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
机器学习分析出语言多样性成因
人类至少有7000多种不同的语言,这种多样性强加了社会界限,对我们的认知和经济生活、思考方式以及人们之间的互动都产生了深远影响。 瑞士苏黎世大学（UZH）的研究人员在《英国皇家学会学报B》上发表文章称,他们在大型数据集上运用机器学习技术证明,当前的语言多样性在很大程度上是由于过去10000年过
槟榔、芒果机器学习遥感分类研究取得进展
近日，中国热带农业科学院科技信息研究所智慧农业研究中心在槟榔、芒果机器学习遥感分类研究上取得新进展。该研究在《遥感》（Remote Sensing）上发表。芒果和槟榔是国内重要热带经济作物，对地方农业农村经济发展具有重要意义。及时、准确获取芒果和槟榔种植园的空间结构信息不仅是区域农业结构调整和优化的
常见机器学习算法优缺点比较（四）
缺点 · 当观测样本很多时，效率并不是很高； · 对非线性问题没有通用解决方案，有时候很难找到一个合适的核函数； · 对缺失数据敏感； · 对于核的选择也是有技巧的（libsvm中自带了四种核函数：线性核、多项式核、RBF以及sigmoid核）： · 第一，如果样本数量小于特征
机器学习+化学直觉让药物发现更有效
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量子物理与机器学习结合研究取得进展
生成模型(Generative Model)是机器学习领域的重要课题和研究前沿，也被认为是通往人工智能的必由之路。历史上，物理学为生成型学习提供了很多新思路。比如，著名的玻尔兹曼机(Boltzmann Machine)就来自于统计物理中的伊辛模型及相关的反伊辛问题。最近，中国科学院物理研究所/北
机器学习可用更少血液更早筛查癌症
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常见机器学习算法优缺点比较（一）
机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法，诸如SVM，GBDT，Adaboost，现在深度学习很火热，神经网络也是一个不错的选择。假如你在
常见机器学习算法优缺点比较（三）
优点：实现简单，计算简单； 缺点：不能拟合非线性数据. 4.最近领算法——KNN KNN即最近邻算法，其主要过程为： 计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离（常见的距离度量有欧式距离，马氏距离等）； 对上面所有的距离值进行排序； 选前k个最小距离的样本； 根据这k个样本的标签进行
准确预测身高？这种机器学习算法能做到
美国密歇根州立大学的研究人员近日开发出一种先进的算法，能够根据个人基因组来预测他们的身高、骨密度，甚至是教育水平。这项成果于近日发表在《Genetics》杂志十月刊上。 这项研究的负责人、密歇根州立大学的Stephen Hsu博士表示这仅仅是开始。“尽管我们现在验证了这一工具的这三个结果，但我
常见机器学习算法优缺点比较（二）
常见算法优缺点 1.朴素贝叶斯 朴素贝叶斯属于生成式模型（关于生成模型和判别式模型，主要还是在于是否是要求联合分布），非常简单，你只是做了一堆计数。如果注有条件独立性假设（一个比较严格的条件），朴素贝叶斯分类器的收敛速度将快于判别模型，如逻辑回归，所以你只需要较少的训练数据即可。即使
机器学习遇到单细胞组学：Perturbation－Modeling
细胞生物学的相关研究一直受限于数据的完整性和表型的完整性，对应激状态和稳态下的细胞区别观察不够充分。过去五年中，计算机视觉和语音识别领域通过对大量的无标签数据进行学习、建模，很好的解决了数据不足的问题。同样在最近的研究中，机器学习方法使用单细胞数据进行扰动建模也推动了细胞生物领域前进。
－机器学习的新玩法：可做医疗监控
也许现在多数人们还认为“机器学习”(Machine Learning)是一个相当前沿的概念，但事实上，你接触的若干互联网产品已经使用了与机器学习有关的思维或技术。比如电子邮件服务商就是使用机器学习算法来过滤垃圾邮件的，Google也通过相关的技术来辨别垃圾站点。 对于很多互联网用户来说
组合纳米机器可模拟人体肌肉运动
10月24日（北京时间），最近，法国国家科学院（CNRS）查尔斯·沙顿研究所的一个研究小组，把上千个纳米机器组装在一起，能像肌肉纤维那样产生协调的收缩舒张运动，延展距离约10微米。相关论文发表在《应用化学》网站上。
模拟电路设计系列讲座：介绍和学习动机
最近几年芯片领域似乎有个必然的发展趋势，就是走向数字化。由于数字技术的高度灵活性，许多信号的处理越来越多是在数字领域进行处理。然而世界毕竟是一个模拟的世界，模拟处理技术更接近于真实的物理世界。科学技术发展到今天，数字信号处理（DSP）技术固然重要，而且相信会越来越突出。但是，要让数字信号处理技术在应
实现开放光量子行走的高效机器学习
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机器学习方法精准破解羊肉“地理标志密码”
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
全新忆阻器超越现有机器学习系统
在当今“大数据”时代，现有计算机硬件架构已面临速度和高能耗的瓶颈。科技日报记者日前采访美国密西根大学电子工程与计算机系卢伟教授获悉，他带领同事研发出一种全新忆阻器（Memristor）阵列芯片，其处理图片和视频等复杂数据的速度和能效，超越了现有最先进机器学习系统。相关论文发表在最近一期《自然·纳
基于机器学习精确揭示心律不齐的原因
近日，Skoltech研究所的科学家们设计了一种新的基于机器学习的方法，用于检测“心房颤动驱动器”，即被认为会导致最常见类型的心律不齐的心肌小斑块。据美国心脏协会称，这种方法可能导致更有效的针对性医疗干预，以治疗估计影响全球3300万人的疾病。 心房颤动（AF）的背后机制尚不清楚，AF是一种异
向人脑学习，研发神经机器人
伴随着多学科的发展，机器人的应用领域也广阔起来，其中就包括生物学与医学涉及的神经学领域。 在刚刚结束的2016世界机器人大会上，来自德国慕尼黑工业大学教授Alois C.Knoll就做了一场关于神经机器人的演讲。他不仅回顾了历史，更畅想了未来。 模拟人类神经系统 今年5月，德国科学家们研
机器学习新算法加速药物研发进程
据物理学家组织网2月6日报道，加拿大多伦多大学的科研人员最新研制出了一套新的机器学习算法，能生成微小蛋白质分子的3D结构。研究人员指出，新算法有望彻底变革药物的研发进程以及我们对生命的理解。 研发人员之一、多伦多大学的博士生阿里·普勒贾尼解释称，确定蛋白质分子的3D原子结构对于理解它们的工作原
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。
首次应用机器学习技术协助开展神经梅毒诊断
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/8/506325.shtm
软体机器人学习如何避免“黄油手”
许多机械臂都擅长拾取物体，但如果拾取时机械臂的许多部件必须同时移动，那么当物体开始滑动时，进行即时调整可能具有挑战性。英国伦敦大学学院的Thomas Thuruthel和同事制造了一种简单的柔软机械手，只要手腕一动，就能防止物体滑落。研究人员用3D打印的塑料骨架和柔软的模制硅胶材料制作了一只类似人类
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
机器学习帮助揭示大脑编码短期记忆的关键
新加坡国立大学（NUS）的研究人员发现了大脑编码短期记忆的关键，进而在认知计算神经科学领域取得了突破。 新加坡国立大学心理学系助理教授Camilo Libedinsky以及新加坡国立大学创新与设计计划高级讲师Shih-Cheng Yen等人发现，大脑额叶中的神经元群体在动态变化的神经活动中包含
软体机器人学习如何避免“黄油手”
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/4/498759.shtm
机器学习提升天气与气候预测准确度
谷歌研究公司的Stephan Hoyer与合作者开发了一个机器学习模型，能进行准确的天气预测和气候模拟。该模型名为NeuralGCM，能超越部分现有天气和气候预测模型，有望比传统模型节省大量算力。相关研究7月22日发表于《自然》。 一般环流模型表示了大气、海洋和陆地的物理过程，是天气和气候预测
可解释机器学习破解催化结构敏感性难题
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/3/519188.shtm近日，中国科学技术大学李微雪教授结合物理启发的可解释机器学习算法与第一性原理计算，解决了一个多相催化研究中长期存在的关于催化结构敏感性难题。研究成果于近日以“Structure Sen
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
引入机器学习技术－Berg书写肿瘤药物研发新定义
药物的临床研究一直是医药公司业务的重要组成部分。如何能够在成千上万的数据中分析出正确的结果也是每一个研究人员面临的重要问题。最近，一家成立于2006年的新型生物医药公司就计划将机器学习的技术引入到肿瘤药物的临床研究中，用于更精确确定其新药BPM31510的适用患者群体。 Berg生物医药公司是