科研人员开发出基于深度学习的小麦旗叶夹角测量新方法
旗叶夹角是决定小麦群体大小、群体光能拦截效率以及通风透光性能的关键农艺性状，是小麦株型的重要构成因素之一。旗叶夹角因长期依赖人工测量，导致效率低、精度差、主观性强，难以满足大规模精准育种和栽培管理的需求。因此，低成本、高精度测量小麦旗叶夹角成为当前亟需解决的技术瓶颈。近日，中国科学院遗传与发育生物学研究所研究员蒋霓团队提出了成本低廉、实用性强的小麦田间旗叶夹角图像采集方法，并开发了轻量化的关键点检测模型LeafPoseNet。该模型可自动识别旗叶中心点（Point L）、旗叶与茎的交点（Point J）、茎的中心点（Point S）三个关键位置，从而实现旗叶夹角的自动计算。相较于目前主流的关键点检测模型，LeafPoseNet表现出更高的预测精度，其平均绝对误差（MAE）为1.75°，均方根误差（RMSE）为2.17°，决定系数（R²）达0.998。因此，LeafPoseNet能精准、稳定地识别各种类型的叶夹角关键点位置，体现出......阅读全文
“深度学习”新方法能从母乳中筛选抗菌肽
近日，中国科学院大连化学物理研究所研究员靳艳团队与大连工业大学副教授刘俐团队、国家乳业技术创新中心正高级工程师何剑团队合作，发展了一种基于深度学习技术的乳源抗菌肽筛选新方法。团队利用该方法从母乳中筛选获得了新结构抗菌肽，并揭示了母乳初乳和成熟乳中抗菌肽的分布规律。相关成果发表在《食品化学》。
深度学习系统可预测糖尿病视网膜病变发病进程
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深度学习实现蛋白质序列高成功率从头设计
中国科学技术大学生命科学与医学部教授刘海燕、副教授陈泉团队与信息科学技术学院教授李厚强团队合作，开发了一种基于深度学习为给定主链结构从头设计氨基酸序列的算法ABACUS-R。经过实验验证，ABACUS-R的设计成功率和设计精度超过了原有统计能量模型ABACUS。研究成果北京时间7月21日发表于《
深度学习网络技术可加快临床PET图像重建过程
近日，来自美国纪念斯隆凯特灵癌症中心（Memorial Sloan Kettering Cancer Center）的科学家们开发出一种名为“DeepPET”的新技术，该技术是使用深度学习（deep learning）将正电子放射断层造影术（PET）成像数据转换为高质量图像，并在Medical
“刷脸”窥见遗传病：深度学习算法助疾病诊断
去年8月的一天，美国特拉华州威尔明顿市内穆尔/阿尔法雷德爱杜邦儿童医院医学遗传学家Karen Gripp接待了一位年仅4岁的患者。 这个小女孩虽比同龄孩子稍矮，且已经失去了大部分乳牙和几颗已经长出来的成年牙齿，但并没有其他明显的罕见病指征。 Gripp曾阅读过描述Wiedemann-Ste
深度学习模型准确评估不同产区天麻的质量差异
近日，云南省农业科学院药用植物研究所研究员王元忠联合云南省昭通学院教授刘鸿高、云南农业大学李杰庆在《食品化学》（Food chemistry）发表最新研究论文，提出基于近红外（NIR）光谱技术的天麻地理溯源模型理论。该理论可为不同产区中药地理可追溯性提供借鉴和理论基础。天麻块茎。云南农科院供图该研究
Nature：利用深度学习可预测细胞外观，帮助发现病变过程
据Nature最新报道，艾伦细胞科学研究所（Allen Institute for Cell Science）发布的网站Allen Cell Explore，包含数千个干细胞的三维立体图像，不止是发现每个细胞的独特外观，通过深度学习算法，该研究所还对细胞的外观进行了预测。改变一个基因对细胞整体而
百度王海峰：AI创新和发展，进入“深度学习+”阶段
进入2023年，百度首席技术官王海峰对创新和增长充满乐观。 “‘深度学习+’，是创新发展新引擎，驱动技术发展和产业增长，让创新创造大有可为。”在百度Create AI开发者大会上，王海峰提出“深度学习+”：人工智能（AI）的技术创新和产业发展，已经进入“深度学习+”阶段。 他指出，深度
计算成像可解释性深度学习重建方法研究取得进展
傅里叶叠层成像是一种新兴的计算成像技术，其成像的正向模型包括光瞳函数的低通滤波、光瞳在频域内的扫描采样、傅里叶变换和复杂的成像噪声污染。传统基于深度神经网络学习（如卷积神经网络）方法在远距离场景下，环境噪声干扰更为复杂，高分辨率图像重建难度显著增加。 中国科学院西安光学精密机械研究所科研团队提
深度学习高分子材料差示扫描量热仪
差示扫描量热法（DSC）作为一种可控程序温度下的热效应的经典热分析方法，在当今各类材料与化学领域的研究开发、工艺优化、质检质控与失效分析等各种场合早已得到了广泛的应用。利用DSC方法，我们能够研究无机材料的相转变、高分子材料熔融、结晶过程、药物的多晶型现象、油脂等食品的固/液相比例等。测量与热量
可视化深度学习揭示基因如何影响细胞特征－－生物医药
美国研究人员开发出一种过程可获取的深度学习计算机新算法，能够揭示细胞的内部活动。相关论文3月6日在线发表于《自然—方法》。 人工智能可以执行多种通常需要人类完成的复杂任务，比如面部识别、语言翻译和玩游戏。深度学习网络也称人工神经网络，它们越来越多地被用于生物数据分析自动化。 深度学习
美国学者：可视化深度学习揭示基因如何影响细胞特征
美国研究人员开发出一种过程可获取的深度学习计算机新算法，能够揭示细胞的内部活动。相关论文3月6日在线发表于《自然—方法》。图片来源于网络 人工智能可以执行多种通常需要人类完成的复杂任务，比如面部识别、语言翻译和玩游戏。深度学习网络也称人工神经网络，它们越来越多地被用于生物数据分析自动化。 深
利用深度学习对短文本产品名称分类的研究
一、研究背景 在数字化浪潮的冲击下，基于产品质量安全监管的信息化基础，运用大数据、自然语言处理、机器学习等技术，让信息横向在不同区域间、纵向在各级市场监管部门流通，是一个有重要意义且需要我们在业务支撑工作中不断思考的议题。 为了实现数据赋能，一方面要实现数据的持续有效汇集，另一方面要加强数据分析
百度飞桨成中国深度学习市场应用规模第一
7月28日，2022全球数字经济大会“人工智能驱动未来产业论坛”在京召开，中国信息通信研究院（简称）联合深度学习技术及应用国家工程研究中心发布了《深度学习平台发展报告(2022)》。报告对深度学习平台进行了多维度分析，指出百度飞桨基于我国产业实践与应用创新需求，在社区生态构建上持续发力、优势渐显，在
科研人员用深度学习网络实现分布式水文模拟
近日，南方科技大学环境科学与工程学院教授郑一团队在《水资源研究》上发表最新研究成果，介绍了在深度神经网络中编码分布式水文模型并进行多任务学习的新方法。近年来，随着地球大数据的不断累积，以深度学习为代表的数据驱动方法已在模拟精度上超越传统水文模型，但黑箱属性和物理机制的缺失仍限制了深度学习在水文模拟和
科学家提出深度学习框架用于发现癌症中的新突变
全基因组染色质构象捕获技术（Hi-C技术）已被证明是检测人类基因组中结构变异（SVs）的一种有效方法。然而，目前能够使用Hi-C数据进行全范围检测SVs的算法一直缺乏。目前的方法只能在不太理想的分辨率下，识别染色体间易位和长距离染色体内SVs（>1 Mb）。美国西北大学范伯格医学院研究人员基于深
自研深度学习框架综合竞争力中国市场排名居首
5月19日，市场调研机构Frost & Sullivan（沙利文）发布《中国深度学习软件框架市场研究报告（2021）》，百度的飞桨综合竞争力领跑行业，Meta的PyTorch和谷歌的TensorFlow紧随其后。过去10年，人工智能从实验室走向产业，计算机视觉和自然语言处理等领域取得的突破性进展，均
Nature－Methods－|－深度学习：二维图片到三维的变换
荧光显微镜在生命科学等学科中有重要作用。通过激发样本的特异性荧光标记，荧光显微镜可以准确揭示生物内部特定的组织，结构和活动。 2019年11月4日，来自UCLA的Aydogan Ozcan教授科研团队在Nature Methods上发表题为“Three-dimensional virtual
电池爆炸？用深度学习检测行李箱中的锂电池
你是否曾经历过这样的不愉快乘机事件：已经登机了，结果被广播名字要求下飞机。要求你离开飞机的“罪名”仅仅是因为你行李箱中有一节锂电池。如果你还记得三星Galaxy Note7的爆炸，你可能不会对受到这样的对待感到惊讶。飞机在高空飞行的时候，由于压力，一些锂离子电会着火，甚至爆炸。这些电池虽然很
深度学习复活古老的肽以对抗抗生素耐药性
在最近发表在《自然生物医学工程》杂志上的一项研究中，一组研究人员展示了使用深度学习从灭绝的生物体中复活抗生素肽，为抗生素耐药性和其他生物医学挑战提供了新的解决方案。使用深度学习从古代蛋白质组中去除抗生素的分子灭绝。 所有可用的灭绝生物的蛋白质组都是通过我们的深度学习算法APEX挖掘的。将已灭绝生物体
基因组密码被解锁：深度学习模型破解非编码区奥秘
人类基因组中超98%的遗传变异位于非编码区，这些变异通过调控染色质可及性、三维构象、剪接加工等多种分子机制影响基因表达，最终导致疾病发生。由于调控机制的复杂性和细胞类型特异性，目前解读非编码变异的分子效应仍是重大挑战。现有深度学习模型在预测功能基因组特征时，往往在输入序列长度与预测分辨率之间难以兼顾
谷歌展示全新医疗诊断：深度学习+AR显微镜=实时测癌症
今天，谷歌在美国癌症研究协会（AACR）年会上发表演讲，介绍癌症检测的新研究论文。他们开发了一种增强现实显微镜（ARM）原型平台，可实时检测癌症。该平台具备相当大的灵活性，适用于多种显微镜、任务类型的配置。近期，深度学习在医疗领域的应用（包括眼科、皮肤科、放射科和病理科（pathology））显示了
母乳抗菌肽筛选新突破：基于深度学习技术的高效发现
近日，我所能源研究技术平台（DNL20）靳艳研究员团队与大连工业大学刘俐副教授团队、国家乳业技术创新中心何剑正高级工程师团队合作，发展了一种基于深度学习技术的乳源抗菌肽筛选新方法。团队利用该方法从母乳中筛选获得了新结构抗菌肽，并揭示了母乳初乳和成熟乳中抗菌肽的分布规律。世界卫生组织（WHO）和中国营
科学家开发出合理化深度学习超分辨显微成像方法
光学超分辨显微成像技术使人们能够从微观纳米尺度观测细胞内的动态生命活动，是当今细胞生物学、发育生物学、神经科学等生命科学领域的重要研究工具。基于深度学习的超分辨成像技术在保证成像指标，如速度、时程或视野等性能的前提下，进一步提升了显微图像分辨率或信噪比，表现出更大的应用前景。 近日，中国科学院
计算所提出国际上首个深度学习指令集DianNaoYu
2016年3月，中国科学院计算技术研究所陈云霁、陈天石课题组提出的深度学习处理器指令集DianNaoYu被计算机体系结构领域顶级国际会议ISCA2016（International Symposium on Computer Architecture）所接收，其评分排名所有近300篇投稿的第一名
学者开发影像组学结合深度学习预测膝骨关节炎
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/5/523007.shtm
国际合作研究－深度学习与物理研究交叉领域取得新进展
复旦大学高分子科学系张红东课题组李剑锋副教授与加拿大滑铁泸大学陈征宇教授合作，在深度学习与物理研究交叉领域取得新进展，提出了一种全新的概念表征方法。近日，研究成果以《用强关联神经网络进行结构预测与反向设计》（“Structural Prediction and Inverse Design by
大连理工团队利用多模态深度学习追踪微塑料老化历程
近日，大连理工大学副教授单佳佳课题组探索利用多模态深度学习追踪微塑料老化历程，并预测其早期受到的老化因子类型，取得研究进展。相关成果发表在《环境科学与技术》，并被选为封面文章。 微塑料在环境中广泛存在，并经历老化过程，导致其表面理化性质发生变化，而这些理化性质的变化会进一步影响微塑料的环境行为
深度学习的CompCyst更准确地识别发生癌前病变的胰腺囊肿
早期、准确地检测胰腺癌是重中之重。胰腺囊肿很常见并且经常造成管理困境。这是因为并非所有的胰腺囊肿（pancreatic cyst）都会发展成癌症：一些胰腺囊肿是癌前病变，其他的胰腺囊肿很少有发展成浸润性癌症的风险。再者，人们很难对胰腺囊肿进行分类，这会导致漏诊和不必要的手术。 在一项新的研究中
新一代AI技术发展离不开深度学习框架“软”基础
人工智能、大数据、云计算等数字技术快速发展，推动数字经济高速增长，并与实体经济加速融合。当前，如何让数字经济成为推动战略性新兴产业发展的增长引擎？作为市场主体，我国高科技企业如何增强自主创新的能力？ 近日，百度首席技术官（CTO）王海峰做客人民网《人民会客厅》视频访谈时表示，现阶段我国数字经济蓬勃发