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人工智能在基因组学市场增长机会以及整个基因组学领域的最新技术

人工智能在基因组学市场增长机会以及整个基因组学领域的最新技术

2022-10-01 16:43:13 0

人工智能等最新技术浪潮已经触及几乎所有行业和企业的海岸。

强化学习为氧化还原液流电池增压

强化学习为氧化还原液流电池增压

2022-09-13 17:37:16 0

设计可行的分子候选物对于设计低成本和可持续的存储系统至关重要。

一个基于深度学习的框架,可用于有效生成细胞内代谢的动力学模型

一个基于深度学习的框架,可用于有效生成细胞内代谢的动力学模型

2022-09-02 13:56:59 0

代谢动力学模型通过机械关系将代谢通量、代谢物浓度和酶水平联系起来,使其对于理解、预测和优化生物体的行为至关重要。

自学成才的人工智能显示出与大脑工作方式的相似之处

自学成才的人工智能显示出与大脑工作方式的相似之处

2022-08-29 14:34:16 0

十年来,许多最令人印象深刻的人工智能系统都是使用大量标记数据进行教学的。

150,000个量子位打印在芯片上

150,000个量子位打印在芯片上

2022-08-14 18:25:08 0

量子计算机理论上可以解决任何经典计算机都无法解决的问题——即使是数十亿年——但前提是它们拥有许多被称为量子比特的组件。

这里有五项研究,人工智能助力肿瘤诊断、免疫反应预测、识别耐药性等医疗研究

这里有五项研究,人工智能助力肿瘤诊断、免疫反应预测、识别耐药性等医疗研究

2022-08-11 15:34:09 0

对比增强脑肿瘤的预处理诊断在临床神经肿瘤学中仍然具有挑战性,因为它们在常规 MRI 上的外观非常相似。

人工智能应对材料结构预测的挑战,通过无坐标粗粒化快速发现稳定材料

人工智能应对材料结构预测的挑战,通过无坐标粗粒化快速发现稳定材料

2022-08-05 9:19:31 0

材料科学的一个基本挑战是阐明化学计量、稳定性、结构和性质之间的关系。

在超导量子处理器上实现量子卷积神经网络,用于识别量子相位

在超导量子处理器上实现量子卷积神经网络,用于识别量子相位

2022-07-20 17:53:46 0

量子计算关键依赖于有效表征量子硬件输出的量子态的能力。

可能更适合用于下一代集成电路,复旦团队使用机器学习,来寻找更小尺寸,更少量子隧穿效应的稳定Si/SiO2接口

可能更适合用于下一代集成电路,复旦团队使用机器学习,来寻找更小尺寸,更少量子隧穿效应的稳定Si/SiO2接口

2022-07-11 19:12:07 0

虽然缩小场效应晶体管的尺寸对于提高计算效率是非常有效,但当接近纳米级时,Si/SiO2 界面处的量子隧穿会带来新的问题。



  • 人工智能助力癌症、心血管、青光眼等疾病的诊断治疗及药物研发

    人工智能助力癌症、心血管、青光眼等疾病的诊断治疗及药物研发

    2022-07-06 18:39:37 0

    新的研究表明深度学习如何改善基因疗法和抗病毒药物。

    用人工智能计算分子的「指纹」

    用人工智能计算分子的「指纹」

    2022-06-28 13:50:06 0

    机器学习 (ML) 方法已证明能够以传统理论化学方法的计算成本的一小部分来预测分子光谱,同时保持高精度。

    AI 可以写一集《星际之门》吗?谷歌 AI 接受了挑战

    AI 可以写一集《星际之门》吗?谷歌 AI 接受了挑战

    2022-06-18 22:03:16 0

    谷歌的人工智能负责人 Laurence Moroney 做出了回应,试图证明人工智能可以做什么。尽管他最初并不担心人工智能会取代他或其他作家。

    适用于 45 种元素任意组合,一种用于材料发现的通用神经网络

    适用于 45 种元素任意组合,一种用于材料发现的通用神经网络

    2022-06-08 19:31:08 0

    由于现实世界中可能的材料组合的数量是天文数字,寻找新的有用的材料是一项艰巨的任务。

    四项研究,人工智能助力观测检测技术

    四项研究,人工智能助力观测检测技术

    2022-06-04 13:45:11 0

    微塑料无处不在——在我们喝的水、吃的食物和呼吸的空气中。

    神经网络从数据中学习空气动力学物理定律

    神经网络从数据中学习空气动力学物理定律

    2022-05-23 15:36:04 0

    机器学习和基础学科交叉在近年受到越来越多的关注。能够从大量数据中学习的 AI,是否能够像人类一样,从数据中发现规律?当神经网络被用于解决物理问题时,是否有可能学习到物理知识?

    AI 发现的新形状记忆合金,为未来材料开发提供了概念证明

    AI 发现的新形状记忆合金,为未来材料开发提供了概念证明

    2022-05-17 12:31:35 0

    形状记忆合金 (SMA) 是固态驱动和热能收集应用的优秀候选材料。

    现在的你可能无法想象,未来合成生物学与人工智能会对世界产生哪些影响

    现在的你可能无法想象,未来合成生物学与人工智能会对世界产生哪些影响

    2022-05-13 17:24:28 0

    劳伦斯伯克利国家实验室(Lawrence Berkeley National Laboratory,LBNL 或LBL)、美国空军研究实验室(Air Force Research Laboratory 缩写AFRL)等机构的研究人员合作,对人工智能在合成生物学中的应用现状、影响、挑战以及潜力与前景进行了较为系统的阐述。

    新的AI方法绘制了蛋白质组合的潜力,为药物设计、新材料开发提供新的可能

    新的AI方法绘制了蛋白质组合的潜力,为药物设计、新材料开发提供新的可能

    2022-05-10 13:34:18 0

    生物技术行业一直在寻找完美的突变,将不同蛋白质的特性合成组合以达到预期的效果。

    中科院团队的新研究,人工智能有助于从空间分辨转录组学中识别组织亚结构

    中科院团队的新研究,人工智能有助于从空间分辨转录组学中识别组织亚结构

    2022-05-05 13:22:13 0

    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。

    机器学习在设计新化学品和材料中的危险

    机器学习在设计新化学品和材料中的危险

    2022-05-01 17:27:35 0

    近日,来自斯坦福大学的 Sadasivan Shankar 和 Richard N. Zare 在《Nature Machine Intelligence》发表 Correspondence 文章:「The perils of machine learning in designing new chemicals and materials」,指出了机器学习在设计新化学品和材料中的危险。

    机器学习方法创建可学习的化学语法,构建可合成的单体和聚合物

    机器学习方法创建可学习的化学语法,构建可合成的单体和聚合物

    2022-04-21 20:07:08 0

    机器学习方法的兴起正在加快材料和药物发现过程,然而,当前的技术,主要是深度学习,需要大量数据集来训练模型,并且许多特定类别的化学数据集包含少数示例化合物,限制了它们泛化和生成可以在现实世界中创建的物理分子的能力。

    Facebook团队开发新方法:从数百万个预测蛋白质结构中学习逆折叠,预测序列信息

    Facebook团队开发新方法:从数百万个预测蛋白质结构中学习逆折叠,预测序列信息

    2022-04-16 9:15:51 0

    蛋白质设计一直依赖于结构功能与蛋白序列的对应关系。

    什么是自主人工智能?这里给出了一份企业指南

    什么是自主人工智能?这里给出了一份企业指南

    2022-04-10 13:44:27 0

    自主人工智能被定义为允许机器人、汽车、飞机和其他设备在没有人类指导的情况下执行扩展序列的操作的例程。

    人工智能指导的藻类培养,助力生物燃料研发

    人工智能指导的藻类培养,助力生物燃料研发

    2022-03-27 17:38:23 0

    公众号/ ScienceAI(ID:Philosophyai) 编辑 | 萝卜皮 藻类在固定碳方面非常出色。像 […]

    将公平注入AI:机器学习模型即使在不公平数据上训练也能产生公平输出

    将公平注入AI:机器学习模型即使在不公平数据上训练也能产生公平输出

    2022-03-06 14:57:47 0

    因此,研究人员想出了一种技术,将公平性直接引入模型的内部表示本身。

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