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究的热点与难点。 中国科学院力学研究所LHD可压缩湍流课题组研究人员改变了既往研究中只针对亚格子应力建模的固有研究模式，着眼于湍流级串理论中核心的物理量——能流进行建模，利用多尺度梯度展开方法结合机器学习方法给出了可压缩壁湍流中高精度模化的能流，进而利用高精度能流模型对常见的涡粘模型进行物理约束，完成了新的湍流模化过程。新模型很好地结合了高鲁棒性和高保真性的特性并具有一定的尺度自适应性。通过不同的标准化算例检验，新模型可以对可压缩壁湍流的关键物理量如能流（图1）、平均速度剖面（图2）等给出精准预测，并有望进一步推广到更复杂科学及工程......阅读全文
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
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
力学所二相湍流流动的大涡模拟取得进展
携带颗粒的二相湍流流动是自然界和工业生产中常见的流动形式，如沙尘暴、大气中雨滴的形成、发动机中的喷雾燃烧等。大涡模拟方法通常用于预测单相湍流流动，近年来开始用于预测二相湍流，其优点是可以模拟颗粒与湍流相互作用的非定常过程。但大涡模拟方法只能求解大尺度的湍流运动，缺失的亚格子湍流对颗
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
揭秘五大超级科学机器：飓风模拟器造狂风
不要总是把大型强子对撞机(LHC)挂在嘴上，关于这个庞然大物的报道已经够多了，但除它之外，世界上还有几个研究机器，其重要性一点都不比大型强子对撞机逊色。这些超级机器，有的在跟踪火星机器人，有的在模拟飓风，有的则在揭示超新星诞生之谜，他们不仅具有“冷酷到底”的外观，还肩负着揭开世界上最大的未解之谜的重
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
研究团队在新型大涡模拟模型构建与应用研究中取得进展
随着计算机技术的快速发展，大涡模拟逐渐成为湍流模拟的主要手段，在湍流理论研究、航空航天、海洋工程等领域发挥重要作用。迄今为止，仍有一系列关键问题阻碍大涡模拟研究的发展，例如，模型的稳定性与高保真性无法兼顾的问题、传统建模囿于湍流惯性子区、可压缩湍流及转捩预测精度不足等。 中国科学院力学研究所空
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
研究揭示机器学习方法可较好地模拟天山高海拔流域日流量和极端流量
中亚天山高海拔地区的复杂地形和恶劣天气条件以及稀少的水文气象站点分布，导致该地区气象和水文观测数据缺乏。而传统的基于物理过程的水文模型需要大量的观测数据来校准空间参数，使得高山区分布式水文模拟颇为困难。机器学习方法（LSTM）由于非线性拟合能力强大而逐渐被应用于水文建模。这种方法能分析输入和输出数据
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
Google如何用机器学习帮助药物研发？
从在搜索中回答与健康相关的问题，到给开发者提供健身数据平台，Google在我们的日常健康中越来越重要。但其实互联网巨头们也在努力加快研发治愈人类顽疾的关键药物。 同斯坦福大学的Pande Lab合作，Google Research发表了一篇题为“针对药物研发的大规模多任务网络”的文章。该文章描
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
武汉大学量子机器学习研究获进展
近日，《自然·通讯》在线发表了武汉大学计算机学院在量子人工智能理论方面的最新研究成果。论文题为《纠缠数据在量子机器学习中的相变行为》。这是武汉大学量子机器学习方向研究成果首次刊登在《自然·通讯》上。论文截图。据悉，量子纠缠是实现量子计算优势的关键资源。目前，科学家广泛关注如何将量子纠缠整合到量子机器
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
“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
机器学习技术加速植物精准设计育种
种子被誉为农业的“芯片”，育种科技创新是推动农业发展的核心动力。未来植物育种的新范式是基因组学、基因编辑、合成生物学等生物技术（BT）与数据科学、机器学习、人工智能等信息技术（IT）的多元化融合。农业农村部“十四五”规划将“智慧种业”列在“智慧农业”领域七大攻关任务之首。任务中明确提出：构建数字化育
用机器学习洞察春节幸福感
刚刚过去的虎年春节，你幸福吗？ 为了深入理解新冠疫情和防疫政策对民众幸福感和生活的影响，深圳市人工智能与机器人研究院及香港中文大学（深圳）校长讲座教授贾建民、清华大学文科资深教授薛澜和博士生袁韵、香港大学副教授贾轼等组成的研究团队，采用机器学习与回归分析相互结合的方法，
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。
机器学习助力更好理解水的行为
美国一个研究团队在最新一期《物理评论快报》上刊发论文称，他们借助机器学习技术来理解水在零下100℃的行为。最新研究不仅能让科学家更好地理解水，也为更好地从理论上理解各种物质开辟了更多途径。 水是人们最熟悉、接触最频繁的物质之一，但实际上它还有很多未解之谜。在过去30年里，科学家们从理论上认为，当
国际最新研发提升外骨骼性能模拟学习框架
国际著名学术期刊《自然》最新发表一篇生物医学工程论文称，研究人员研发出一种能加速外骨骼控制系统开发的模拟学习框架，这种外骨骼能辅助现实世界场景中的运动。研究显示，该框架或有助于推动外骨骼和义肢等装置的广泛应用。据论文介绍，外骨骼能显著提升人类运动，恢复残障人士的运动能力。不过，当前的控制器在匹配不同
Intel推出自主学习芯片Loihi－模拟大脑工作
INTEL-624x468-624x468.jpg 近几年Intel积极进军人工智能领域，收购了Nervana、Movidius、Mobileye等AI相关公司，推出了廉价的Movidius Neural Compute Stick人工智能计算棒，现在再推出一款能模拟大脑工作的自主学习芯片
AI模拟条件反射进行联想学习
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
国际最新研发提升外骨骼性能模拟学习框架
中新网北京6月13日电 (记者 孙自法)国际著名学术期刊《自然》最新发表一篇生物医学工程论文称，研究人员研发出一种能加速外骨骼控制系统开发的模拟学习框架，这种外骨骼能辅助现实世界场景中的运动。研究显示，该框架或有助于推动外骨骼和义肢等装置的广泛应用。据论文介绍，外骨骼能显著提升人类运动，恢复残障人士
模拟IC设计学习方法及经典名著推荐
模拟电路设计在我看来是微电子领域一个集基础理论知识和创造性于一身的绝学。就像一盘棋，别人给你准备好了棋子，如何摆出如何摆出千变万化的阵势完全在于你的功力和才能如今的模电设计已经处在这样的层面，完备的仿真计算工具将设计者从繁琐的数据运算中解放出来。只要你有足够的理论基底和创造性，配以对信号处理的理解和
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
机器学习技术或可解决量子信息难题
今天，记者从上海交通大学获悉，该校教授金贤敏团队与南方科技大学教授翁文康合作，首次将机器学习技术应用于解决量子信息难题，实现了基于人工神经网络的量子态分类器。这一重要研究成果已发表于《物理评论快报》。 量子信息科学与人工智能技术，作为近年来最前沿的研究领域，取得了诸多改变传统信息科学的进展。但如