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科学研究领域中，追求真理经常意味着穿着白大褂在实验室做实验，其中免不了做一些失败的试验。没关系，因为失败的试验有时候也能带来很多新发现。现在，哈佛大学正努力帮助科学家加速试验研究的速度，通过一个可以预测化学反应成功率的机器学习算法，算法成功率超过了人类科学家。 算法分析了失败实验的数据。通常，这些数据呆在实验室的电脑里，只有做原始实验的科学家才会接触到这些数据。哈佛大学采取了另一种方法，将几千个成功和失败的数据数字化，创造了一个开放的巨大数据库。化学副教授Joshua Schrier将每个实验的特性分解，研究员化学副教授Alexander Norquist研究出了机器学习算法。 如《自然》杂志解释道，团队专注在结晶反应，这种反应需要将一组试剂在溶剂中混合并加热。具体来说，这需要一种叫做钒亚硒酸盐的材料，是铝、硒和氧气形成的化合物。研究员通过看笔记，基于多年的科研经验预测了新的反应结果。但是算法可以看得更加深入，发......阅读全文
科学研究领域中，追求真理经常意味着穿着白大褂在实验室做实验，其中免不了做一些失败的试验。没关系，因为失败的试验有时候也能带来很多新发现。现在，哈佛大学正努力帮助科学家加速试验研究的速度，通过一个可以预测化学反应成功率的机器学习算法，算法成功率超过了人类科学家。 算法分析了失败实验的数
据国外媒体报道，一项最新研究显示，我们或能利用人工智能预测自己的寿命。澳大利亚阿德莱德大学的研究人员利用机器学习技术，通过分析病人的胸腔影像，对预期寿命不超过五年的病人进行了预测，最终精确率约为69%，和医生的预测结果差不多。 虽然该研究结果有点惊悚，但对严重疾病的早期诊断或具有重要
如今，人工智能算法可以通过深度学习进行非常详尽的数据分析，从人脸识别到医学影响分析，人工智能算法的表现已经赶上甚至超越了人的表现。不过，进行这些任务的算法通常都是在建立在对成千上万的数据进行分析的基础上的。因此，在数据有限的情况下，人工智能的应用受到了限制，其中的一个例子就是新药研发领域。
绝大多数食物、药品、燃料、塑料和合成纤维缺少了催化剂根本就不会存在，催化剂能为化学反应开启一段快乐的旅程。然而，化学家还没有完全搞清楚大多数催化剂是如何工作的，开发新型催化剂通常仍然依靠在实验室中进行的反复试验来完成。 但美国犹他大学的化学家获取了在关键化学反应步骤上的足够数据，可以精
每个阶段还应该研究对应的人脑原生的驱动力，如生理需求、心理需求等，这些需求是驱动通用人工智能算法进行正确学习的必要源动力。第4个阶段研究对象为意识的本质，意识如何形成是一个根本科学问题，人工智能是否能产生意识更是一个哲学问题，这一根本问题的研究有助于解答人类一直寻求的答案：人是从哪里来的。有一点可以
近日，上海科技大学免疫化学研究所特聘教授蒋华良院士团队在《Journal of Medicinal Chemistry》发表封面文章“Pushingthe Boundaries of Molecular Representation for Drug Discovery with the Gra
每个分子遗传学家都希望找到一个易于使用的程序，可以比较来自不同细胞条件的数据集，识别增强子区域，然后将其分配给目标基因。 如今，柏林马克斯·普朗克分子遗传学研究所的马丁·温格隆（Martin Vingron）领导的研究小组现已开发出一个掌握所有这些内容的程序。 “ DNA非常无聊，因为它
分析测试百科网 研究人员首次发现人工智能或机器学习的形式被称为深度学习卷积神经网络（CNN），它比经验丰富的皮肤科医生在检测皮肤癌方面更好。 在今日（星期二）发表在主要癌症杂志Annals of Oncology上的一项研究中，德国，美国和法国的研究人员通过向CNN展示100,000
11月1日，北京大部分地区重度污染，一名游客戴着口罩在午门前挥手跟朋友打招呼。 北京将开展人工消减雾霾科学试验，为大气污染防治提供气象科学依据。昨日(12月17日)在全市气象现代化工作会议上，北京市副市长林克庆透露，目前北京气象观测站都面临高层建筑阻挡等环境影响。今后两
免疫治疗在癌症统治的世界里不断攻城略地。 癌症患者看到了生的希望，但遗憾的是患者很难知道自己究竟是不是免疫治疗泽被的那些人。 目前的临床统计显示，PD-1抑制剂只能在20%-50%的晚期实体瘤病人中发挥作用[1]。受益的患者究竟是谁？目前找到这些患者的手段有限。 因此，找到一