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，科学家们就已经发现当质子或中子数为2、8、20、28、50、82、126时，原子核会表现出相对稳定的性质，因此这些数字被称为“幻数”。幻数的存在被认为是原子核具有壳层结构的直接证据，对核物理的研究产生了深远的影响。然而，随着对滴线附近核素性质研究的不断深入，科学家们发现幻数并不是一成不变的。传统幻数是否在远离稳定线的原子核中依然存在？是否有新幻数出现？这些前沿科学问题直接影响着人们对原子核的认知，甚至关联着新物理现象，是当今核物理研究的热点。尤其是远离稳定线的“双幻核”氧-28和锡-100中的传统幻数是否会发生变化，是当前幻数演化研究的焦点之一......阅读全文
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
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
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
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
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
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
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
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/3/519410.shtm
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
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
机器学习模型有望提前五年预测白血病
《自然》上发表了一项重磅研究：一个由来自全球多家科研机构的白血病科学家组成的研究小组使用血液检测和机器学习技术，来预测健康个体是否有患急性骨髓性白血病（AML）的风险。这项研究意味着我们可以提早发现AML的高风险人群并进行监测，同时可以进行研发，寻找降低该疾病患病几率的方案。急性骨髓性白血病（AM
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
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
机器学习提升天气与气候预测准确度
谷歌研究公司的Stephan Hoyer与合作者开发了一个机器学习模型，能进行准确的天气预测和气候模拟。该模型名为NeuralGCM，能超越部分现有天气和气候预测模型，有望比传统模型节省大量算力。相关研究7月22日发表于《自然》。一般环流模型表示了大气、海洋和陆地的物理过程，是天气和气候预测的基础。
机器学习提升天气与气候预测准确度
谷歌研究公司的Stephan Hoyer与合作者开发了一个机器学习模型，能进行准确的天气预测和气候模拟。该模型名为NeuralGCM，能超越部分现有天气和气候预测模型，有望比传统模型节省大量算力。相关研究7月22日发表于《自然》。 一般环流模型表示了大气、海洋和陆地的物理过程，是天气和气候预测
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
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
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
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
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
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
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
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，
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，
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
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