探索纳米材料生物效应的机理获进展
当前，纳米材料在电子机械、医疗化工、能源环境等诸多领域的研究、应用迅速发展，但纳米材料的环境效应预测存在高内涵数据库缺乏、环境转化情景遗漏、模型普适性弱等问题，严重制约了国家对危害性纳米材料的风险防控。 近日，南开大学环境科学与工程学院胡献刚教授团队在拓展机器学习算法预测纳米材料的生物效应，以及通过增强机器学习的可解释性，从而探索纳米材料生物效应的机理方面取得了突破，为上述问题的解决提供了新的研究思路。5月26日，介绍该科研成果的论文“Deep exploration of random forest model boosts the interpretability of machine learning studies of complicated immune responses and lung burden of nanoparticles”发表在国际知名期刊《Science Advances》上。 论文截图 ......阅读全文
探索纳米材料生物效应的机理获进展
当前，纳米材料在电子机械、医疗化工、能源环境等诸多领域的研究、应用迅速发展，但纳米材料的环境效应预测存在高内涵数据库缺乏、环境转化情景遗漏、模型普适性弱等问题，严重制约了国家对危害性纳米材料的风险防控。 近日，南开大学环境科学与工程学院胡献刚教授团队在拓展机器学习算法预测纳米材料的生物效应，以
机器学习加速探索材料的开发
设计空间几何增长是材料设计中的一大挑战。机器学习（ML）加速探索材料设计已经开始在的这一挑战中发挥作用，并显著提高了发现材料的效率。然而，这个流程暗含了密度泛函理论（DFT）产生的训练集的统计上的偏见。并且，在使用高通量计算产生训练集的时候，大量的计算会失败。这种情况对于一些有趣的，例如含有自由
国家纳米科学中心在纳米材料生物效应研究方面获新进展
近日，国家纳米科学中心中国科学院纳米生物效应与安全性重点实验室陈春英研究组与纳米材料研究室唐智勇研究组合作，在以秀丽线虫为模型研究纳米材料生物效应方面取得重要进展，研究结果发表在美国化学会的Nano Letters 杂志上（2011, 11: 3174-3183）。 纳米材料与
机器学习辅助催化材料结构寻优获进展
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/10/511123.shtm近日，华东理工大学化学与分子工程学院计算化学中心/工业催化研究所教授王海丰课题组在《美国化学会志》上发表论文，报道了团队在机器学习辅助催化材料结构寻优方面的最新研究成果。
美国开发出可加速材料创新的机器学习模型
美国罗切斯特大学科研人员开发出一个机器学习模型，可对X射线衍射（XRD）实验产生的大量数据进行分析以加速材料创新。 科研人员利用涵盖了不同实验条件和晶体特性的无机材料实验数据来训练该模型，并根据布拉格定律进行分类以优化模型架构，再使用3个附加评估数据集来测试模型分析训练数据之外材料的性能，使该
“重要纳米材料的生物效应机制与安全性评价研究”立项
日前，2011年国家“973”计划项目立项评审工作已经结束。由中科院作为项目推荐部门、高能物理研究所作为项目承担单位的项目“重要纳米材料的生物效应机制与安全性评价研究”，在经过初评及专项评审后，最终获得科技部批准立项，项目首席科学家为高能所多学科中心赵宇亮研究员。 项目总体
机器学习可模拟优化秸秆生物炭制备调控
近日，中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所种植废弃物清洁转化与高值利用团队构建了机器学习大数据模型，揭示了秸秆生物炭材料及其储能特性的构效关系，相关研究成果发表在《化学工程杂志》（Chemical Engineering Journal）上。生物炭因其可再生性和独特的理化特性是超级电容器电极的理
科学家基于机器学习研发超高饱和磁感铁基非晶/纳米晶软磁材料
随着高频大功率器件快速发展，系统能耗问题成为制约行业发展的瓶颈。若将电子控制系统比作人体，芯片如同大脑承担核心控制功能，负责数据处理、信号控制和逻辑运算等任务；而电感、变压器等磁性元器件则相当于执行各类生命活动的器官，负责完成能量存储、转换与传输等关键过程。尤其是，软磁材料的能效表现决定整个系统
科学家基于机器学习研发超高饱和磁感铁基非晶/纳米晶软磁材料
随着高频大功率器件快速发展，系统能耗问题成为制约行业发展的瓶颈。若将电子控制系统比作人体，芯片如同大脑承担核心控制功能，负责数据处理、信号控制和逻辑运算等任务；而电感、变压器等磁性元器件则相当于执行各类生命活动的器官，负责完成能量存储、转换与传输等关键过程。尤其是，软磁材料的能效表现决定整个系统的能
理化所纳米材料的肿瘤生物学效应研究取得新进展
介孔二氧化硅纳米材料（MSN）可通过降低细胞内的活性氧（ROS）来促进黑色素瘤的生长 在国家科技部“863”项目、“973”项目和国家自然科学基金的大力支持下，中科院理化所纳米材料可控制备与应用研究组，继一月份在《生物材料》（Biomaterials）上发表关于纳米材料的生物学效应
准确率达95％－机器学习预测复杂新材料合成
据22日发表在《科学进展》杂志上的一项研究，美国西北大学和丰田研究所研究人员已成功应用机器学习来指导新纳米材料的合成，消除与材料发现相关的障碍。这种训练有素的算法，可通过定义数据集来准确预测可用于清洁能源、化学和汽车行业燃料的重要催化剂。 论文通讯作者、美国西北大学纳米技术专家查得·米尔金此次
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
“机器科学家”开启纳米晶材料数字智造
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/3/495136.shtm100多年前，伟大的发明家爱迪生通过6000多种材料尝试和7000多次亮灯实验，最后造出了能亮45小时的电灯。但这种依靠科学家经验的试错和劳动密集实验依旧运用在当今的新材料研发中。随着
金属组学研究汞及纳米材料环境健康效应
中科院高能物理所李玉峰副研究员 中科院高能物理所李玉峰副研究员发表主题为“金属组学研究汞及纳米材料环境健康效应”的精彩报告。金属组学是继基因组学、蛋白质组学和代谢组学之后的一门新兴学科，其目的是系统研究生物体系内金属元素的分布、含量、结构特征、功能等。涉及分析化学、生物无机化学、化学生物学、医学、
技术组学研究汞及纳米材料环境健康效应
成都市疾病预防控制中心邹海民研究员 成都市疾病预防控制中心邹海民研究员发表主题为“技术组学研究汞及纳米材料环境健康效应”的精彩报告。报告介绍了采用HPLC-ICP-MS/MS建立食用菌6砷形态（砷胆碱、砷甜菜碱、亚砷酸盐、二甲基砷、一甲基砷和砷酸盐）和4种汞（无机汞、甲基汞、乙基汞苯基汞）的分离检
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
混合纳米纤维生物材料
最近，宾夕法尼亚大学医学院开发出一种新奇的混合纳米纤维生物材料，可在整形外科手术中作为载荷支架或受伤组织补丁，既能为细胞提供足够宽松的生长空间，又能指示它们按肌理排列成新组织，比以往的生物材料更灵活而适合人体功能性。相关论文在线发表于本周的美国《国家科学院学报》上。 奥林匹克运动员、体育爱
纳米抗体技术学习（上）
纳米抗体及结构简介1993年，比利时布鲁塞尔自由大学免疫学家Hamers-Casterman教授以及他的同事们在骆驼（骆驼科，后来研究证实也包括单峰骆驼和羊驼）的血清中发现了一种与传统抗体结构不同的新型抗体，这种抗体仅仅由两条重链构成，被称为重链抗体(heavy-chain antibody, HC
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
机器学习助力外骨骼性能提升
美国科学家报道了一种能加速外骨骼控制系统开发的模拟框架，这种外骨骼能辅助现实世界场景中的运动。研究显示，这个框架或有助于推动外骨骼和义肢等装置的广泛应用。相关研究6月12日发表于《自然》。外骨骼能显著提升人类运动，恢复残疾人士的运动能力。不过，当前的控制器在匹配不同个体需求和任务涉及的复杂人体运动时
机器学习算法赋能二维材料识别和检测方面取得进展
近日，中国科学院上海光学精密机械研究所研究员王俊团队在基于机器学习算法实现二维材料层数识别和物性检测方面取得进展，相关文章以Thickness Determination of Ultrathin 2D Materials Empowered by Machine Learning Algorit
机器学习技术或将彻底改变材料科学发展方式
我们已从计算材料科学的手工时代进入工业化阶段。 这是迄今最令人讨厌视频的强劲竞争者：对一部一排排数字和符号不断向屏幕下方滚动的智能手机的特写。不过，当到访者在Nicola Marzari俯瞰日内瓦湖的办公室驻足时，他总是会迫不及待地炫耀这部手机。“它来自2010年。”Marzari介绍说，“这是一
比传统机器学习算法快1000倍——联想学习法
英国牛津大学材料系研究人员联合埃克塞特大学和明斯特大学的同事开发了一种片上光学处理器，能检测数据集中的相似性，速度比在电子处理器上运行的传统机器学习算法快1000倍。发表在《光学》杂志上的这项新研究的灵感来自诺贝尔奖获得者伊万·巴甫洛夫对经典条件反射的发现。巴甫洛夫在实验中发现，如果在喂食过程中提供
北大拓扑绝缘体纳米材料光热电效应研究获突破
据北京大学新闻网消息，拓扑绝缘体的材料制备和量子输运特性是近年来国际研究前沿的一个热点。在众多拓扑绝缘体材料中，Bi2Se3是拓扑绝缘体家族中一种重要的三维强拓扑绝缘体。拓扑绝缘体纳米结构因其巨大的比表面积和增强的表面电导贡献非常有利于探索拓扑绝缘体奇异表面态的物理性质和开发拓扑绝缘体在自旋电子
玉米秸秆制成纳米吸波材料－可有效应对电磁污染
记者11月29日从青岛大学获悉，该校材料科学与工程学院以复合材料与工程专业2018级本科生齐广雨为第一作者、解培涛副教授为通讯作者、刘春朝教授为共同通讯作者在《先进化合物和杂化材料》上发表论文称，他们以具有多孔结构的玉米秸秆为原料，通过简单的生物质转化法制得一种超轻的纳米吸波材料（Fe3C@Fe
机器学习鉴别出八种戒烟药物
美国科学家开发出一种新的机器学习方法，可通过计算机程序分析数据集的模式和趋势来识别药物，他们借此鉴定出了8种有助戒烟的药物，包括用于治疗感冒咳嗽的右美沙芬等。相关研究刊发于最新一期《自然·遗传学》杂志。 吸烟是导致心血管疾病、癌症和呼吸系统疾病的危险因素。虽然吸烟行为是后天学习的，但此前的一项
机器学习模型创建定制气味和香水
目前，人们仅根据气味剂的物理化学特征来预测嗅觉印象。但是，该方法无法预测传感数据，而传感数据对于产生气味是必不可少的。为了解决这个问题，日本东京工业大学研究人员采用了逆向思维的创新策略，不是根据分子数据预测气味，而是根据气味印象预测分子特征。这是使用标准质谱数据和机器学习模型实现的。研究成果发表在最
“量子比特+机器学习”可精准测磁场
北京7月8日电,据芬兰阿尔托大学官网近日报道，该校科研人员主导的国际团队提出了一种采用量子系统测量磁场的方法，新系统的精确度超过了标准量子极限。他们表示，从量子状态中快速提取信息，对于未来的量子处理器和现有超灵敏探测器来说都必不可少。此项研究向利用量子增强方法进行传感迈出了关键的第一步。 在