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 Sensitivity of Metal Catalysts Revealed by Interpretable Machine Learning and First-principles Calculations”为题发表于《美国化学会》期刊(J. Am. Chem. Soc.)。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，如何在原子尺度上确定催化反应的活性位及其结构敏感性，依然是催化材料理性设计中所面临的一大挑战。举例来说，活化能与反应热之......阅读全文
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。
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
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
中国科大研究构建出催化活性中心的新模型体系
近日，中国科学技术大学谢毅教授课题组在原子级厚二维超薄结构的合成及应用领域取得新进展。研究人员利用一种新型超薄二维结构构建了一种理想的模型体系用来研究活性中心在催化过程中的作用。该研究成果在线发表在11月27日出版的Nature Communications杂志上。 众所周知，催化技术
中国科大研制出全新水溶性小分子助催化剂
近日，中国科学技术大学教授吴长征研究组与张群研究组合作，研制出全新水溶性简单小分子助催化剂，使光催化产氢性能大幅提升，为摆脱目前广泛使用的贵金属助催化剂提供了新途径。该成果已在线发表于《自然—通讯》。 贵金属被广泛认为是提高太阳光光子能量利用效率的高效助催化剂，然而贵金属作为固体催化剂往往接触
中国科大研制出直径1纳米的纳米线催化剂
近日，中国科学技术大学合肥微尺度物质科学国家研究中心教授曾杰课题组与湖南大学教授黄宏文合作，研制出一种兼具优异的催化活性和稳定性的质子交换膜燃料电池阴极催化剂。日前，该成果发表于《美国化学会志》。 质子交换膜燃料电池具有零排放、能量效率高、功率可调等优点，是未来电动汽车中最理想的驱动电源。但它
中国科大提出高熵合金催化剂定向合成新策略
近日，中国科学技术大学曾杰教授课题组在高熵合金催化剂的设计制备领域取得重要进展。研究人员提出了一种基于合金化效应设计、制备用于丙烷脱氢的高熵合金催化剂的方法，通过金属助剂的逐步引入与合金化效应的平衡，构筑出表面富集孤立铂位点的高熵合金催化剂。该催化剂对丙烷脱氢反应展现出优异的催化性能，尤其具有超高的
中国科大团队提出单原子催化剂设计全新理论模型
单原子催化剂（SACs）凭借最大化的金属原子利用率、量子化的电子结构与独特的物理化学性质，在多相催化、能源转化、环境治理和生物医学等领域展现出应用前景。自中国科学家率先提出单原子催化概念以来，该领域已成为国际催化研究的前沿。从本质上看，单原子催化剂的活性和稳定性分别由金属-底物分子和金属-载体相互作
中国科大人工智能与人形机器人前沿论坛举行
6月18日上午，中国科学技术大学人工智能与人形机器人前沿论坛在学校高新园区举行。论坛上，中国科大人工智能与数据科学学院和中国科大人形机器人研究院揭牌。现场图。中国科大供图现场图。中国科大供图中国科学院院士、华中科技大学教授丁汉受聘人形机器人研究院科技委员会主任，并宣布长三角人形机器人联盟成立。在论坛
中国科大人工智能与人形机器人前沿论坛举行
6月18日上午，中国科学技术大学人工智能与人形机器人前沿论坛在学校高新园区举行。论坛上，中国科大人工智能与数据科学学院和中国科大人形机器人研究院揭牌。 中国科学院院士、华中科技大学教授丁汉受聘人形机器人研究院科技委员会主任，并宣布长三角人形机器人联盟成立。 在论坛主题报告环节，中国科学院院士
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
中国科大利用原位同步辐射发现单原子催化动力学行为
在能源催化领域中，精确探测催化剂在服役状态下原子尺度结构的动态变化过程对于催化剂的理性设计具有重要意义。近几十年，科学家对纳米尺度材料的深入理解和可控构筑极大地促进了催化科学的基础和应用研究的发展。其中，单原子催化剂由于其高的原子利用效率、优异的反应活性和选择性，成为了近年来能源催化领域的明星材
中国科大在可见光催化脱羧偶联反应领域取得突破
光催化利用光照来激发电子引发化学反应，能够在温和条件下实现化学键的断裂与重组。相比于传统的加热反应，具有绿色清洁、安全环保和易于控制等优点。近年来，光催化反应在合成化学领域不断取得突破，一系列光催化反应体系被发现，并成功应用于各种复杂化合物的合成中，展现出突出的合成价值和应用潜力。然而，目前光催
中国科大－高效抑制电催化剂循环中活性元素成分流失
析氧反应（OER）是光/电解水和金属空气电池等新能源存储与转化器件的关键半反应。发展廉价高效的OER电催化剂，进一步降低电极过电势，提升器件能量效率是非常具有挑战性的课题。材料缺陷工程能够调节催化剂的电负性、电荷分布以及配位环境，被认为是一种有效提升催化剂性能的策略。设计新型缺陷结构，营造新的活
中国科大模拟生物酶设计制备氧还原反应电催化剂
锰（Mn）基催化剂通常对电催化氧还原反应(ORR)活性较低。然而，在生物界中，锰（II）离子常常是多种金属酶的辅因子。例如，具有Mn辅因子的血红素铜氧化酶（HCO）可以将O2还原成H2O，其活性中心Mn金属离子同时与O和N原子配位。 近日，中国科学技术大学合肥微尺度物质科学国家研究中心和化学与材料
中国科大孪晶金属纳米晶催化作用机制研究取得进展
近日，中国科学技术大学教授曾杰课题组与李震宇合作，在孪晶金属纳米晶催化作用机制研究方面取得新进展。研究人员成功制备了Au75Pd25二十面体和八面体，尽管两种合金暴露同一种晶面，但是具备孪晶结构的Au75Pd25二十面体在环己烷氧化反应中催化活性和选择性明显高于单晶结构的八面体。通过深入的理论计
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
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