机器学习本构建模与有限元结合的计算方法的研究进展
近日，中国科学院力学研究所和北京信息科技大学合作，在构建数据驱动的材料本构模型及有限元结合研究中取得重要进展。该研究在国际上首次提出并实现了基于物理机理驱动的机器学习本构建模与有限元结合的计算方法，并将该计算方法应用于受到广泛关注的锂金属，实现了它在不同温度和变形场景下的力学行为精准描述。 锂金属电极由于具有高的理论电容量（3860 mAh/g）、低密度和低的电势（约-3.04 V），是理想的锂电池负极材料。准确认识和表征锂金属负极温度、应力和率相关的变形行为是实现锂金属电池寿命和可靠性提升的关键。然而，由于涉及温度场、力场、率效应等多物理场多因素之间的相互作用，以及有限的实验数据，目前仍缺乏可靠的物理模型来描述锂金属温度-应力-率-变形行为。该研究中，研究人员通过结合机器学习方法与物理机理，构建了一种新的数据驱动的本构模型。该模型不仅能够精确复现锂金属不同温度和应变率下的应力应变实验结果，而且能够在更大的温度和应变率范围......阅读全文
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
机器学习模型可识别乳房病变风险
美国研究人员近日在《放射学》杂志线上版发表文章称，他们开发出一种机器学习工具，可以确定哪些高危乳房病变可能会变成癌症，从而帮助医生作出正确的治疗决策，减少不必要的手术。 乳房病变是一种女性常见疾病，而高危乳房病变有很大几率转变成癌症。正是由于这种风险，手术切除病变组织通常被认为是首选治疗方案。
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
机器学习模型首次在太空检测云层变化
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/8/505829.shtm
机器学习算法助力新模型实现羊肉精准溯源
近日，中国农业科学院农产品加工研究所肉品科学与营养工程创新团队将非靶向代谢组学与机器学习方法相结合，成功构建了羊肉产地精准判别模型，为羊肉产地精准溯源提供了新方法。相关研究成果发表于《食品化学X》（Food Chemistry: X）。受肉羊品种和饲养环境影响，羊肉品质具有鲜明的地域特征，因此地理标
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
机器学习模型有望提前五年预测白血病
《自然》上发表了一项重磅研究：一个由来自全球多家科研机构的白血病科学家组成的研究小组使用血液检测和机器学习技术，来预测健康个体是否有患急性骨髓性白血病（AML）的风险。这项研究意味着我们可以提早发现AML的高风险人群并进行监测，同时可以进行研发，寻找降低该疾病患病几率的方案。急性骨髓性白血病（AM
新技术构建机器学习模型可预测玉米株高
近日，中国农业科学院生物技术研究所玉米功能基因组团队与作物代谢调控与营养强化团队合作，首次对玉米自交系全生育期进行全自动高通量无损监测，深入解析了玉米株高形成的动态遗传基础和调控网络，并通过机器学习构建了株高的智能预测模型。该研究为玉米表型精准鉴定、重要基因克隆和株型改良提供了有效策略和新的基因资源
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，
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
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，
研究提出可用于癌症驱动基因识别的图机器学习模型
当前，全球癌症患者数量呈逐年上升趋势。癌症驱动基因识别在探讨癌症的发生机制中扮演着重要角色，能够为个性化精准治疗提供策略。而现有方法在泛化性和可解释性方面面临挑战。中国科学院新疆理化技术研究所科研团队与合作者，提出了可用于癌症驱动基因识别的图机器学习模型。这一模型融合人工智能与生物医学的优势，具备可
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
利用机器学习构建新型物理约束的大涡模拟模型获进展
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
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。
机器学习模型对阿尔茨海默病的预测风险进行排序
根据最近的一项研究，一旦个人达到65岁，也就是阿尔茨海默病的发病门槛，他们的遗传风险可能在决定他们是否会患上这种致命的大脑疾病方面发挥更大的作用，而不仅仅是他们的年龄。最近发表在《科学报告》杂志上的这项研究利用机器学习模型对患阿尔茨海默病的风险因素进行排序。这是通过使用遗传风险分数、非遗传信息和近5
机器学习本构建模与有限元结合的计算方法的研究进展
近日，中国科学院力学研究所和北京信息科技大学合作，在构建数据驱动的材料本构模型及有限元结合研究中取得重要进展。该研究在国际上首次提出并实现了基于物理机理驱动的机器学习本构建模与有限元结合的计算方法，并将该计算方法应用于受到广泛关注的锂金属，实现了它在不同温度和变形场景下的力学行为精准描述。 锂
机器学习模型从肠道微生物群预测癌症免疫治疗反应
“研究结果表明，机器学习模型可以揭示微生物群-免疫疗法的相互作用，最终可能改善癌症患者的预后。” 纽约州布法罗- 2022年7月19日-一篇新的研究论文于2022年7月19日发表在Oncotarget杂志上，题为“使用机器学习模型预测肠道微生物群的癌症免疫治疗反应”。“在过去的十年中，使用靶向免疫
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
新的机器学习模型预测CRISPRCas9编辑人原代T细胞的结果
近日，一项发表于Nature Biotechnology的题为"Large dataset enables prediction of repair after CRISPR-Cas9 editing in primary T cells"研究中，来自Chan-Zuckerberg Biohub
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
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
锂金属电池的简介
锂金属电池是以二氧化锰作为正极材料、用金属锂或合金金属作为负极材料，使用非水解电解质溶液的电池。由于锂金属电池的化学特性太过活泼，因此锂金属电池无论是加工、保存还是使用，对于环境的要求都非常高。
锂金属电池的定义
锂金属电池的电极使用的金属锂，电能量极高，远大于其它材料制造的干电池，这为需要长久供电的设备提供充足的电能，如照相机等便携式设备。锂金属电池产量最多的是纽扣式电池，通常为电脑或设备做记时作用，工作时间可长达数年，甚至与电脑的使用寿命相当。
什么是－锂金属电池？
锂金属电池的电极使用的金属锂，电能量极高，远大于其它材料制造的干电池，这为需要长久供电的设备提供充足的电能，如照相机等便携式设备。锂金属电池产量最多的是纽扣式电池，通常为电脑或设备做记时作用，工作时间可长达数年，甚至与电脑的使用寿命相当。
什么是锂金属电池？
锂金属电池的电极使用的金属锂，电能量极高，远大于其它材料制造的干电池，这为需要长久供电的设备提供充足的电能，如照相机等便携式设备。锂金属电池产量最多的是纽扣式电池，通常为电脑或设备做记时作用，工作时间可长达数年，甚至与电脑的使用寿命相当。
锂金属的化学特性
锂电池是一类由锂金属或锂合金为正/负极材料、使用非水电解质溶液的电池。由于锂金属的化学特性非常活泼，使得锂金属的加工、保存、使用，对环境要求非常高。随着科学技术的发展，锂电池已经成为了主流。
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
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