用机器学习揭示全球中大地震破裂模式
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2022/4/477906.shtm 科技日报合肥4月24日电 （记者吴长锋）24日，记者从中国科学技术大学了解到，该校李泽峰研究员利用机器学习方法，总结了全球3000多个5.5级以上地震的震源时间函数特征，全景式地展示全球地震破裂过程的相似性和多样性，深化了对地震能量释放模式的认识，对地震早期预警具有启示意义。研究成果日前发表在国际知名地学期刊《地球物理研究快报》上。 地震是人类社会面临的重要自然灾害之一，近20年来全球中大地震已经造成近100万人伤亡，经济损失不计其数。地震破裂过程多种多样，客观衡量它们的相似性和差异性，有助于认识地震物理过程和地震震级的早期预测。然而，前人研究或是叠加多个地震的平均破裂过程，无法衡量全球地震差异范围，或是基于某些破裂特征的统计，无法做到整个破裂过程的系统比较。 李泽峰研究员利用深度学习中的变分自编码器......阅读全文
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
葡萄种植模式升级，离不开这个机器
“同意通过验收，建议加快科研成果转化推广！”近日，由宁夏大学主持的自治区重点研发计划“宁夏酿酒葡萄智能化农机装备研发与应用”重大项目通过专家验收。 宁夏葡萄酒产业基础良好，更有广阔发展空间。得黄河水生态涵养、贺兰山立地优势，世界酿酒葡萄主流优新品种扎根于此，表现优异。 贺兰山东麓常年降水少、
实现开放光量子行走的高效机器学习
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/3/519410.shtm
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
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
中科院发布芦山地震震源破裂过程反演初步结果
图1 雅安芦山Mw6.7级地震震源机制解 采用下半球投影，同时给出了点源模型的P波垂向位移理论图（红线）与资料（黑线）的拟合情况。图形下方给出了两组节面解（左下，λ，δ，θ，h分别表示错动倾伏角、断层倾角、断层走向、震源深度）和点源模型的震源时间函数（右下）。图2有限断层模型的远场
专家：台湾花莲县海域7.3级地震为逆冲型破裂
中新网北京4月3日电 (记者 孙自法)记者从中国地震局获悉，台湾花莲县海域4月3日早晨发生7.3级地震后，中国地震台网中心组织专家研究分析认为，这次地震发生在台湾花东纵谷断裂北段上，初步震源机制解结果显示，此次地震为逆冲型破裂。本次地震打破了自2006年台湾地区屏东海域7.2级地震后持续17年的7级
汶川大地震地下断层长三百多公里－为单侧破裂
中新社北京五月十三日电(记者孙自法)中国地震台网中心总工程师刘瑞丰研究员十三日向媒体介绍说，四川汶川大地震整个地下断层长度三百多公里，断层为单侧破裂，并从起始点的震中汶川开始向东北方向延伸，汶川、北川两地破坏严重。 他说，地震断层长度即地壳破裂长度，有的表现为地面裂缝，有的在地面上看不出来，断层为
科学家开发光速级地震监测AI模型
今年以来，全球各地连续发生大大小小的地震。据中国地震台网中心消息，5月11日07时06分在阿根廷发生6.7级地震，震源深度200千米。今年3月中旬日本福岛县附近海域的7.4级地震让全球再次聚焦当地核电站安全。我国也是地震灾害多发的国家。 目前包括我国在内的很多国家都布置了大范围的地震监测覆盖网
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
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
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。