大连化物所提出神经网络构建非绝热势能面的新方法
近日，中国科学院大连化学物理研究所分子反应动力学国家重点实验室研究员傅碧娜、中科院院士张东辉团队，在化学反应的非绝热势能面构建中取得进展，提出一种新的神经网络方法构建包含锥形交叉的非绝热势能面。 在物理化学过程中，玻恩-奥本海默近似只有在所研究的电子态与其他电子态能量均足够分离的情况下才有效。当电子态出现简并或近简并时，玻恩-奥本海默近似失效。非绝热过程的动力学模拟原则上可以在绝热表象中进行，但当体系的电子态发生简并，例如锥形交叉时，电子态间的耦合会非常强烈，难以在绝热表象下直接用数学函数描述。因此，在非绝热表象下需要通过构建非绝热势能面来处理。此时，体系电子态间的耦合包含在非绝热势能面中，不需要被直接描述，且可简化薛定谔方程。 研究团队提出一种神经网络方法拟合构建具有锥形交叉的耦合势能面，从概念上简单清晰，在数值上仅依赖于神经网络函数，能被直观地实现和应用。不同于以前的拟合方法，研究人员通过拟合修正的导数耦合项，能够描......阅读全文
多任务深度神经网络建立药物调控激酶谱的预测分析方法
蛋白激酶（protein kinases）是细胞功能的关键调节分子，是生物体内最大且功能最多样的基因家族之一。因此，激酶是开发治疗癌症、炎症、糖尿病、心血管疾病和阿尔兹海默症等相关疾病药物的重要靶标。然而，由于激酶家族蛋白质（特别是催化域）结构的高度保守性，给高效选择性激酶抑制剂的开发带来了巨大
对抗性神经网络入选MIT十大突破性技术
日前，《麻省理工科技评论》刊文评出了2018年十大突破性技术，“对抗性神经网络”（GAN）赫然在列。什么是对抗性神经网络？为什么它能入选MIT十大突破性技术？它的发展脉络如何？与我们此前耳熟能详的神经网络有什么区别？能够应用在人工智能的哪些场景？还有哪些关键问题有待攻克？中国自动化学会混合智能专委会
科学家开发新型三维神经网络高速电压成像技术
中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心（神经科学研究所）研究员王凯团队，开发了一种新型三维光场显微成像技术，显著提升了神经元电压光学成像的通量，能够对小鼠脑三维神经网络中数百个神经元的膜电位进行高速同步记录。这为深入解析神经网络的信息处理机制提供了新的有力工具。相关研究成果近日在线发表于《自然-
上海交大神经网络损失研究——NeurIPS－2021录用为亮点论文
近日，上海交通大学自然科学研究院和数学科学学院的深度学习基础理论团队张耀宇、张众望（学生）、罗涛和许志钦发现了不同宽度的深度神经网络的损失景观之间一种普遍内禀的联系，他们称之为嵌入原则（Embedding Principle）。研究成果《Embedding Principle of Loss L
新方法可提高图神经网络处理数据的准确率
山西大学智能信息处理研究所团队在图神经网络研究方面取得重要进展，相关成果5月23日发表于人工智能领域国际期刊《IEEE模式分析与机器智能学报》（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，TPAMI）。论文第一作者
第五届先进算法与神经网络国际学术会议召开
8月15日至16日，第五届先进算法与神经网络国际学术会议（AANN 2025）在山东青岛召开。会议期间，与会代表通过主讲报告、口头汇报、海报展示等多种形式，分享了最新研究成果，探讨了学科发展趋势。 本次会议主要聚焦技术创新与学术研讨，由中国石油大学（华东）、山东省可信人工智能生态数据开放创新应
成都生物所研发神经网络方法－优化微生物发酵条件
在微生物的发酵技术研究中，高效的发酵条件优化方法是近年来的研究热点和难点。目前，应用得较多的方法是正交试验设计法和响应面设计法，但它们需要较多的试验次数，效率较低，因此，不能广泛应用于工业发酵条件的优化上。如何减少发酵条件优化所需的实验次数，提高优化效率，成为优化方法发展的关键。在此基础上，方开
心理所揭示吗啡对静息状态痛觉神经网络的调节机制
尽管吗啡广泛应用于临床治疗疼痛，但其镇痛的脊髓上中枢机制却不清楚。现有研究大多聚焦于吗啡抑制疼痛后的神经活动改变，鲜有研究报告吗啡在无痛状态下对中枢神经元活动的调节，而后者恰恰是外科手术中超前镇痛的基础。所谓超前镇痛，是指在手术之前就给予镇痛药物，借以抑制伤害性系统的敏化过程，较常规的术后给药相
Neuron：痴呆症在大脑神经网络中传播的新模式
在一项新研究中，加州大学旧金山分校的科学家使用脑部连接图谱来预测额颞叶痴呆（FTD）患者脑萎缩的扩散情况，他们提供的最新证据表明，与痴呆症相关的脑细胞的损失是通过突触连接建立的大脑网络而扩散的。该结果提高了科学家对神经退行性疾病如何扩散的认识，并有助于开发新的，有效缓解这类疾病的恶化的疗法以及新
科学家首次将深度卷积神经网络应用于肝硬化
12月1日，由中国门静脉高压联盟（CHESS）负责人祁小龙组织发起的CHESS1802国际多中心研究（NCT03766880）发表于国际权威消化肝病期刊《临床胃肠病和肝病学》，首次将深度卷积神经网络应用于肝硬化场景，建立了一套基于放射影像的AI算法，助力门静脉高压精准无创诊断。 本研究由中国
自动化所研发出类脑脉冲神经网络加速器
近日，中国科学院自动化研究所曾毅研究员课题组提出基于FPGA的脉冲神经网络硬件加速器“智脉·萤火”（FireFly），并集成了针对FPGA器件特点的DSP运算优化策略和适配脉冲神经网络数据流模式的高效的突触权重和膜电压访存系统，在硬件上实现了脉冲神经网络的推理加速，推动了类脑脉冲神经网络迈向实用
Neuron：痴呆症在大脑神经网络中传播的新模式
在一项新研究中，加州大学旧金山分校的科学家使用脑部连接图谱来预测额颞叶痴呆（FTD）患者脑萎缩的扩散情况，他们提供的最新证据表明，与痴呆症相关的脑细胞的损失是通过突触连接建立的大脑网络而扩散的。该结果提高了科学家对神经退行性疾病如何扩散的认识，并有助于开发新的，有效缓解这类疾病的恶化的疗法以及新
我国学者提出基于正则化流的多尺度神经网络架构
重正化群是物理学研究中的一个基本概念。它不仅是研究相变与临界现象以及强耦合问题的有力工具，更塑造了物理学家的世界观：物理学是关于不同尺度和能标下演生现象(Emergent Phenomena)的有效理论。 人们在深度学习的应用实践中观察到，深层神经网络具有逐层提取特征的能力。处于网络深层的神经
我国学者发展出外场诱导的神经网络力场新方法
记者23日从中国科学技术大学获悉，该校蒋彬教授课题组在发展场诱导的原子神经网络力场研究方面取得重要进展。研究成果日前发表在《自然·通讯》上。 原子模拟是人们在微观层面理解复杂化学、生物和材料体系的光谱、反应动力学以及能量和电荷转移过程的关键工具，其关键要素是精确且高效的高维势能面（即力场）。近
神经网络电活动调控抑制性突触稳态可塑性的分子机制
12月1日，《神经科学杂志》以封面文章的形式发表了中科院上海生命科学研究院神经所树突发育与神经环路形成研究组的论文Postsynaptic spiking homeostatically induces cell-autonomous regulation of inhibitor
海洋所发表海洋遥感中卷积神经网络应用研究进展
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/1/516445.shtm近日，中国科学院海洋研究所研究员李晓峰团队详细总结了卷积神经网络架构在海洋遥感中的应用，研究成果在《IEEE地球科学和遥感学报》发表。 海洋遥感中卷积神经网络应用。海洋所供
西北大学郭松涛团队基于深度神经网络模型进行猴脸识别
人脸识别技术正在飞速发展。西北大学却不走寻常路，利用人工智能（AI）技术为秦岭地区数千只川金丝猴进行猴脸识别。利用深度学习技术自动识别灵长类个体 如何能够准确、快速的对野生动物进行个体识别，实现连续的“焦点动物取样”和个体全覆盖的“全事件取样”，从而科学地认识并据此开展动物保护工作，一直是全世
微电子所等开发出基于语义记忆的动态神经网络
大脑神经网络具有复杂的语义记忆和动态连接性，可将不断变化的输入与庞大记忆中的经验联系起来，高效执行复杂多变的任务。目前，人工智能系统广泛应用的神经网络模型多是静态的。随着数据量不断增长，它在传统数字计算系统中产生大量能耗和时间开销，难以适应外界环境的变化。 中国科学院微电子研究所微电子器件与集
DeepMind开发用于量子化学计算的神经网络变分蒙特卡罗
近百年前，狄拉克提出正电子概念，如今在医学物理、天体物理及材料科学等多个领域都具有技术相关性。然而，正电子-分子复合物基态性质的量子化学计算具有挑战性。 在此，DeepMind 和伦敦帝国理工学院的研究人员，使用最近开发的费米子神经网络 (FermiNet) 波函数来解决这个问题，该波函数不依
诺华与英特尔强强联手！利用深度神经网络加速药物研发
在近日举行的英特尔（Intel）人工智能开发者大会上，英特尔公司全球副总裁兼人工智能产品事业部总经理Naveen Rao博士提到，英特尔正在与诺华（Novartis）合作，利用深度神经网络来加速高内涵筛选——这是早期药品研发的关键因素。双方的合作把训练图片分析模型的时间从11个小时缩短到了31分
利用弹性网正则化或卷积神经网络构建评估扁豆丝囊菌...
利用弹性网正则化或卷积神经网络构建评估扁豆丝囊菌根腐病模型丝囊菌根腐病是限制扁豆和豌豆产量的主要疾病，能够导致严重的经济损失。目前商业化推广种植的品种大都缺乏根腐病抗性，因此，研究者致力于通过遗传育种方法开发出抗病性更好的扁豆品种。 作物表型由于与植物表达性状（受基因和环境因素间的相互作用影响）的评
自动化所研发出全脉冲神经网络的类脑认知智能引擎
中国科学院自动化研究所研究员曾毅带领的类脑认知智能团队，打造出全脉冲神经网络的类脑认知智能引擎（Brain-inspired Cognitive Intelligence Engine，简称为BrainCog，中文名为“智脉”），并进行全面开源开放，为探索面向通用人工智能的类脑智能研究提供基础性
揭晓！人工神经网络机器学习获得2024年诺贝尔物理学奖
2024年诺贝尔物理学奖得主（图片来源：诺奖官网） 北京时间10月8日下午5点45分，瑞典皇家科学院宣布将2024年诺贝尔物理学奖授予：John J. Hopfield、Geoffrey E. Hinton。 获奖理由 2024年诺贝尔物理学奖授予“在人工神经网络机器学习方面的基础性发现和发明
化学计量学在化学计量学应用于人工神经网络中
随着现在生物学研究的发展，人们在研究神经网络的同时，也提出了人工神经网络的概念，由于神经网络系统是十分复杂的网络，所带来的问题是巨大的，因此它面临着很多难题，最基本的是解决有大量简单神经元进行模拟大脑网络的行为，由于大脑的的神经网络具有一定的组织及结构，并时刻处理着大量的信息。所以在进行对神经网络系
大连化物所提出神经网络构建非绝热势能面的新方法
近日，中国科学院大连化学物理研究所分子反应动力学国家重点实验室研究员傅碧娜、中科院院士张东辉团队，在化学反应的非绝热势能面构建中取得进展，提出一种新的神经网络方法构建包含锥形交叉的非绝热势能面。 在物理化学过程中，玻恩-奥本海默近似只有在所研究的电子态与其他电子态能量均足够分离的情况下才有效。
使AI更具生物合理性！科学家提出神经网络新策略
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/9/509435.shtm近日，中国科学院自动化研究所研究员曾毅负责的类脑认知智能团队在美国《国家科学院院刊》（PNAS）上发表了一篇题为“脑启发神经环路演化赋能脉冲神经网络”的新研究。他们受“经过自然演化的生
研究揭示跨期决策的神经网络具有获得损失不对称性
日常生活中，诸如教育、投资和储蓄等决策行为，都需要在不同时间点上的结果之间进行权衡，即跨期决策。人们通常会根据结果的延迟时间长短，对结果进行“折扣”。但是，人们对未来获得（如年终奖）和未来损失（如贷款利息）的时间折扣程度并不一致：前者通常大于后者，这就是跨期决策中的获得-损失不对称效应。该效应提
遗传神经网络结合LIBS技术对钢液Mn元素定量分析
0 引 言提高钢铁的生产效率一直是各大钢铁企业追求的目标。钢液中各物质含量的检测与分析在炼钢过程中占有十分重要的地位。激光诱导击穿光谱技术（LIBS）采用高能激光对物体表面进行照射，使物体的表面产生等离子体，利用光谱仪对等离子体的发射光谱进行分析研究。LIBS的最大特点是可以时时检测钢液中的物质成分
俄罗斯科学家开发出一种用于矿藏研究的人工神经网络
俄罗斯联邦科研机构管理署发布消息称，俄科院科拉科学中心的研究人员使用人工神经网络方法绘制出复杂矿床的分布。这一研究成功发表在著名的国际期刊《科学报告》上。 在地质绘图时，多多少少会受到客观因素和主观意识的影响。地质学家按照一定的网络（例如，每隔50米）选择岩石的样本，并根据自己的美
脑智卓越中心开发出新型三维神经网络高速电压成像技术
近日，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心王凯研究组在《自然-方法》（Nature Methods）上，在线发表了题为Volumetric Voltage Imaging of Neuronal Populations in Mouse Brain by Confocal Light Field