利用机器学习将光学传感器灵敏度提高到单分子水平
纳米结构的几何形状只要满足特定条件，并匹配入射光的波长，就能够大幅提高光学传感器的灵敏度。这是因为局部纳米结构可以极大地放大或减少光的电磁场。据麦姆斯咨询报道，由Christiane Becker教授领导的HZB（德国亥姆霍兹国家研究中心联合会）青年研究组“Nano-SIPPE”正致力于开发这类纳米结构。计算机模拟是进行这类研究的一种重要工具。来自Nano-SIPPE团队的Carlo Barth博士现在已经使用机器学习确定了纳米结构中最重要的场分布模式，并因此首次很好地解释了实验结果。纳米结构上的量子点该团队研究的光子纳米结构由具有规则孔状图案的硅层组成，其上覆有由硫化物制成的量子点涂层。激光激发后，接近局部场放大的量子点，比在无序表面上发出了更多的光。这能够在经验上证明激光如何与纳米结构相互作用。计算机模拟显示了在激光激发后，电磁场如何在具有孔状图案的硅层中分布。如上图所示，形成了具有局部场最大值的条纹，因......阅读全文
利用机器学习将光学传感器灵敏度提高到单分子水平
纳米结构的几何形状只要满足特定条件，并匹配入射光的波长，就能够大幅提高光学传感器的灵敏度。这是因为局部纳米结构可以极大地放大或减少光的电磁场。据麦姆斯咨询报道，由Christiane Becker教授领导的HZB（德国亥姆霍兹国家研究中心联合会）青年研究组“Nano-SIPPE”正致
伯克利实验室开发出具有单分子水平灵敏度的纳米传感器
（Nanowerk新闻）想象一下能够在自己的厨房测试你的食物，并且迅速判断它是否携带致命微生物。在劳伦斯伯克利国家实验室（伯克利实验室）进行的研究并且现在被Optokey商业化使这成为可能。 Optokey，总部在加利福尼亚的Hayward，已经开发出一种基于拉曼光谱技术的微型传感器，这种传感
固态纳米孔结合机器学习对抗衰寡肽的单分子分析取得进展
抗衰商品中的寡肽作为活性成分与皮肤细胞相互作用，加速胶原合成和纤维细胞增殖。寡肽活性成分一些是神经递质或酶抑制剂，另一些是信号肽或载体肽。研究对不同寡肽结构建立单分子特征分析方法，应用于市面不同抗衰产品中寡肽有效成分鉴定，对化妆品工业质控有重要意义。近日，中国科学院重庆绿色智能技术研究院与陆军军医大
浅析光学传感器的灵敏度
在许多应用中，光电探测器的性能并不是特别重要。但在某些情况下，检测器的灵敏度将成为设计过程中的重要因素。 光电二极管和光电晶体管在众多应用中很有用。通过将可见光，红外光或紫外光转换为电信号，光电检测器充当了光学领域和电子领域之间的桥梁。 在许多应用中，光电探测器的性能并不是特
美加学者研制高灵敏度－可容性溶解分子光学压力传感器
美国约翰内斯古腾堡大学（JGU）和加拿大蒙特利尔大学的化学家开发出了一种能够非常精确的测量光学压力的分子系统。红宝石是这些化学家灵感的源泉。然而，这种由JGU无机化学和分析化学研究所的Katja Heinze教授和蒙特利尔大学的Christian Reber教授领导的团队开发的物质是水溶性分子，
Nature：利用机器学习技术对肺癌患者进行早期诊断
日前，一项刊登在国际杂志Nature上的研究报告中，来自斯坦福大学等机构的科学家们通过研究或有望利用机器学习手段来检测人类患者机体中的早期肺癌，文章中，研究人员分析并检测了这种机器学习系统，以及其寻找血液样本中的循环肿瘤DNA（ctDNA）的能力。图片来源：CC0 Public Domain
石墨烯传感器可在单分子水平上检测室内空气污染
英国南安普顿大学和日本先进科学技术研究所的科学家研发了一种以石墨烯为原材料的传感器，能检测出室内空气污染且精度极高。这一研究近日发表在《科学进展》期刊上。 新研发的传感器可以感应到来自建筑、家具用品的二氧化碳分子以及挥发性有机化合物（VOC）气体分子。 近年来，由个人居住环境中的空气污染
科学家利用机器学习让耐药检测更高效
细菌耐药已成为影响全人类健康的重大问题，引起了全世界广泛的关注。世界卫生组织提出的解决耐药措施之一是研发耐药快速准确的新型诊断技术和相关试剂。传统的检测方法基于细菌培养，周期长，易导致漏诊、误诊，延误最佳治疗时机。而基于基因的检测技术，如具有灵敏、高效、快捷特点的基因芯片、数字PCR等技术，是公
利用机器学习构建新型物理约束的大涡模拟模型
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着诸多不足，例如既有的模型很难兼顾强数值稳定性以及高保真性，这样会导致湍流模拟的误差过大或者计算发散等问题。因此，探索新的建模思路一
利用机器学习揭示全球中大地震破裂模式
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2022/4/477899.shtm 全球地震震源时间函数在变分自编码器隐式空间的分布（a）和重构的全球地震破裂模式流形（b） 中国科大供图 地震是对人类社会面对的重要自然灾害之一。近20年来，全球中大地震
研究人员利用“机器学习”帮助鉴定磷酸化位点
EMBL的欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI）的研究人员创建了迄今为止最大的参考磷酸化蛋白质组，将近120000个人类磷酸化位点。为了识别最重要的成员，他们使用了一种机器学习方法，能够根据功能重要性对其进行排名。 蛋白质是细胞的核心分子机器，可以通过类似于分子开关的蛋白质修饰来调节。磷酸化
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
IBM－Watson联合辉瑞，将机器学习用于癌症药物发现
根据Healthcare IT News报道，IBM Watson与辉瑞达成了一项新协议，会将前者的超级计算能力用于癌症药物研发。 辉瑞将用上Watson for Drug Discovery的机器学习、自然语言处理及其它认知推理能力，用于免疫肿瘤学（Immuno-oncology）中的新药物
在单分子水平揭示药物分子硫黄素T的微观机制
该研究工作在单分子水平揭示药物分子硫黄素T以寡聚态与靶点胰淀素蛋白结合，并从能量角度阐明分子识别过程中硫黄素T分子选择性寡聚化的微观机制。 选择性寡聚化是自然界中广泛分布的进化规律之一。在亚分子水平，两条、三条或四条a-螺旋链受分子间相互作用的精细调控，平行或反平行排列形成的螺旋卷曲，构成了蛋
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
机器学习也许能“算命”
12月19日，《自然-计算科学》发表的一项研究描述了一种机器学习方法，能够从不同方面准确预测人类生活，包括早死可能性和个性的细微差异。该模型或许能提供对人类行为的量化认知。 社会科学家对人类生活是否能被预测的问题看法不一。虽然我们对在人类生活中起到重要作用的社会人口学因素已有充分了解，但一直无
机器学习模型嗅觉水平竟已达到和人类相媲美的程度
近日，英美科学家新设计的机器学习模型已达到与人类嗅觉水平相媲美的程度，能用语言描述化学物质的气味。研究人员用它“描绘”了与数百种化学结构相对应的气味图，例如“果味”或“青草味”。这张指南图可帮助研究人员设计新的合成气味，并可能提供有关人脑如何解读气味的新见解，意味着向气味数字化又迈近了一步。
科研人员利用机器学习方法解码原子核壳演化
近日，中国科学院近代物理研究所核物理中心吕冰锋副研究员和湖州师范学院王永佳教授等利用机器学习方法研究原子核低位激发态的能量和电磁跃迁几率,在探索原子核壳演化研究中取得重要进展。相关成果于9月10发表在《物理学快报B》上。原子核是物质的一个非常重要的层次，它由质子和中子组成。上世纪三十年代，科学家们就
物理所等利用机器学习方法预测材料性能获进展
近二十年来，机器学习方法的发展为我们的生活带来许多便利。智能网络搜索、语音识别，乃至无人超市、无人驾驶汽车等，依托于机器学习方法的新事物正迅速地在生活中普及。Alpha Go的横空出世更让世界惊叹于人工智能的潜在价值。在科研领域，大数据的理念正在改变着科研人员对未知世界的探索方式。美国在2011
利用机器学习构建新型物理约束的大涡模拟模型获进展
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科研人员利用机器学习方法解码原子核壳演化
近日，中国科学院近代物理研究所核物理中心吕冰锋副研究员和湖州师范学院王永佳教授等利用机器学习方法研究原子核低位激发态的能量和电磁跃迁几率,在探索原子核壳演化研究中取得重要进展。相关成果于9月10发表在《物理学快报B》上。原子核是物质的一个非常重要的层次，它由质子和中子组成。上世纪三十年代，科学家们就
仅利用质谱，机器学习可预测未上市新型人造毒品
英国《自然·机器智能》杂志15日发表一项计算生物学突破，包括加拿大英属哥伦比亚大学在内的研究团队研发了一种自动化、生成式的机器学习方法，可以仅利用质谱就确定未知的新型精神药物（又称人造毒品）的化学结构，了解这些结构能帮助法医实验室更快识别出疑似的人造毒品。 每年有大量新型精神药物出现在非法市场
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
谷歌工程总监：2029年机器将达到人类的智能水平
雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）手指上的两枚戒指特别抢眼，他说，一枚来自于他的母校麻省理工学院（MIT），另一枚纯粹是3D打印而成。他的手表也是别具一格，是一款有着三十年历史的米奇手表。他表示，把握每一瞬间的奇思妙想至关重要，因为这代表着人脑新皮质的最高水准。 在接受专访时，库兹韦尔说
国产FLAME平台突破单分子免疫检测灵敏度上限
超灵敏蛋白检测对于精准医疗、生命科学研究和早期诊断等具有重要作用，单分子免疫检测技术则是目前超灵敏蛋白检测应用最广泛和成熟的技术之一。在这一领域，美国Quanterix公司的Simoa平台与Meso Scale Discovery（MSD）公司的电化学发光平台（以下简称“MSD平台”）长期占据主
科学家利用机器学习人工智能实现传染病早期预警
“机器学习”是人工智能的一种形式。美国卡里生态系统研究所和佐治亚大学科学家将机器学习和大数据相结合，用于确定携带疾病的啮齿类动物的种类分布，以及容易被新生寄生虫和病原体传染的热点地区。相关论文发表在近期美国《国家科学院学报》上。 据物理学家组织网报道，大部分新兴传染病都是从动物传染给人类，全世
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
石墨烯等离子超介质可使药检达单分子水平
据物理学家组织网1月14日(北京时间)报道，一个由英国曼彻斯特大学和法国艾克斯—马赛大学人员组成的研究小组，开发出一种新型的等离子超介质探测设备，利用了奇点光学中超常相位拓扑的性质，能通过简单的光学系统就看到单个分子，并在几分钟内分析出它的成分，药物检测精确度提高了3个数量级，可用于人体药检、机
科学家利用机器学习解开临床癌症样本中的基因组密码
分析癌症基因组中的突变过程有助于在早期发现和准确诊断癌症，并可以揭示某些癌症患者对治疗产生耐药性的原因。 临床癌症样本是一个巨大的资源，可以为分子诊断技术提供更全面的支持，使特定的癌症患者与适合的癌症疗法相匹配，从而达到最好的治疗效果。然而，由于临床癌症样本中的DNA质量较差（如福尔马林会对D
机器学习在分子生物学领域大显身手
如果这是未来的生物学实验室，那么它看起来与今天的实验室似乎并没有什么不同。穿着白大褂的科学家拿着盛有冷冻玻璃管的箱子走过，架子上的化学物质——纯酒精瓶、糖罐、蛋白质和盐是培养和调节微生物的标准物件。如果不是耳朵听到的机械声音，你可能根本不会注意到这里的机器人：它们在风扇的低啸中像蟋蟀一样彼此哼唱