机器学习工具可能在症状出现前几年就诊断出帕金森病
帕金森病（PD）的增长速度比任何其他神经系统疾病都要快，这使得其早期检测如此重要。研究人员已经开发出一种新的机器学习工具，显示出作为早期检测该疾病的一种方式的前景。PD的诊断通常发生在一个人出现传统症状的时候：运动缓慢、震颤、平衡和协调能力差以及肌肉僵硬。 但非典型症状的出现，如疲劳、睡眠困难、膀胱或肠道问题、抑郁和/或焦虑，以及嗅觉丧失，可能比传统的PD症状早很多年。一种可靠的生物标志物测试方法，导致PD的早期诊断，而不是等待传统症状的出现，将意味着该疾病的治疗可以提前开始。 现在，新南威尔士大学悉尼分校的研究人员与波士顿大学合作，利用机器学习的力量开发了一种工具，显示出作为PD早期检测器的前景。 机器学习被广泛用于开发疾病预测的精确模型。而先进的机器学习方法，如神经网络，是处理大量数据的一种方式。然而，为了有效，机器学习算法需要使用没有"噪音"的数据进行教学。代谢组学，对代谢物的大规模研究，在这......阅读全文
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
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，
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
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
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
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
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，
利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/2022/4/477899.shtm 全球地震震源时间函数在变分自编码器隐式空间的分布（a）和重构的全球地震破裂模式流形（b） 中国科大供图 地震是对人类社会面对的重要自然灾害之一。近20年来，全球中大地震
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
机器人医疗时代：未来能消灭癌症？
机器人手术，机器人诊断疾病、机器人分发药物......近年来机器人在医疗领域真是如火如荼。近日，根据英国《每日邮报》报道，德国汉堡飞利浦研究院的科学家已经设计了一组磁控机器人，可以帮助人类击退癌症，这组机器人也被称为“抗癌机器人”。未来的医学领域或可通过控制微型机器人进入体内精准投放药物、消灭肿
新型机器人技术追踪癌症信号通路，及早发现癌症迹象！
恶性黑色素瘤是最常见，也是最危险的癌症类型之一。日前，来自亚历山大大学研究所的研究人员使用创新机器人技术研究棕色色素痣如何以及为什么变成恶性黑色素瘤。这一发现会使未来恶性黑色素瘤的诊断变得十分容易。研究人员还强调，为了避免恶性黑色素瘤，在使用很多化妆品和面霜的时候都应该格外小心。 到目前为止，
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
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
基于宽度学习的微型机器人智能轨迹追踪方法
近日，中国科学院深圳先进技术研究院集成所智能仿生研究中心副研究员徐升和研究员徐天添研究团队合作，将宽度学习算法成功应用于微型机器人轨迹追踪控制中，将数据驱动的思想用于微型机器人控制器设计，由示教训练替换复杂调参，并推导训练算法参数约束以保障稳定性能，极大提升了微型机器人轨迹追踪的准确性及控制器的
全国政协委员周志华：支持机器学习基础研究
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/3/495353.shtm ? 周志华 全国政协委员、南京大学人工智能学院院长 机器学习基础研究相对门槛高，研究成果不仅在短期内难以体现效益，且在以高质量论文数、引用数等为指标的评价体系中
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
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
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
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
中国科学技术大学团队首次实现量子机器学习算法
中国科学技术大学潘建伟教授及其研究团队，日前在国际上首次实现量子机器学习算法。这是量子计算应用于大数据分析和人工智能领域的开创性实验工作。 国际权威物理学期刊《物理评论快报》近日发表该成果。审稿人评价该工作“非常前沿，具有高度的兴趣”“在量子机器学习这个重要而有趣的课题迈出了第一步”。 机器
上海药物所提出机器学习辅助定向进化新方法
定向进化是模拟自然进化机制，利用现代分子生物学方法创造大量的突变基因文库，采用灵敏的定向筛选策略，创造出自然界不存在的或改良特性的蛋白质等生物分子的一种方法。定向进化已广泛应用于蛋白质的分子改造和优化，被认为是生产具有改良或全新特性的蛋白质的高效方法，对于酶工程、多肽和大分子药物设计都具有重要意义。
谷歌成功使用机器学习来检测糖尿病性视网膜病变
糖尿病本身不一定造成危害，但长期血糖增高可引起多种急性和慢性并发症，可能会导致失明、心血管疾病、肾功能衰竭甚至是下肢截肢等，严重时甚至可能导致死亡。其中糖尿病性视网膜病变（DR）是糖尿病性微血管病变中最重要的表现之一，受影响的糖尿病患者可能出现玻璃体出血的情况，并可能丧失视力。 幸运的是，谷歌一
科研人员利用机器学习方法解码原子核壳演化
近日，中国科学院近代物理研究所核物理中心吕冰锋副研究员和湖州师范学院王永佳教授等利用机器学习方法研究原子核低位激发态的能量和电磁跃迁几率,在探索原子核壳演化研究中取得重要进展。相关成果于9月10发表在《物理学快报B》上。原子核是物质的一个非常重要的层次，它由质子和中子组成。上世纪三十年代，科学家们就