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得到广泛地推广和应用。近年来，很多研究者致力于通过监测水分胁迫引起的植株生长变化，利用深度神经网络技术来评估植物缺水程度，这些研究在一定程度上提高了水分胁迫栽培技术。然而，前人并没有对如何通过水分胁迫来调控果实糖含量（Sugar content）的技术进行深入探讨。所以，近年来，人们对培育高产稳产的具有理想糖含量的温室番茄产生了浓厚的兴趣，期望建立一个基于强化学习（Reinforcement Learning，RL）的植物生长模型，来高效地评估温室番茄的糖含量变化。但是，（i）建模需要一个较大的数据集，由于需要使用......阅读全文
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
在失重状态对植物生长的影响
根的向地生长和茎的背地生长是要有地球引力诱导的，是由于在地球引力的诱导下导致生长素分布不均匀造成的。在太空失重状态下，由于失去了重力作用，所以茎的生长也就失去了背地性，根也失去了向地生长的特性。但茎生长的顶端优势仍然是存在的，生长素的极性运输不受重力影响。
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
灵素系统——一种基于基因指纹和深度学习的药效预测系统
2021年6月17日，北京大学国际癌症研究院谢正伟团队在Nature Biotechnology（IF=36.6）在线发表了题目为“Prediction of drug efficacy fromtranscriptional profiles with deep learning”的科研论文（
声学所提出一种基于深度学习的水下目标定位新方法
近年来，浅海声源定位，尤其是水下低频宽带声源的定位问题，受到了国内外研究者的广泛关注。匹配场等传统方法需要环境的先验知识对声场进行建模，而环境参数瞬息万变，往往不能准确获得，环境参数的这种不确定性会造成传统方法的定位性能不佳。 为了减少对环境先验知识的依赖，近日，中国科学院声学研究所语言声学与
基于深度学习的时间序列预测研究获进展
时间序列预测是大规模数据无损压缩和极端天气预报等领域的核心技术。随着应用场景多样化和数据复杂性提升，现有模型在异构数据的统一表达、长序列结构依赖建模、极端天气波动捕捉等方面存在挑战。中国科学院计算机网络信息中心人工智能团队围绕上述挑战开展研究，提出一系列创新算法与模型，并在实际系统部署应用。
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
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。
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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
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机器学习模型可准确预测农药在植物根系累积量
近日，中国农业科学院植物保护研究所农药应用风险控制创新团队先后在Environmental Science & Technology和Journal of Hazardous Materials上发表研究论文。他们首次利用机器学习模型直接预测植物根部从土壤中吸收累积农药等有机污染物的量，
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新型深度学习框架可应用于电池健康状态预测
近日，中国科学院大连化学物理研究所研究员陈忠伟、副研究员毛治宇团队，联合西安交通大学教授冯江涛，在电池健康管理领域取得新进展。合作团队开发了一种新型的两阶段联邦迁移学习框架，有效解决了快充电池健康状态（SOH）预测中的数据不足和个性化建模难题，为快充电池SOH预测提供了新思路。相关成果发表在《电
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。
深度学习在雷达中的研究综述（三）
3.2 基于SAE的SAR图像处理研究SAE的特点是可自动从无标记数据中学习特征，并且给出比原始数据更好的特征描述，进一步通过该学习到的特征得到更好的分类效果。有学者将其应用于地物目标分类、舰船分类以及城市变化检测等场景。并且通过SAE对SAR图像进行分析，其与传统方法相比，展现SAE具有自动学习高
深度学习在雷达中的研究综述（一）
深度学习在雷达中的研究综述王俊, 郑彤, 雷鹏, 魏少明 摘要：雷达通过发射天线发射电磁波，经过不同物体反射接收到相应的反射波，对其接收结果进行分析，能得到物体距雷达的位置，径向运动速度等信息，所以对雷达信号的分析具有重要的研究意义。近些年深度学习成为各个领域的研究热点，而在雷达领域同样可通过
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
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
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
促进植物根系生长的方法？作物根系的四种生长状态？
一、作物根系的四种颜色四种生长状态，这点你必须要知道! 一般来说，作物的根系可以分为四种，白色根、黄色根、黑色根、灰色根四种根色，分别代表着作物的四种不同生长状态。 1、白根有劲 白色根一般是作物的新生根和老根根际，白色根多说明作物长势旺盛、生命力强劲。 2、黄根保命 黄色根(或者是黄
母乳抗菌肽筛选新突破：基于深度学习技术的高效发现
近日，我所能源研究技术平台（DNL20）靳艳研究员团队与大连工业大学刘俐副教授团队、国家乳业技术创新中心何剑正高级工程师团队合作，发展了一种基于深度学习技术的乳源抗菌肽筛选新方法。团队利用该方法从母乳中筛选获得了新结构抗菌肽，并揭示了母乳初乳和成熟乳中抗菌肽的分布规律。世界卫生组织（WHO）和中国营
如何建立基于植物指示生物的定量监测模型？
建立基于植物指示生物的定量监测模型可以遵循以下步骤：数据收集收集大量不同污染程度土壤样本的相关数据，包括土壤中污染物的浓度、植物指示生物的生长特征（如株高、生物量）、生理生化指标（如酶活性、叶绿素含量）、污染物在植物体内的含量等。同时记录土壤的基本性质（如 pH 值、有机质含量、阳离子交换容量等）以
一种糖脂可使植物在缺磷环境下维持生长
氮、磷、钾是植物生长必需的三大元素，缺磷会导致植物矮小，果实不饱满。日本科学家发现植物体内一种糖脂可使它们在缺磷的环境下维持生长，并确定了指导合成这种糖脂的基因。这将帮助科学家培育耐缺磷环境的农作物。 日本理化研究所和科学技术振兴机构日前联合发表新闻公报说，植物的生物膜主要由磷脂和糖脂等构
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
重庆研究院半监督分类学习技术研究获进展
近日，中国科学院重庆研究院大数据挖掘及应用中心团队对半监督分类学习及其应用开展的研究，取得了系列进展。相关研究成果发表在IEEE Transactions on Industrial Informatic、Neurocomputing和Ecological Indicators等期刊上，研究获得
问天舱实验进展顺利－植物生长状态良好
8月29日，载人航天工程空间应用暨空间站高等植物培养实验阶段性进展情况介绍会在中科院空间应用中心及分子植物卓越中心举行。据介绍，截至目前，问天实验舱各有效载荷状态良好、工作稳定，随舱发射科学实验项目在轨实验按计划开展。载有实验样品拟南芥种子和水稻种子的实验单元已由航天员安装至问天实验舱的生命生态通用
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
华南植物园在个体发育生长模型研究中取得进展
个体发育生长一直是生态学研究的热点问题，其与光照、温度等环境因子密切相关，但关于个体生长的模型研究中鲜有能准确预测个体生长终止时间的例子。 中国科学院华南植物园森林生态与模拟研究组研究员黄建国及其合作者通过用时间替代温度依赖发育速率模型中温度参数的方法得到新的个体发育生长方程，其预测值能较好地