学习？
人类和其他动物一样，拥有巨大的学习能力，能够理解新的感官信息，掌握新的技能或适应不断变化的环境。然而，许多使我们能够学习的机制仍然不清楚。系统神经科学的最大挑战之一是解释突触连接如何改变以支持适应性行为。瑞士日内瓦大学（UNIGE）的神经科学家先前表明，大脑皮层的突触学习机制依赖于大脑深层区域的
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
机器学习鉴别出八种戒烟药物
美国科学家开发出一种新的机器学习方法，可通过计算机程序分析数据集的模式和趋势来识别药物，他们借此鉴定出了8种有助戒烟的药物，包括用于治疗感冒咳嗽的右美沙芬等。相关研究刊发于最新一期《自然·遗传学》杂志。 吸烟是导致心血管疾病、癌症和呼吸系统疾病的危险因素。虽然吸烟行为是后天学习的，但此前的一项
机器学习助力更好理解水的行为
美国一个研究团队在最新一期《物理评论快报》上刊发论文称，他们借助机器学习技术来理解水在零下100℃的行为。最新研究不仅能让科学家更好地理解水，也为更好地从理论上理解各种物质开辟了更多途径。 水是人们最熟悉、接触最频繁的物质之一，但实际上它还有很多未解之谜。在过去30年里，科学家们从理论上认为，当
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
美研究揭示大脑如何学习语言
新华社电 美国一项新研究表明，人类用于学习语言的大脑回路还能“兼职”其他用途，而非此前认为的是专门用于学习语言的模块。 发表在最新一期美国《国家科学院学报》上的这项研究显示，儿童学习母语及成年人学习外语时使用的大脑回路还有记住购物清单或学习开车等多种用途。论文共同作者、州立肯特大学的菲利普
美研究揭示大脑如何学习语言
美国一项新研究表明，人类用于学习语言的大脑回路还能“兼职”其他用途，而非此前认为的是专门用于学习语言的模块。 发表在最新一期美国《国家科学院学报》上的这项研究显示，儿童学习母语及成年人学习外语时使用的大脑回路还有记住购物清单或学习开车等多种用途。论文共同作者、州立肯特大学的菲利普·哈姆里克
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
常见机器学习算法优缺点比较（四）
缺点 · 当观测样本很多时，效率并不是很高； · 对非线性问题没有通用解决方案，有时候很难找到一个合适的核函数； · 对缺失数据敏感； · 对于核的选择也是有技巧的（libsvm中自带了四种核函数：线性核、多项式核、RBF以及sigmoid核）： · 第一，如果样本数量小于特征
常见机器学习算法优缺点比较（一）
机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法，诸如SVM，GBDT，Adaboost，现在深度学习很火热，神经网络也是一个不错的选择。假如你在
量子物理与机器学习结合研究取得进展
生成模型(Generative Model)是机器学习领域的重要课题和研究前沿，也被认为是通往人工智能的必由之路。历史上，物理学为生成型学习提供了很多新思路。比如，著名的玻尔兹曼机(Boltzmann Machine)就来自于统计物理中的伊辛模型及相关的反伊辛问题。最近，中国科学院物理研究所/北
－机器学习的新玩法：可做医疗监控
也许现在多数人们还认为“机器学习”(Machine Learning)是一个相当前沿的概念，但事实上，你接触的若干互联网产品已经使用了与机器学习有关的思维或技术。比如电子邮件服务商就是使用机器学习算法来过滤垃圾邮件的，Google也通过相关的技术来辨别垃圾站点。 对于很多互联网用户来说
准确预测身高？这种机器学习算法能做到
美国密歇根州立大学的研究人员近日开发出一种先进的算法，能够根据个人基因组来预测他们的身高、骨密度，甚至是教育水平。这项成果于近日发表在《Genetics》杂志十月刊上。 这项研究的负责人、密歇根州立大学的Stephen Hsu博士表示这仅仅是开始。“尽管我们现在验证了这一工具的这三个结果，但我
常见机器学习算法优缺点比较（三）
优点：实现简单，计算简单； 缺点：不能拟合非线性数据. 4.最近领算法——KNN KNN即最近邻算法，其主要过程为： 计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离（常见的距离度量有欧式距离，马氏距离等）； 对上面所有的距离值进行排序； 选前k个最小距离的样本； 根据这k个样本的标签进行
机器学习分析出语言多样性成因
人类至少有7000多种不同的语言,这种多样性强加了社会界限,对我们的认知和经济生活、思考方式以及人们之间的互动都产生了深远影响。 瑞士苏黎世大学（UZH）的研究人员在《英国皇家学会学报B》上发表文章称,他们在大型数据集上运用机器学习技术证明,当前的语言多样性在很大程度上是由于过去10000年过
常见机器学习算法优缺点比较（二）
常见算法优缺点 1.朴素贝叶斯 朴素贝叶斯属于生成式模型（关于生成模型和判别式模型，主要还是在于是否是要求联合分布），非常简单，你只是做了一堆计数。如果注有条件独立性假设（一个比较严格的条件），朴素贝叶斯分类器的收敛速度将快于判别模型，如逻辑回归，所以你只需要较少的训练数据即可。即使
机器学习模型首次在太空检测云层变化
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/8/505829.shtm
槟榔、芒果机器学习遥感分类研究取得进展
近日，中国热带农业科学院科技信息研究所智慧农业研究中心在槟榔、芒果机器学习遥感分类研究上取得新进展。该研究在《遥感》（Remote Sensing）上发表。芒果和槟榔是国内重要热带经济作物，对地方农业农村经济发展具有重要意义。及时、准确获取芒果和槟榔种植园的空间结构信息不仅是区域农业结构调整和优化的
研究发现运动还能改善大脑的学习能力
长久以来，我们试图了解大脑是如何看待周围的环境的。感觉刺激对周围神经系统有什么影响，对大脑又有什么影响。这些问题不仅仅具有科学性，而且从长远来看可以帮助人们更好地了解多动症和帕金森氏病等疾病的内在机理。 在处理视觉刺激时，随着“坐着还是移动”等身体状态的不同，其结果也会有所不同。到处走动时，视