DeepDEP：深度学习构建肿瘤依赖性图谱
大家好呀！今天给大家介绍一篇2021年发表在Science Advances上的文章。全基因组功能缺失筛查揭示了对癌细胞增殖十分重要的基因，称为肿瘤依赖性。然而将肿瘤依赖性关系与癌细胞的分子组成联系起来并进一步与肿瘤联系起来还是一个巨大的挑战。本研究，作者提出了DeepDEP，基于深度学习模型和基因组数据可以预测癌症依赖性。该模型对无标签的肿瘤基因组进行无监督预训练来改进癌症依赖性学习。作者使用三个独立数据集验证DeepDEP的性能。通过系统的模型解释，作者扩展了当前的癌症依赖性图谱。将DeepDEP应用于泛癌的肿瘤基因组数据并首次构建了具有临床相关性的泛癌依赖性图谱。总的来说，DeepDEP作为一种新的工具可以用于研究癌症依赖性。 Predicting and characterizing a cancer dependency map of tumors with deep learning 使用深度学习预测和描述肿......阅读全文
DeepDEP：深度学习构建肿瘤依赖性图谱
大家好呀！今天给大家介绍一篇2021年发表在Science Advances上的文章。全基因组功能缺失筛查揭示了对癌细胞增殖十分重要的基因，称为肿瘤依赖性。然而将肿瘤依赖性关系与癌细胞的分子组成联系起来并进一步与肿瘤联系起来还是一个巨大的挑战。本研究，作者提出了DeepDEP，基于深度学习模型和
深度学习算法－助力精准诊断结直肠肿瘤
根据发表在《Life Science Alliance》杂志上的新研究，一种新的深度学习算法可以快速，准确地分析来自结直肠肿瘤的几种基因组数据，以进行更准确的分类，从而有助于改善诊断和相关的治疗选择。 大肠肿瘤的发展方式各不相同，需要接受的药物类型也不同，生存率也大不相同。通常，基于对基因表达
深度学习算法“解密”脑活动
英国《自然·医学》杂志9月25日在线发表的一项研究，报告了一种可以分析四肢瘫痪患者大脑活动的深度学习算法。该算法已被用于向患者的前臂肌肉传递电刺激，从而恢复瘫痪肢体的功能性运动。 慢性瘫痪患者的生活质量可以通过脑机接口加以改善。脑机接口可以将控制运动的中枢神经系统回路和辅助设备（例如计算机光标
AI侦探敲碎深度学习黑箱
研究人员创建了能填补照片空白的神经网络，以鉴别人工智能瑕疵。 Jason Yosinski坐在美国加州旧金山的一个小型玻璃办公室内，陷入了对人工智能的沉思。作为优步公司的研究科学家，Yosinski正为在笔记本电脑上运行的人工智能（AI）进行“脑外科手术”。 很多AI将改变人类现代生活，例如
Science：构建肿瘤浸润T细胞的泛癌单细胞图谱
靶向肿瘤特异性T细胞的癌症免疫疗法已使许多癌症患者受益，但是针对不同类型的癌症的临床疗效差异很大。肿瘤浸润T细胞经常进入功能失调状态，这一现象被广泛称为T细胞衰竭（T cell exhaustion），而效应T细胞的抗肿瘤功能受多种因素调节，包括调节性T细胞（Treg细胞）的存在。T细胞的状态和
深度学习算法准确追踪动物运动
根据英国《自然·神经科学》杂志8月21日在线发表的一项研究，美国哈佛大学团队运用一种新型深度学习算法，成功追踪动物运动及行为，其准确度可达到人工水平，而且无需采用追踪标记物或进行费时的手动分析。专家认为，这一成果打开了海量的数据来源之门。 准确追踪行为发生期间的身体运动部位是运动科学的一项重要
TPU将成深度学习的未来？（一）
在Google I/O 2016的主题演讲进入尾声时，谷歌的CEO皮采提到了一项他们这段时间在AI和机器学习上取得的成果，一款叫做Tensor Processing Unit（张量处理单元）的处理器，简称TPU。在这个月看来，第一代的TPU处理器已经过时。在昨天凌晨举行的谷歌I/O 2017
TPU将成深度学习的未来？（二）
能够进行数据推理的第二代TPU第一代的TPU只能用于深度学习的第一阶段，而新版则能让神经网络对数据做出推论。谷歌大脑研究团队主管Jeff Dean表示：“我预计我们将更多的使用这些TPU来进行人工智能培训，让我们的实验周期变得更加快速。”“在设计第一代TPU产品的时候，我们已经建立了一个相对
深度学习协助预测厄尔尼诺－|《自然》论文
《自然》发表的一篇论文Deep learning for multi-year ENSO forecasts报道了一种可以提前一年半预测厄尔尼诺事件的深度学习方法，克服了该领域内长期存在的一项挑战。用来预测厄尔尼诺现象的CNN预测系统来源: Ham et al. 厄尔尼诺事件发生于太平洋东部和
多学科交互，深度绘制细胞图谱
大多数人类疾病实质上是细胞故障的产物。但要了解细胞的哪些部分出错会导致疾病，科学家首先需要对细胞有完整的了解。美国加州大学圣地亚哥分校医学院的研究人员及其合作者在24日发表于《自然》杂志上的论文中，介绍了尺度集成细胞（MuSIC）技术，这是一种结合了显微镜、生物化学和人工智能的技术，揭示了以前未
新光学芯片可实现高效“深度学习”
美国麻省理工学院（MIT）科学家在12日出版的《自然·光学》杂志上发表论文称，他们开发出一种全新的光学神经网络系统，能执行高度复杂的运算，从而大大提高“深度学习”系统的运算速度和效率。 “深度学习”系统通过人工神经网络模拟人脑的学习能力，现已成为计算机领域的研究热门。但由于在模拟神经网络任务中
人工智能进入“深度学习+”阶段
虽然从底层技术看，ChatGPT并不算创新，但其社会影响远远超出了预期。这款由美国人工智能公司OpenAI开发的聊天机器人，2022年11月推出后火遍全球，成为史上增长最快的消费者应用程序。 让机器和真人自由对话，一直是人工智能领域的重要目标之一。ChatGPT的爆火背后，其实是深度学习技术的
新光学芯片可实现高效“深度学习”
美国麻省理工学院（MIT）科学家在12日出版的《自然·光学》杂志上发表论文称，他们开发出一种全新的光学神经网络系统，能执行高度复杂的运算，从而大大提高“深度学习”系统的运算速度和效率。 “深度学习”系统通过人工神经网络模拟人脑的学习能力，现已成为计算机领域的研究热门。但由于在模拟神经网络任务中
深度学习复兴：向人工智能迈进
它是未来的一部分，我们才刚刚开始。图片来源：BRUCE ROLFF 3年前，美国加利福尼亚州山景城神秘的谷歌X实验室的研究人员从YouTube视频中提取了1000万个静态图像，并将其输入“谷歌大脑”——由1000台计算机构成的网络，从而试图像一个蹒跚学步的孩子一样吸收这个世界的信息。经过3
人脸检测发展：从VJ到深度学习（六）
还有一种比较典型的结构是树形的级联结构，从形状上来看其和金字塔式的级联结构是一样的，也是从上往下分类器的数目逐层增多，区别就在于树形的级联结构中没有同一层分类器之间的横向连接，只有相邻层分类器之间的纵向连接，即一个窗口在同一层上不会由多个分类器进行分类，而会直接被送往下一层或者被排除。树
人脸检测发展：从VJ到深度学习（二）
选好了窗口，我们开始对窗口中的图像区域进行观察，目的是收集证据——真相只有一个，我们要依靠证据来挖掘真相！在处理图像的过程中，这个收集证据的环节我们称之为特征提取，特征就是我们对图像内容的描述。由于机器看到的只是一堆数值，能够处理的也只有数值，因此对于图像所提取的特征具体表示出来就是一个
人脸检测发展：从VJ到深度学习（四）
造成人脸检测速度慢的根本原因还在于输入规模过大，动辄需要处理几十上百万的窗口，如果这样的输入规模是不可避免的，那么有没有可能在处理的过程中尽快降低输入规模呢？如果能够通过粗略地观察快速排除掉大部分窗口，只剩下少部分窗口需要进行仔细的判别，则总体的时间开销也会极大地降低。从这样的想法出发，
人脸检测发展：从VJ到深度学习（五）
在过去十几年的探索过程中，涌现出的特征不胜枚举，这里只选取了部分比较有代表性和反映了人们探索思路的特征进行举例。这里所有列举的特征都有一个共同的特点：都由科研工作者根据自己的经验手工设计，这些特征的设计反映了人们对问题的理解和思考。虽然随着不断的改进，设计出的特征已经日臻完善，但直到现在
人脸检测发展：从VJ到深度学习（三）
在确定了选择窗口的策略，设计好了提取特征的方式，并学习了一个针对人脸和非人脸窗口的分类器之后，我们就获得了构建一个人脸检测系统所需要的全部关键要素——还有一些小的环节相比之下没有那么重要，这里暂且略去。 由于采用滑动窗口的方式需要在不同大小的图像上的每一个位置进行人脸和非人脸窗口的判别
人脸检测发展：从VJ到深度学习（一）
这是一个看脸的世界！自拍，我们要艺术美颜；出门，我么要靓丽美妆。上班，我们要刷脸签到；回家，我们要看脸相亲。 当手机把你的脸变得美若天仙，当考勤机认出你的脸对你表示欢迎，你知道是什么魔力让冷冰冰的机器也变得温情脉脉，让呆呆的设备也变得善解人意吗？今天就让我们走近它们的内心，了解这些故事背后的一项
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
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“见顶”不等于AI寒冬
尽管新的算法模型在推动AI向前发展，但并不意味着它们的前景可以预见，也不意味着深度学习“不可救药”。 在当前的第三次人工智能（AI）浪潮之中，深度学习算法被认为是迄今为止“最为重大的AI革命”。此说法或许有所夸大，但深度学习对这一轮AI的大爆发而言的确功不可没。然而，最近以来，关于深度学习算
深度学习框架可预测锂电池寿命
近日，华东理工大学机械与动力工程学院、先进电池系统与安全重点实验室教授栾伟玲课题组与国家级高层次人才、华东理工大学讲席教授陈浩峰合作，在全球交通科学与技术领域期刊《交通电动化》发表论文，首次提出用于锂电池寿命预测相关的可解释性深度学习框架。 在锂电池寿命预测领域，建立全面的电池老化模型是项艰巨
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
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
科学家构建人类发育细胞图谱
目前，发育生物学的研究主要基于模式生物。由于实践上存在的挑战，人类的胚胎发育（从受精卵到胎儿出生）仍是一个知之甚少的“黑匣子”。近期，来自多国研究机构的一项联合研究阐述了人类发育细胞图谱及妊娠期参考图谱构建的路线图，相关成果发表在《Nature》杂志，标题为“A roadmap for the
华人学者构建新的大脑图谱
最近，南加州大学（USC）的科学家们，绘制了小鼠大脑的一个未知部分，可解释亨廷顿氏中和自闭症这类疾病中可能发生了哪些电路中断。 本文通讯作者、南加州大学Mark and Mary Stevens神经影像和信息学研究所的神经学副教授董宏伟（音译，Hong-Wei Dong）和他的同事们，在过去的
科学家深度解析脑功能联接图谱
中科院上海生科院神经科学研究所王征研究组通过利用宏观脑功能联接图谱中隐含的结构化信息，为研究脑影像学生物标记提供了一种新方法。相关研究成果日前在线发表于国际学术杂志《医学成像》。 近年来，机器学习在人工智能、互联网等领域取得了突破性进展，也越来越多地应用于解决生物医学问题。机器学习分类算法不仅
深度学习可识别显微照片中的细菌
美国华盛顿大学研究人员开发出一种深度学习软件Omnipose，其能帮助解决在显微镜图像中识别各种微小细菌的挑战。研究结果发表在17日的《自然·方法学》杂志上。 研究人员发现，在大型细菌图像数据库上训练的Omnipose在表征和量化混合微生物培养物中的无数细菌方面表现良好，并消除了其前身可能出现的