公众号/ ScienceAI(ID:Philosophyai) 抗体(粉色)与流感病毒蛋白(黄色)结合(艺术构 […]
Google DeepMind 团队介绍了「GraphCast」,一种直接从再分析数据训练的基于机器学习的方法。
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。
最近,大型语言模型 (LLM),尤其是基于 Transformer 的模型在机器学习研究领域发展迅速。这些模型已成功应用于自然语言、代码生成、生物和化学研究等各个领域。
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。
自 2022 年 11 月公开发布以来,ChatGPT 引起了全世界的关注,在全球数百万用户面前展示了人工智能的非凡潜力。
在这里,艾伦图灵研究所、伦敦大学、罗氏制药以及 Genentech 的研究人员,概述了该领域的研究进展,并提出了从具有结构化缺失的数据中学习的一系列重大挑战。
让 OpenAI 创建的图像生成系统 DALL·E 2 绘制一幅「金鱼在海滩上啜饮可口可乐」的图画,它会吐出超现实的图像。
最近,一位粒子物理学家谈论他将计算推向了一个新的精度高度。他的工具?一个 1980 年代的计算机程序,称为 FORM。
机器学习方法的进步提供了在科学研究中具有广泛适用性的工具。这些技术正在应用于核物理研究主题的多样性,从而带来促进科学发现和社会应用的进步。
在人工智能计算机芯片的广阔前景中,服务于「边缘」市场的产品,包括无人机、物联网设备、电话和低功耗服务器环境,为供应商提供了肥沃的土壤,成为少有的市场之一。
空间分辨转录组学的最新进展使得能够全面测量基因表达模式,同时保留组织微环境的空间背景。破译组织中斑点的空间背景需要仔细使用它们的空间信息。
公众号/ ScienceAI(ID:Philosophyai) 编辑 | 萝卜皮 藻类在固定碳方面非常出色。像 […]
今天,生物医学研究人员可以通过使用机器学习进行基于图像的分析,有效地对显微镜图像中的数千个细胞进行分类。