开发出新型预测模型来预测HIV疗法的效果
艾滋病毒非常可怕，尤其是其自身非常好的自适应性，如果HIV对于某一个靶点药物产生了变异，那么就变相宣布了此疗法的失败。为了尽量降低HIV的防御机制，医生们会使用许多种药物联合的方法来治疗患者，这种方法就可以使得病毒对特定药物耐受之前经历相当长的变异过程。 近日，刊登在国际杂志PLoS Computational Biology上的一篇题为“The Individualized Genetic Barrier Predicts Treatment Response in a Large Cohort of HIV-1 Infected Patients”的研究报告中，来自苏黎世大学的研究者表示，是否可以通过30种以上的药物来有效抵御HIV的感染并不是那么容易确定的。 研究者在文中基于概率方法开发出了一种精确的预测模型，用来预测HIV的进化路径，从而就为病毒产生耐药性的时间进行了精确的估计。 当回顾对2......阅读全文
机器学习模型预测中风？
中风的诊断可能很棘手，因为患者并不总是表现出典型的症状，而且其他疾病也可能模仿它。研究人员利用现有数据开发了一种机器学习模型，可以准确预测中风，并可能使诊断变得更容易。诊断错误是一个主要的公共卫生问题，造成了可预防的病人伤害和卫生超支。由于诊断错误而导致的可预防的中风死亡比误诊的心脏病发作要常见30
基于ASM模型的出水水质预测机理模型
为了推动和规范活性污泥模型的发展，国际水协会(International Water Association, IWA)于1983年组织南非、日本、美国、丹麦、荷兰五国专家成立活性污泥通用模型国际研究小组，致力于新的活性污泥数学模型的开发，并于1987年、1995年和1999年陆续推 出了3个ASM
DeepMind－AI模型预测天气又快又好
近日一项发表于《自然》的研究报道了谷歌DeepMind开发的首个天气预测人工智能（AI）模型——GenCast。该模型比目前运行中的最佳中期预报系统——欧洲中期天气预报中心的集合预报（ENS）更精准。GenCast在8分钟内就能完成15天的预测，而目前的预测程序需要几个小时。据介绍，包括ENS在内的
换个模型预测气候变化
《自然—气候变化》11月23日发表的多模型分析，依据2030年前后的减排措施预测了气候场景，发现即使最乐观的场景也不足以将全球变暖限制在2°C以内。这个前瞻性建模方法与传统“倒序”设想不同，后者聚焦于预先规定的气候目标并描述如何实现这些目标。大多数气候模型聚焦于一种被称为“倒序推演”的概念，其中目标
新模型精准预测土壤“碳排放”
从天津大学获悉，日前，该校地科院晏智锋副教授与联合西北太平洋国家实验室—马里兰大学联合全球气候变化研究所合作，在土壤异养呼吸过程模型构建与应用上取得新进展，首次建立了可精准监测土壤“碳排放”的过程模型系统，该系统可更加精准地预报土壤异养呼吸对大气环境的影响。 土壤中的微生物、作物根系和土壤动物
新模型精准预测土壤“碳排放”
记者从天津大学获悉，日前，该校地科院晏智锋副教授与联合西北太平洋国家实验室—马里兰大学联合全球气候变化研究所合作，在土壤异养呼吸过程模型构建与应用上取得新进展，首次建立了可精准监测土壤“碳排放”的过程模型系统，该系统可更加精准地预报土壤异养呼吸对大气环境的影响。 土壤中的微生物、作物根系和土壤动物
开发出新型预测模型来预测HIV疗法的效果
艾滋病毒非常可怕，尤其是其自身非常好的自适应性，如果HIV对于某一个靶点药物产生了变异，那么就变相宣布了此疗法的失败。为了尽量降低HIV的防御机制，医生们会使用许多种药物联合的方法来治疗患者，这种方法就可以使得病毒对特定药物耐受之前经历相当长的变异过程。 近日，刊登在国际杂志PLoS Co
如何使用生态模型中逻辑斯蒂增长模型进行预测？
使用逻辑斯蒂增长模型进行预测可以按照以下步骤进行： **一、确定模型形式** 逻辑斯蒂增长模型的一般形式为： \(P(t)=\frac{K}{1 + ae^{-bt}}\) 其中，\(P(t)\)表示在时间\(t\)时的预测值（如种群数量、市场需求等），\(K\)是环境容纳量（最
欧洲夏季将比模型预测的更炎热
欧洲的酷夏和热浪将比人们担心的更加闷热。一项在近日举行的欧洲地球科学联盟大会上发布的研究表明，行政管理者所依赖的区域气候模型严重低估了夏季的炎热情况，因为它们没有考虑到空气污染减少带来更强烈的阳光。2023年7月，在希腊雅典，女子用瓶装水降温。图片来源：Louisa Gouliamaki/AFP/G
Science：谷歌AI新模型预测天气快又准
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/11/512459.shtm编译 ｜ 辛雨 图片来源：Carlos Munoz Yague 人工智能（AI）公司Google DeepMind开发的机器学习模型GraphCast，在“3至
AI新模型快速预测材料光学性质
未来的中央处理器（艺术图）。图片来源：美国趣味工程网站科技日报讯 （记者刘霞）据美国趣味工程网站近日报道，日本东北大学和美国麻省理工学院科学家，成功开发出一款新人工智能（AI）模型GNNOpt。该模型能以与量子模拟相同的精度预测材料的光学性质，但速度能快100万倍。研究团队表示，这一重要进展有望加速
流感疫情多严重？这个模型来预测
最近，身边感冒的人突然多了起来，提示我们季节性流感又来了。流感，似乎伴随着人类的历史，有时严重，有时轻微。芝加哥大学的研究人员通过研究流感病毒如何演化，可以更好地预测未来的流感有多严重。这项成果近日发表在《Science Translational Medicine》上。 季节性流感每年会造
生态模型中逻辑斯蒂增长模型与其他预测模型相比有哪些优缺点？
逻辑斯蒂增长模型与其他预测模型相比，有以下优点和缺点：优点：描述种群增长规律：在生物学领域，能较好地描述生物种群在资源有限环境下的增长情况，呈现出先加速增长后趋于稳定的特征，符合许多生物种群实际增长模式，如鱼类种群数量在一定水域内的变化 51626。考虑环境限制因素：相比指数增长模型等简单模型，逻辑
如何根据生态模型逻辑斯蒂增长模型预测种群数量的变化？
逻辑斯蒂增长模型的方程通常表示为： \[ \frac{dN}{dt} = rN\left(1 - \frac{N}{K}\right) \] 其中，\(N\)是种群数量，\(t\)是时间，\(r\)是种群的内禀增长率（在理想条件下的增长率），\(K\)是环境容纳量（即特定环境所能支持
生态模型中逻辑斯蒂增长模型的预测结果是否准确？
逻辑斯蒂增长模型的预测结果并不总是完全准确，具有一定的不确定性，原因如下：一、准确性方面的表现在特定条件下较为准确：具有明显增长规律的市场：对于一些具有典型增长和饱和特征的市场，逻辑斯蒂增长模型可以给出相对准确的预测。例如，某些成熟的消费品类市场，其增长受到资源（如市场规模、消费者数量、生产能力等）
如何根据生态模型逻辑斯蒂增长模型预测种群数量的变化？
逻辑斯蒂增长模型的方程通常表示为： \[ \frac{dN}{dt} = rN\left(1 - \frac{N}{K}\right) \] 其中，\(N\)是种群数量，\(t\)是时间，\(r\)是种群的内禀增长率（在理想条件下的增长率），\(K\)是环境容纳量（即特定环境所能支持
新模型可预测寨卡病毒传播风险
据日本北海道大学近日报道，该校研究人员和东京大学、日本科学技术振兴机构等合作，利用一种新的模型工具预测了寨卡病毒传入及在189个国家本地传播的风险。 研究人员发表在学术期刊《Peer J》上的论文指出，与巴西联系密切的国家传入寨卡病毒的风险尤其高，那些有登革热及其它蚊子传播疾病史的热带、亚热带
新AI模型或更准确预测气象灾害
谷歌公司最近发布了一款新的生成式人工智能（AI）模型——可扩展集成包络扩散采样器（SEEDS）。该公司称，SEEDS能提供更准确的天气预报信息，比传统方法成本更低，而且能检测到难以发现的极端天气事件。相关论文发表于最新一期《科学进展》杂志。 谷歌表示，SEEDS模型与ChatGPT等流行的大型
新模型可预测寨卡病毒传播风险
据日本北海道大学近日报道，该校研究人员和东京大学、日本科学技术振兴机构等合作，利用一种新的模型工具预测了寨卡病毒传入及在189个国家本地传播的风险。 研究人员发表在学术期刊《Peer J》上的论文指出，与巴西联系密切的国家传入寨卡病毒的风险尤其高，那些有登革热及其它蚊子传播疾病史的热带、亚热
美国模型预测最高24万死亡病例
根据美国约翰斯·霍普金斯大学最新数据，截至当地时间4月1日22时（北京时间4月2日10时），美国新冠肺炎确诊病例已超21.3万例，死亡病例超过4700例。美国白宫冠状病毒应对工作组3月31日预测，即使在现有干预措施下，美国新冠肺炎死亡人数最终可能在10万到24万之间。这个预测数字说明了什么？最终
海洋温度虽破纪录但未超出模型预测
研究模型。图片来源：《自然》在线版根据新一期《自然》杂志发表的气候科学研究，2023/24年海洋表面温度的大幅上升虽然是异常现象，但用气候模型预测时并不全然意外。这项研究表明，全球变暖可能并未像人们起初担忧的那样发生超预期的加速，但研究仍显示，温度飙升可能由人因气候变化所致。2023/24年，全球海
如何使用逻辑斯蒂增长模型进行预测？
使用逻辑斯蒂增长模型进行预测可以按照以下步骤进行： **一、确定模型参数** 1. 收集历史数据： - 首先需要收集与预测对象相关的历史数据。例如，如果要预测某种产品的市场需求，需要收集该产品在过去一段时间内的销售量数据；如果要预测生物种群数量，需要收集种群在过去不同时间点的数量
我国学者开发全新痴呆风险预测模型
中新网上海9月26日电 (孙国根 陈静)中国专家开展多学科交叉联合攻关，利用生物医学大数据与人工智能算法开发了全新的痴呆风险预测模型，并将其命名为UKB-DRP。民众在相关页面输入待测个体的相关信息，就可以获取其五年、十年及更长时间的痴呆发病风险。 该模型是一款可同时对全因痴呆及其主要亚型(阿尔
新AI模型或更准确预测气象灾害
与传统模型相比，SEEDS能更快、更高效地预测灾害天气。图片来源：美国趣味科学网站科技日报讯 （记者刘霞）谷歌公司最近发布了一款新的生成式人工智能（AI）模型——可扩展集成包络扩散采样器（SEEDS）。该公司称，SEEDS能提供更准确的天气预报信息，比传统方法成本更低，而且能检测到难以发现的极端天气
AI模型准确进行天气预测与气候模拟
《自然》23日报道了一种人工智能（AI）模型。该模型名为“NeuralGCM”，结合了流体动力学与神经网络，能进行准确的天气预测和气候模拟。模型超越了部分现有模型，与传统模型相比，有望节省大量算力。“NeuralGCM”模型结构。其结合了传统的流体动力学求解器和用于小尺度物理的神经网络。图片来源：谷
如何使用逻辑斯蒂增长模型进行预测？
使用逻辑斯蒂增长模型进行预测可以按照以下步骤进行：一、确定模型参数收集数据：收集与预测对象相关的历史数据。例如，如果要预测某种生物种群的数量变化，需要收集该种群在过去一段时间内不同时间点的数量数据；如果要预测市场需求的增长，需要收集产品在过去的销售量数据等。确保数据的质量和可靠性，尽量避免数据中的错
中国专家研发针对国人肝癌预测模型
中国是肝癌大国，肝癌的发病率和死亡率很高，及早识别高危人群并对肝癌做出早期诊断是提高患者总体生存率的关键。 海军军医大学第三附属医院(上海东方肝胆外科医院)沈锋教授研发创建了肝癌诊断模型(ASAP)，用于个体化评估慢性乙肝患者罹患肝癌的风险。记者18日获悉，目前，该诊断模型已在全中国数十家三甲
AI模型准确进行天气预测与气候模拟
《自然》23日报道了一种人工智能（AI）模型。该模型名为“NeuralGCM”，结合了流体动力学与神经网络，能进行准确的天气预测和气候模拟。模型超越了部分现有模型，与传统模型相比，有望节省大量算力。“NeuralGCM”模型结构。其结合了传统的流体动力学求解器和用于小尺度物理的神经网络。图片来源
北方干旱地区土壤墒情预测模型
墒情预报是农田用水和区域水资源管理的一种基础工作,对于农田灌溉排水的合理实施和提高水资源的利用率等有重要作用。墒情预 报主要是田间含水率的预报。以节水为目的的土壤水调节,就是要使灌溉既能满足土壤水向根系活动层及时供应,又不产生深层渗漏造成灌溉水的浪费,还要尽量减 少地表无效蒸发和提高土壤水向蒸腾储水
Nature：计算机模型预测学术成功
电脑模型预测论文数量、任职机构及性别关乎学术成就 在发表同等数量文章的情况下，和男性生物学家相比，女性生物学家成为学术带头人的可能性更低。 最近，研究者用电脑模型证明：对事业起步期的科学家来说，“不发表就发臭”是一条黄金准则。根据计算公式，对于年轻科学家来说，以第一作者身份在知名期刊上发表的论文