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，解决了传统线性模型无法模拟农药被植物吸收的非线性关系，并揭示了影响植物累积农药的关键化学分子结构，为农产品在产地环境化学污染的预测提供了新的工具和手段。 机器学习模型预测植物吸收累积农业污染物的示意流程图 中国农科院植保所供图 农作物累积是农业污染物从土壤进入人类食物链的重要途径。准确预测植物吸收和累积农业污染物对保障食品安全、产地修复和人类健康暴露评估具有重要的意义。然而，由于污染物—土壤—植物根系之间复杂的相互作用，......阅读全文
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，
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，
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
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
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
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，是天气和气候预测的基础。
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
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
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
机器学习方法可精准预测作物抗病性
近日，中国农业科学院植物保护研究所作物病原生物功能基因组研究创新团队联合国内科研单位，利用机器学习策略，成功开发出根据作物基因型精准预测抗病表型的方法。相关研究成果发表在《工程》（Engineering）上。在作物抗病性研究中，已知的作物抗病基因数量有限。近年研究发现，作物感病基因突变、能塑造作物健
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
仅利用质谱，机器学习可预测未上市新型人造毒品
英国《自然·机器智能》杂志15日发表一项计算生物学突破，包括加拿大英属哥伦比亚大学在内的研究团队研发了一种自动化、生成式的机器学习方法，可以仅利用质谱就确定未知的新型精神药物（又称人造毒品）的化学结构，了解这些结构能帮助法医实验室更快识别出疑似的人造毒品。 每年有大量新型精神药物出现在非法市场
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
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
“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
AI模型准确进行天气预测与气候模拟
《自然》23日报道了一种人工智能（AI）模型。该模型名为“NeuralGCM”，结合了流体动力学与神经网络，能进行准确的天气预测和气候模拟。模型超越了部分现有模型，与传统模型相比，有望节省大量算力。“NeuralGCM”模型结构。其结合了传统的流体动力学求解器和用于小尺度物理的神经网络。图片来源
AI模型准确进行天气预测与气候模拟
《自然》23日报道了一种人工智能（AI）模型。该模型名为“NeuralGCM”，结合了流体动力学与神经网络，能进行准确的天气预测和气候模拟。模型超越了部分现有模型，与传统模型相比，有望节省大量算力。“NeuralGCM”模型结构。其结合了传统的流体动力学求解器和用于小尺度物理的神经网络。图片来源：谷
新AI模型或更准确预测气象灾害
谷歌公司最近发布了一款新的生成式人工智能（AI）模型——可扩展集成包络扩散采样器（SEEDS）。该公司称，SEEDS能提供更准确的天气预报信息，比传统方法成本更低，而且能检测到难以发现的极端天气事件。相关论文发表于最新一期《科学进展》杂志。 谷歌表示，SEEDS模型与ChatGPT等流行的大型
新AI模型或更准确预测气象灾害
与传统模型相比，SEEDS能更快、更高效地预测灾害天气。图片来源：美国趣味科学网站科技日报讯 （记者刘霞）谷歌公司最近发布了一款新的生成式人工智能（AI）模型——可扩展集成包络扩散采样器（SEEDS）。该公司称，SEEDS能提供更准确的天气预报信息，比传统方法成本更低，而且能检测到难以发现的极端天气
美开发出可预测人类行为的机器人－准确率达82％
据物理学家组织网5月28日报道，美国康奈尔大学个人机器人实验室开发出一款机器人，能学习预测人类行为，以便进一步在人类需要时伸出援助之手——更准确地说，是滚过来伸出援助之爪。 要理解该在什么时候、什么地方倒啤酒，或知道在什么时候帮忙打开冰箱的门，这对机器人来说还很困难，因为估计位置面临着许多
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
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
－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
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
生态模型中逻辑斯蒂增长模型的预测结果是否准确？
逻辑斯蒂增长模型的预测结果并不总是完全准确，具有一定的不确定性，原因如下：一、准确性方面的表现在特定条件下较为准确：具有明显增长规律的市场：对于一些具有典型增长和饱和特征的市场，逻辑斯蒂增长模型可以给出相对准确的预测。例如，某些成熟的消费品类市场，其增长受到资源（如市场规模、消费者数量、生产能力等）
新技术可更准确预测中风风险
中风是中医学对急性脑血管疾病的统称。它是以猝然昏倒，不省人事，伴发口角歪斜、语言不利而出现半身不遂为主要症状的一类脑血液循环障碍性疾病。由于中风发病率高、死亡率高、致残率高、复发率高以及并发症多的特点，所以医学界把它同冠心病、癌症并列为威胁人类健康的三大疾病之一。 英国牛津大学日前发布的一