深度学习在雷达中的研究综述（二）
其中， J(w,b) 为对应自编码器代价函数， β 为控制系数性惩罚因子权重。2.3 DBN基本原理DBN是一个概率生成模型，其建立一个观测数据与标签之间的联合分布。并且DBN由多个受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBM)组成，典型的DBN结构如图4所示。该网络由隐层和可视层组成，且层间存在连接，层内单元不存在连接。图 4 DBN结构示意图Fig.4 Typical DBN structure在典型的RBM中，其能量可表示为：其中， b , c , w 分别为对应可视层、隐层和可视层与隐层之间连接的权重， Nv 为可视层节点数， Nh 为隐层节点数， v 为可视层输出， h 为隐层输出。则......阅读全文
科学家提出深度学习框架用于发现癌症中的新突变
全基因组染色质构象捕获技术（Hi-C技术）已被证明是检测人类基因组中结构变异（SVs）的一种有效方法。然而，目前能够使用Hi-C数据进行全范围检测SVs的算法一直缺乏。目前的方法只能在不太理想的分辨率下，识别染色体间易位和长距离染色体内SVs（>1 Mb）。美国西北大学范伯格医学院研究人员基于深
电池爆炸？用深度学习检测行李箱中的锂电池
你是否曾经历过这样的不愉快乘机事件：已经登机了，结果被广播名字要求下飞机。要求你离开飞机的“罪名”仅仅是因为你行李箱中有一节锂电池。如果你还记得三星Galaxy Note7的爆炸，你可能不会对受到这样的对待感到惊讶。飞机在高空飞行的时候，由于压力，一些锂离子电会着火，甚至爆炸。这些电池虽然很
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
利用深度学习对短文本产品名称分类的研究
一、研究背景 在数字化浪潮的冲击下，基于产品质量安全监管的信息化基础，运用大数据、自然语言处理、机器学习等技术，让信息横向在不同区域间、纵向在各级市场监管部门流通，是一个有重要意义且需要我们在业务支撑工作中不断思考的议题。 为了实现数据赋能，一方面要实现数据的持续有效汇集，另一方面要加强数据分析
计算成像可解释性深度学习重建方法研究取得进展
傅里叶叠层成像是一种新兴的计算成像技术，其成像的正向模型包括光瞳函数的低通滤波、光瞳在频域内的扫描采样、傅里叶变换和复杂的成像噪声污染。传统基于深度神经网络学习（如卷积神经网络）方法在远距离场景下，环境噪声干扰更为复杂，高分辨率图像重建难度显著增加。 中国科学院西安光学精密机械研究所科研团队提
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
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
机上电池爆炸？用深度学习检测行李箱中的锂电池
你是否曾经历过这样的不愉快乘机事件：已经登机了，结果被广播名字要求下飞机。要求你离开飞机的“罪名”仅仅是因为你行李箱中有一节锂电池。如果你还记得三星Galaxy Note7的爆炸，你可能不会对受到这样的对待感到惊讶。飞机在高空飞行的时候，由于压力，一些锂离子电会着火，甚至爆炸。这些电池虽然很小，
儿童肾移植研究进展（综述）（二）
移植后需要考虑的问题 1、移植物的存活 随着时间的推移，受助儿童移植肾存活率得到了大幅提升，无论移植物是来自存活还是死亡的捐赠者。 这些进展归功于如下几个因素：移植前准备的完善、移植技术的提高、更好的供体选择、更有效的免疫抑制药物、小儿特定药代动力学的深入了解，以及询证医学药物
新光学芯片可实现高效“深度学习”
美国麻省理工学院（MIT）科学家在12日出版的《自然·光学》杂志上发表论文称，他们开发出一种全新的光学神经网络系统，能执行高度复杂的运算，从而大大提高“深度学习”系统的运算速度和效率。 “深度学习”系统通过人工神经网络模拟人脑的学习能力，现已成为计算机领域的研究热门。但由于在模拟神经网络任务中
新光学芯片可实现高效“深度学习”
美国麻省理工学院（MIT）科学家在12日出版的《自然·光学》杂志上发表论文称，他们开发出一种全新的光学神经网络系统，能执行高度复杂的运算，从而大大提高“深度学习”系统的运算速度和效率。 “深度学习”系统通过人工神经网络模拟人脑的学习能力，现已成为计算机领域的研究热门。但由于在模拟神经网络任务中
人工智能进入“深度学习+”阶段
虽然从底层技术看，ChatGPT并不算创新，但其社会影响远远超出了预期。这款由美国人工智能公司OpenAI开发的聊天机器人，2022年11月推出后火遍全球，成为史上增长最快的消费者应用程序。 让机器和真人自由对话，一直是人工智能领域的重要目标之一。ChatGPT的爆火背后，其实是深度学习技术的
深度学习复兴：向人工智能迈进
它是未来的一部分，我们才刚刚开始。图片来源：BRUCE ROLFF 3年前，美国加利福尼亚州山景城神秘的谷歌X实验室的研究人员从YouTube视频中提取了1000万个静态图像，并将其输入“谷歌大脑”——由1000台计算机构成的网络，从而试图像一个蹒跚学步的孩子一样吸收这个世界的信息。经过3
全新学习认知工具在神经科学中的应用研究（一）
全世界各个科研大国的脑计划，起因于人们对行为及大脑探秘的高度关注。Nature不久前的一篇报道阐述到，中国脑科学研究所于2018年3月22日正式在北京成立，中国脑计划实体店终开，北京大学饶毅与NIBS北京生命科学研究所罗敏敏共同主管。此举也是继2013年欧美的脑计划、日本2014年的类似小的项目、韩
激光雷达在环境监测中的应用
激光雷达的研究起源于上世纪60年代末，起初主要用于军用领域；自1995年正式实现商业化之后，在测绘、资源勘探等领域发挥了越来越多的作用；近年间盛行的“黑科技”无人驾驶技术的开发上，激光雷达更是核心技术之一；随着技术的发展和完善，激光雷达的应用范围也越来越广，其中环境监测领域就是很重要的一个方面，可以
激光雷达测绘在工程测绘中的应用
引言 在过去，我国工程测绘工作所应用的均为传统测绘技术，传统技术对于测绘工程可以提供一定程度的帮助，但效果并不是十分明显，同时，在长期的应用过程中，传统测绘技术的劣势也开始逐渐显现，因此，将新的技术应用到工程测绘中开始变得迫不及待。激光雷达测绘在工程测绘中的应用具有很大优势，大量实践证明，这
细数激光雷达在应用中的环境挑战
激光雷达作为一种传感器，在帮助机器人获取周围环境坐标信息的同时，为后续导航定位做辅助。随着激光雷达深入应用到各个领域，各类环境因素干扰着激光雷达的效果运行。因此，雷达抗环境干扰能力的提升显得尤其重要。今天，就让我们细数一下，在激光雷达应用中的环境干扰有哪些？激光雷达在应用的过程中，首先遇到的
雷达在陆地、空中和海上的应用（二）
脉冲压缩采用不同的调制技术可以实现脉冲压缩，它是一种可以用来克服距离和分辨率之间的权衡技术。脉冲压缩使长脉冲能够传输，然后在接收端进行压缩，从而使雷达系统同时实现远程和高分辨率。单脉冲压缩技术基于线性频率调制（图4）。使用这种技术，脉冲从某个射频载波频率开始，在整个脉冲持续时间内线性增加频率
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
扫描电镜在药物研究中的应用二
观察微泡细胞外微泡 (EMV) 是由细胞在体外和在生物体内自然释放的膜状纳米大小的细胞器。微泡可以在各种人体体液中找到：血浆，尿液，母乳和羊水。 由于观察到它们携带功能性蛋白质，RNA分子和抗原，它们可以被理解为一种新的细胞 - 细胞通讯方式。先前的研究工作表明，从牛奶的mRNA和miRNA中获得的
扫描电镜在材料研究中的应用二
利用高温样品台,可以观察材料在加热过程中组织转变的过程,研究不同材料在热状态下转变的差异。在材料工艺性能研究方面,可以直接观察组织形态的动态变化,弥补了以前只能通过间接观察方法的不足。例如,耐火材料和铁氧体的烧结温度都在1000℃以上,实验中可以观察材料的原位变化,待冷却下来后,结合能谱仪和EBSD
AFM在二维材料研究中的应用
AFM在二维材料研究中的应用新型二维材料自2004年石墨烯被发现以来，探寻其他新型二维晶体材料一直是二维材料研究领域的前沿。正如石墨烯一样，大尺寸高质量的其他二维晶体不仅对于探索二维极限下新的物理现象和性能非常重要，而且在电子、光电子等领域具有诸多新奇的应用。原子力显微镜(AFM)一直被广泛用于二维
运动影响学习与记忆研究中的动物模型,学习记忆行为...
运动影响学习与记忆研究中的动物模型,学习记忆行为实验建立理想的学习记忆实验动物模型，是开展运动与学习记忆研究工作的基础。动物模型的制备应尽量模拟临床致病因素，以期在发病机理、运动干预等方面获得科学的数据。1.1 老年痴呆（AD）模型理想的AD动物模型应具有与老年性痴呆相似的基本特征：一、模型动物具有
在30分钟内创建你的深度学习服务器（一）
每当我开始一个新的项目时，我发现自己一次又一次地创建一个深度学习机器。从安装Anaconda开始，然后为Pytorch和Tensorflow创建不同的环境，这样它们就不会相互干扰，而在这中间，你不可避免地会搞砸，然后得从头开始。这种情况经常发生。这不仅是对时间的巨大浪费，也是令人恼火的。通过
深度解析振荡器在电路中的作用
要使物体振荡，能量必须在两种形态之间来回转换。例如，在钟摆中，能量在势能和动能之间转换。当钟摆位于摆动的一端，其能量全部是势能，并准备落下。当钟摆在循环的中间，所有势能转换为动能，钟摆以最快的速度移动。当钟摆向另一侧运动时，所有动能又转为势能。这两种形态间的能量的转换就是导致振荡的原因。最后由于摩擦
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
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
Science深度综述：冷冻电镜的激荡40年
“It is very easy to answer many fundamental biological questions； you just look at the thing!”——1965年诺贝尔物理学奖得主理查德•费曼教授 正如费曼教授所言，结构生物学的核心正在于“看清事物”。只
在糖基化酶碱基编辑器的机器学习研究中获进展
碱基编辑技术可实现精确的碱基转换，当前，有三类碱基编辑器被广泛应用，包括胞嘧啶碱基编辑器（cytosine base editor，CBE）、腺嘌呤碱基编辑器（adenine base editor，ABE）、糖基化酶碱基编辑器（glycosylase base editor，GBE）。 2020