在30分钟内创建你的深度学习服务器（二）
设置Jupyter Notebook但是，我们仍然需要使用一些东西才能充分使用计算机，其中之一就是Jupyter Notebook。要在计算机上设置Jupyter Notebook，我建议使用TMUX和隧道。让我们逐步设置Jupyter Notebook。1．使用TMUX运行Jupyter Notebook我们将首先使用TMUX在实例上运行Jupyter Notebook。我们使用它是为了即使终端连接丢失，我们的笔记本电脑仍然可以运行。为此，你将需要使用以下命令创建一个新的TMUX会话：tmux new －s StreamSession完成后，你将看到一个新屏幕，底部带有绿色边框。你可以使用jupyter notebook命令在此计算机上启动Jupyter Notebook 。你将看到类似以下内容：复制登录URL将是有益的，这样以后尝试登录到jupyter notebook时，我们将能够获取令牌。......阅读全文
人脸检测发展：从VJ到深度学习（三）
在确定了选择窗口的策略，设计好了提取特征的方式，并学习了一个针对人脸和非人脸窗口的分类器之后，我们就获得了构建一个人脸检测系统所需要的全部关键要素——还有一些小的环节相比之下没有那么重要，这里暂且略去。 由于采用滑动窗口的方式需要在不同大小的图像上的每一个位置进行人脸和非人脸窗口的判别
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
深度学习“见顶”不等于AI寒冬
尽管新的算法模型在推动AI向前发展，但并不意味着它们的前景可以预见，也不意味着深度学习“不可救药”。 在当前的第三次人工智能（AI）浪潮之中，深度学习算法被认为是迄今为止“最为重大的AI革命”。此说法或许有所夸大，但深度学习对这一轮AI的大爆发而言的确功不可没。然而，最近以来，关于深度学习算
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
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
一种基于半监督学习的深度状态空间模型在植物生长建...
一种基于半监督学习的深度状态空间模型在植物生长建模中的应用研究培育优质高产的作物一直是科学家们追求的目标，人们通过一系列先进的栽培技术来实现此目标。比如对于番茄的培育，由于干旱胁迫有利于番茄的糖分积累，所以人们可以运用精准灌溉技术来控制水分的供给量从而优化番茄果实品质，然而这项技术并没有在农田实践中
PNAS：音乐可以提升你的学习能力
一项最新研究表明，演奏乐器有助于人类的大脑发育。弹吉他或者吹长号的青少年，会拥有更强的语言能力。 美国西北大学的科学家们发现，高中的音乐训练可以促进青少年大脑对声音的应答，提高其听力和语言技能。高中音乐课能够对学习成绩产生很大的影响。这项研究发表在七月二十日的美国国家科学院院刊PNAS杂志上。
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
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
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
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
生物系统内创建出量子纠缠
据物理学家组织网5日报道，美国西北大学的科研团队近日首次创建出来自生物系统的量子纠缠。研究人员表示，最新研究将促使科学家更好地理解生物学，也为生物学工具通过量子力学获得新功能打开了大门。绿色荧光蛋白负责水母的生物发光 图片来源：美国西北大学 早在75年前，诺贝尔奖得主埃尔温·薛定谔就好奇，量子
全新学习认知工具在神经科学中的应用（二）
图1： 图2：图1左边是黑色的是对照组的突触密度，右边黑色的是敲除组的突触密度，明显下降！图2测定的是场兴奋性突触后电位，黑色的是对照组的LTP长时程增强，红色的是敲除组的LTP长时程增强，明显突出的可塑性受损！这些突触密度的下降、突触可塑性的受损，反应到行为学上则是学习认知的问题。 采用荷兰诺达思
深度学习加快了3D微观神经成像的速度
德克萨斯州奥斯汀和圣地亚哥Salk研究所的研究人员使用深度学习技术，开发了一种新的显微方法，可以使用于大脑成像的显微技术快16倍。研究人员使用德克萨斯大学奥斯汀分校（UT Austin）德克萨斯高级计算中心（TACC）的数据训练了他们的深度学习系统。索尔克生物学研究所Waitt先进生物光子学核心
美国IBM研究院实现深度学习性能突破
美国IBM研究院近日宣布，通过全新的分布式深度学习软件，实现了接近理想的扩展能力，该软件在64台IBM Power系统服务器中的256个GPU上并行运行深度学习框架，实现了95%的扩展效率，并使运算速度与准确率得到了显著提升。此前最佳的系统扩展能力是Facebook人工智能研究院所取得的89%
科研人员发现深度学习揭示基因相互作用
近日，卡内基梅隆大学计算机科学家采用了一种深度学习方法，近年来彻底改变了人脸识别和其他基于图像的应用程序，并将其功能重定向到探索基因之间的关系。 他们说，诀窍在于将大量的基因表达数据转换成更像图像的东西。善于分析视觉图像的卷积神经网络（CNN）方案随后可以推断出哪些基因正在相互作用。 （图片
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
基于深度学习的全基因组选择新方法诞生
近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物》（Mole
深度学习模型准确评估不同产区天麻的质量差异
近日，云南省农业科学院药用植物研究所研究员王元忠联合云南省昭通学院教授刘鸿高、云南农业大学李杰庆在《食品化学》（Food chemistry）发表最新研究论文，提出基于近红外（NIR）光谱技术的天麻地理溯源模型理论。该理论可为不同产区中药地理可追溯性提供借鉴和理论基础。天麻块茎。云南农科院供图该研究
时下流行的“网上加油”，你学习了么？
国务院新闻办公室日前发布的《新时代的中国青年》白皮书显示，青年在职学习专业技能的热情空前高涨，超过50%的社会青年参加过职业技能培训，工作之余“充充电”、“加加油”成为越来越多青年的共同选择。教育部公布的数据显示，截至今年2月底，中国上线慕课（大型开放式网络课程）数量超过5.25万门，注册用户达3.
科学家开发出深度学习超分辨显微成像方法
1月21日，中国科学院生物物理所、广州生物岛实验室研究员李栋课题组，与清华大学自动化系、脑与认知科学研究院教授戴琼海课题组，在Nature Methods上以长文（Article）形式发表了题为Evaluation and development of deep neural net
深度学习可超快分析三维医学影像
英国《自然·医学》杂志8月13日在线发表的两项独立研究显示，最新的人工智能（AI）已可以基于三维医学影像，对神经系统疾病和视网膜疾病给出快速、准确的自动诊断。这意味着深度学习算法已成功应用于三维医学影像的超快分析。 深度学习方法已经能识别二维医学影像，实现疾病诊断，但其对复杂详细的三维影像的识
研究人员基于深度学习无创获得血液输入函数
全面量化大脑PET图像，常常需要精确的血流输入函数。然而传统方法中，获取这一函数通常依赖于侵入性且耗时的动脉导管采血，这在临床实践中往往难以实现。7月2日，中国科学院深圳先进技术研究院副研究员孙涛团队与河南省人民医院副院长王梅云团队合作，在医学影像顶级期刊《IEEE医学影像汇刊》发表最新研究。研究团
Advanced－Science:－深度学习方法预测分子激发光谱
芬兰阿尔托大学Patrick Rinke教授及其合作者一起提出了用于预测分子激发光谱的深度学习方法。 以132k有机分子的电子态密度为例，训练和评估了三种不同的神经网络结构：多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和深张量神经网络（DTNN）。 神经网络的输入是每个分子中原子的坐标和电荷。
深度学习技术及应用国家工程研究中心正式揭牌
《中国科学报》近日获悉，经国家发展和改革委员会批复，深度学习技术及应用国家工程研究中心（以下简称工程研究中心） 纳入新序列管理。4月26日，工程研究中心举行了揭牌仪式。 揭牌仪式 图片来源：工程研究中心 纳入新序列管理后，工程研究