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该研究以《Machine Learning based Reconstruction for the MUonE Experiment》为题，于 2024 年 3 月 10 日发布在《Computer Science》上。
普林斯顿大学机械与航空航天工程教授、该研究的作者之一 Egemen Kolemen 表示，这些发现「绝对」是核聚变向前迈出的一步。
「这里的见解是，我们可以看到模型正在学习什么，以做出某些分子将成为良好抗生素的预测。从化学结构的角度来看，我们的工作提供了一个具有时间效率、资源效率和机械洞察力的框架，这是我们迄今为止所没有的。」麻省理工学院医学工程与科学研究所（IMES）和生物工程系医学工程与科学 Termeer 教授 James Collins 说道。
快速浏览一下资讯类网站就会发现，如今生成人工智能似乎变得无处不在。事实上，其中一些新闻资讯可能是由生成式人工智能帮忙撰写的，例如 OpenAI 的 ChatGPT。
密度泛函理论（DFT）的定理建立了多体系统的局部外部势与其电子密度、波函数以及单粒子约化密度矩阵之间的双射映射。
神经科学的一个主要关键是了解我们的感官如何将光转化为视觉，将声音转化为听觉，将食物转化为味觉，将质地转化为触觉。嗅觉有一些特别之处。
为了使量子材料的发现成为可能，来自太平洋西北国家实验室 (PNNL) 研究人员将详细的数据库作为他们的虚拟实验室。研究人员创建了一个新的未被充分研究的量子材料数据库，为发现新材料提供了一条途径。
但这种情况正在开始改变。借助一种称为稀疏卷积神经网络 (Sparse Convolutional Neural Network，SCNN) 的机器学习工具，研究人员可以专注于数据的相关部分并筛选出其余部分。
这就是劳伦斯伯克利国家实验室 (LBNL) 的「材料项目」（Materials Project）所面临的挑战。
作为 HBP 的一部分，法国艾克斯-马赛大学（Aix-Marseille Université，AMU）的研究人员开发了整合患者测量数据的计算大脑建模技术。
通过在阿贡的 Theta 超级计算机上进行的模拟，该团队创建了一个包含 20,000 个结构的数据库，用于氧与掺杂碳化钼的结合能。他们的模拟考虑了几十种掺杂元素和催化剂表面每种掺杂元素的一百多个可能位置。Theta 是阿贡领导计算设施、美国能源部科学用户设施办公室的一部分。
2023 年 2 月 28 日，率先采用人工智能技术和计算科学来解决治疗挑战的创新实验室 AION Labs，宣布成立 DenovAI，这是该实验室获得以色列创新局（Israel Innovation Authority）批准的第二家初创公司。
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