机器学习模型首次在太空检测云层变化

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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

机器学习+化学直觉让药物发现更有效

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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

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

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

机器学习可用更少血液更早筛查癌症

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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

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

社会失败抑郁模型和Alzhermer病的动物模型、学习记忆的实..

社会失败抑郁模型和Alzhermer病的动物模型、学习记忆的实验模式的发展社会失败抑郁模型(Social defeated)当今社会,抑郁症发病的应激事件主要为社会应激事件。因此,研究人员在小鼠上制作了社会失败抑郁模型。按已建立方法,将C57BL/6J小鼠放入攻击性强烈的CD1小鼠笼内,每天10分钟

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

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

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

软体机器人学习如何避免“黄油手”

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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

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

首次应用机器学习技术协助开展神经梅毒诊断

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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。  

实现开放光量子行走的高效机器学习

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深度学习模型筛查新药快千倍

  据美国麻省理工学院(MIT)官网12日报道,该校科学家开发出一款名为EquiBind的几何深度学习模型,其将类药物分子与蛋白配对的效率比现有最快的计算分子配对模型QuickVina2-W快1200倍。相关研究已经提交预印本服务器,并将提交给国际机器学习大会。  在药物开发之前,研究人员必须找到有

深度学习模型筛查新药快千倍

据美国麻省理工学院(MIT)官网12日报道,该校科学家开发出一款名为EquiBind的几何深度学习模型,其将类药物分子与蛋白配对的效率比现有最快的计算分子配对模型QuickVina2-W快1200倍。相关研究已经提交预印本服务器,并将提交给国际机器学习大会。 在药物开发之前,研究人员必须找到有潜

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  

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

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

时间机器模型问世-穿梭时空或成现实

许多孩子童年的梦想,就是希望能拥有一台动画片《机器猫》中的时光穿梭机,回到过去看一看。正当有人认为这个想法是天方夜谭,嗤之以鼻时,以色列科学家阿莫斯·奥瑞却表示,已经成功制造了一个时光机器的理论模型,他相信穿梭时空回到过去在不久的将来会成为现实。 “甜甜圈”时光环逆流 奥瑞介绍,这个时光机器模型是依

模型引导气候变化带来的移民流

  许多发展中国家低海拔地区可能容易受到海平面上升的影响   科学家开发出了一种数学模型,用于指导决策者做出关于在国内用移民方式适应气候变化的决定。   许多发展中国家的低地可能容易受到海平面上升的影响,而随着水变得更加稀缺,干旱地区可能变得不适宜居住——这意味着许多人将需要移民。   在

云层反应机制挑战全球气候变暖

  几十年来,一部分科学家不断对占主导地位的气候变化科学提出质疑,而随着时间的推移,他们提供的论据接连被推翻。调查表示,目前97%的气候科学家都将全球变暖看作是严重的风险。  然而,据《纽约时报》报道,近年来气候变化怀疑论者表示,云层将拯救地球。他们承认,人类释放的温室气体会导致全球变暖,但云层的移

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