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
Nature：利用机器学习技术对肺癌患者进行早期诊断
日前，一项刊登在国际杂志Nature上的研究报告中，来自斯坦福大学等机构的科学家们通过研究或有望利用机器学习手段来检测人类患者机体中的早期肺癌，文章中，研究人员分析并检测了这种机器学习系统，以及其寻找血液样本中的循环肿瘤DNA（ctDNA）的能力。图片来源：CC0 Public Domain
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
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
中国科大合作研究系统揭示俯冲带特大地震破裂规律
中国科学技术大学地球和空间科学学院“青年千人”姚华建教授与美国加州大学圣地亚哥分校Peter Shearer教授和 Peter Gerstoft研究员，通过美国和日本密集地震台阵资料的分析，首次系统地揭示了全球俯冲带特大地震破裂过程中不同频率的能量释放与俯冲板块断层滑移量及早期余震空间分布之
四川泸定地震：初步震源机制解显示为走滑型破裂
据中国地震台网测定，2022年9月5日12时52分，在四川甘孜州泸定县（北纬29.59度，东经102.08度）发生6.8级地震，震源深度16千米。截至9月5日14时00分，共记录到3级以上余震3次，其中3.0-3.9级地震2次，4.0级以上地震1次，为12时56分4.2级地震。 中国地震台网中
地质监测“机器人”在地震灾区发挥奇效
七天排除老鹰山高海拔堰塞湖险情，二十天打通“头上悬石、脚下深渊”的墩秀公路。 第二炮兵副参谋长王治民说，工程部队安全高效排除“险中之险”，打通“难中之难”，地质监测“机器人”功不可没。 在安县墩秀公路最危险的“老虎嘴”路段，第二炮兵工程设计所所长赵汝斌、副所长张晨峰、道桥工程师王然江，正各自专注
外国学者：机器学习能重建量子系统首次证明
据物理学家组织网26日报道，科学家首次证明，机器学习可基于较少的实验测量重建量子系统，新方法不仅能帮助物理学家更快速地分析粒子系统，也有助于量子计算机等量子力学应用的发展。研究发表在26日出版的《自然·物理学》杂志上。图片来源于网络 电子等粒子系统能以许多不同的组合存在，每种系统都有特定的出现
研究发现机器学习方法或可预测人类生活多个方面
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/12/514519.shtm
IBM－Watson联合辉瑞，将机器学习用于癌症药物发现
根据Healthcare IT News报道，IBM Watson与辉瑞达成了一项新协议，会将前者的超级计算能力用于癌症药物研发。 辉瑞将用上Watson for Drug Discovery的机器学习、自然语言处理及其它认知推理能力，用于免疫肿瘤学（Immuno-oncology）中的新药物
科学家努力遏制机器学习带来社会不公平
2015年，一名忧心忡忡的父亲问了Rhema Vaithianathan一个问题，这个问题至今依然萦绕在她的记忆里。当时，一小群人聚集在美国宾夕法尼亚州匹兹堡的一个地下室内，听她讲软件如何解决虐待儿童的问题。该区域的热线每一天都会接听到数十个电话，指称怀疑有儿童处于危险中；其中一些电话被呼叫中心
文章论述机器学习高精度化学反应势能面构建
近日，中国科学院大连化学物理研究所研究员傅碧娜和张东辉院士受邀发表了机器学习高精度化学反应势能面构建的综述文章，系统介绍了团队近几年在基本不变量-神经网络高精度势能面构建方法方面的发展和应用，探讨了该领域未来的机遇和挑战。相关成果发表在《国家科学评论》上。 精确的全维势能面构建是反应动力学理论
科学家利用机器学习让耐药检测更高效
细菌耐药已成为影响全人类健康的重大问题，引起了全世界广泛的关注。世界卫生组织提出的解决耐药措施之一是研发耐药快速准确的新型诊断技术和相关试剂。传统的检测方法基于细菌培养，周期长，易导致漏诊、误诊，延误最佳治疗时机。而基于基因的检测技术，如具有灵敏、高效、快捷特点的基因芯片、数字PCR等技术，是公
文章论述机器学习高精度化学反应势能面构建
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/1/515852.shtm
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，
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
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，
人工智能在黄石公园下发现8.6万次隐藏地震
美国黄石国家公园是热门的旅游景区，也是美国历史上第一个国家公园。时至今日，在它的地下深处仍然涌动着地球上地震最频繁的火山活动网。在一项7月18日发表于《科学进展》的研究中，研究人员利用机器学习重新调查了黄石破火山口15年间的历史地震数据。他们重新探测并确定震级的地震数量约是先前记录的10倍。美国
我国已研制成功多款地震救援机器人
小飞机机器人 洞穴机器人 蛇形机器人 地震救援机器人 记者从中国地震应急搜救中心、中科院沈阳自动化研究所等单位了解到，针对地震灾害救援的复杂性，我国已经成功研制出多款地震搜救机器人，目前已进入示范应用阶段。预计在“十二五”期间，将作为地震应急搜救装备投入实际使用。特
腾讯机器学习框架升级，可节省一半算力成本
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/11/512960.shtm
机器学习“万里挑一”识别高性能化合物
美国能源部劳伦斯伯克利国家实验室与多家合作机构共同演示了一种机器学习技术，旨在发现适用于薄膜电容器的新型材料。这一进展对于电气化和可再生能源技术来说至关重要，因为薄膜电容器是这些领域中不可或缺的组件。研究团队使用这项技术从接近5万种化学结构中筛选出了一种性能破纪录的化合物。研究成果发表在最新的《自然
未来机器人大脑将获取互联网知识自我学习
研究人员在对机器人大脑学习方法进行测试。 据国外媒体报道，近期在美国伯克利召开的“2014年度机器人技术：科学与系统大会”上，美国科学家发表最新研究成果认为，未来“机器人大脑”将能够从互联网上获取海量信息，然后教会机器人其所知道的所有知识和所拥有的所有技能。目前，“机器人大脑”正在从互联网
国际最新研究：机器学习方法可帮助识别人造毒品
施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-机器智能》发表一篇计算生物学研究论文称，科研人员发现一种自动化、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。 该论文指，每年有大
人工智能和机器学习正在如何重塑当今的医疗产业？
在医疗健康领域活跃着世界上最具创新性的初创公司，他们致力于为人类带来更高质量的生活和更长的生命。软件和信息技术刺激了这些创新的产生和发展，数字化的健康和医疗数据使得医疗的研究和应用进程不断加速。 近年来，以人工智能和机器学习为首的先进技术让软件变得越来越智能和独立，不断加速着健康领域的创新步伐
研究提出可用于癌症驱动基因识别的图机器学习模型
当前，全球癌症患者数量呈逐年上升趋势。癌症驱动基因识别在探讨癌症的发生机制中扮演着重要角色，能够为个性化精准治疗提供策略。而现有方法在泛化性和可解释性方面面临挑战。中国科学院新疆理化技术研究所科研团队与合作者，提出了可用于癌症驱动基因识别的图机器学习模型。这一模型融合人工智能与生物医学的优势，具备可
运用可解释机器学习成功破解催化结构敏感性难题
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/3/519339.shtm记者19日从中国科学技术大学获悉，该校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。研究成果近日发表于《美国化学
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
力学所在干酪根结构的机器学习研究中取得进展
干酪根是页岩油气的主要母质，其分子模型构建及熟化机理是油气勘探开发的理论基础。中国科学院力学研究所赵亚溥研究团队前期针对珍贵的深部页岩样品，基于大量实验及计算，构建了目前国际最大的干酪根分子群，建立了干酪根的时间-温度-成熟度关系[Global Challenges 3, 190000
研究人员利用“机器学习”帮助鉴定磷酸化位点
EMBL的欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI）的研究人员创建了迄今为止最大的参考磷酸化蛋白质组，将近120000个人类磷酸化位点。为了识别最重要的成员，他们使用了一种机器学习方法，能够根据功能重要性对其进行排名。 蛋白质是细胞的核心分子机器，可以通过类似于分子开关的蛋白质修饰来调节。磷酸化
运用可解释机器学习成功破解催化结构敏感性难题
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。研究成果近日发表于《美国化学会》期刊。催化反应活性位及其结构敏感性是多相催化研究中最为重要的基本概念之一。尽管近年来研究取得了很大进展，但由于影响因素众多并横跨多个空间和时间尺度，如