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在国家自然科学基金项目(批准号:82425104、81825020)等资助下,华东师范大学/华东理工大学李洪林教授团队与华东师范大学计算机学院张凯教授团队、复旦大学类脑智能科学与技术研究院张捷研究员团队、上海市第六人民医院胡晓勇主任医师团队等多个团队合作,在基于人工智能(AI)识别肿瘤新抗原方面取得进展。研究成果以“一种用于预测TCR-抗原-HLA结合的Sliding-Transformer神经构...
体内铜离子的异常积累不仅会造成组织损伤,而且与较多疾病的病理过程相关。因此,监测内源性铜和外源性铜并将其维持在正常水平,是早期诊断和治疗各种铜离子异常积累相关疾病的关键步骤。然而,如何同时实现识别体内外铜离子与清除体内多余铜离子并逆转高浓度铜诱导的组织损伤面临着挑战。
日前,中国科学技术大学郭光灿院士团队固态量子计算研究组郭国平教授与微电子学院iGaN实验室孙海定教授合作,开发并优化了一套人工神经网络算法并应用于射频功率器件及其电路的设计与实验验证,并在超宽温域范围获得器件级和电路级的高精度建模。团队提出了基于人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)算法的氮化镓(GaN)基高电子迁移率晶体管(HEMT)器件在宽温域(极低温4....
2024年10月14日,中国海油在北京发布“海能”人工智能模型。该模型可为实现海洋油气行业资源最优配置、提升工作效率、精益现场管理、优化商业模式、释放创新活力等提供数智支持,赋能海洋油气产业加快培育发展新质生产力、实现高质量发展。
2024年10月14日,华中农业大学工学院油菜机械化生产技术与装备团队彭望副教授研究成果以“Triboelectric-electromagnetic hybrid wind energy harvesting and multifunctional sensing device for self-powered smart agricultural monitoring”为题在Nano Ener...
2024年10月14日,由中国科学院上海天文台葛健教授带领的国际团队,研发了一种结合GPU相位折叠和卷积神经网络的深度学习算法,并在开普勒(Kepler)2017年释放的恒星测光数据中发现了五颗直径小于地球、轨道周期短于1天的超短周期行星。其中,四颗是迄今为止发现的距其主星最近的最小行星,类似火星大小。这是天文学家首次利用人工智能一次性完成搜寻疑似信号和识别真信号的任务。相关研究成果发表在《皇家天...
2024年10月9日,人工智能领域国际会议NeurIPS-2024(Thirty-seventh Conference on Neural Information Processing Systems,CCF-A类)公布论文接收结果,录用了华中农业大学信息学院陈洪教授课题组在机器学习理论领域的研究成果。该研究论文题为“How Does Black-Box Impact the Learning G...
2024年10月8日,《Nature Methods》期刊在线发表了题为《Volumetric Voltage Imaging of Neuronal Populations in Mouse Brain by Confocal Light Field Microscope》的研究论文。该研究由中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心(神经科学研究所)王凯研究组完成。研究团队开发了一种新型三维光场显...
近日,危学涛课题组关于人工智能伦理(AI Ethics)的3篇研究论文被NeurIPS 2024录用,其中一篇被收录为Spotlight(录取率为~3%)。神经信息处理系统大会(Conference on Neural Information Processing Systems,简称NeurIPS)是人工智能领域最权威的会议之一,也是中国计算机学会推荐的A类会议。今年的会议NeurIPS 202...
在生物学的世界里,基因编辑技术一直是科学家探索的热门领域,近年来,CRISPR-Cas系统的发现和研究为基因编辑带来了革命性的变化。CRISPR-Cas系统为原核生物提供了RNA引导的适应性免疫应答,以抵御入侵的可移动基因元件,如病毒基因组、外源质粒等。Class 1 CRISPR-Cas系统中的type I系统是细菌和古细菌中分布最广泛的类型。传统的type I系统利用 crRNA-guided...
“这几年,我们看到各种各样的新技术出现,临床试验的注册数量线性上升,但是每年临床试验的成功率还是保持在一定水平。这给我们的启示是,做药要回归药的本质:安全,有效。技术只是一种手段。”
菌群标志物作为微生物群落在健康与疾病状态下的特定生物分子或代谢产物,对于疾病的早期诊断和预防具有重要意义。它们揭示了微生物与宿主的互作关系,并为实现精准医疗和保障公共健康提供了关键的科学依据。传统的生物信息学方法在识别菌群标志物时存在预测准确性不高和泛化能力不足的问题,而人工智能方法在生物信息学领域的应用和推广为菌群标志物的识别提供了全新视角。
2024年9月27日,《科学》(Science)在线发表了题为Cross-species single-cell spatial transcriptomic atlases of the cerebellar cortex的研究论文。该成果由中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心联合杭州华大生命科学研究院、上海脑科学与类脑研究中心、中国科学院遗传进化与动物模型重点实验室、临港实验室、华南理工大学...
菌群标志物作为微生物群落在健康与疾病状态下的特定生物分子或代谢产物,对于疾病的早期诊断和预防具有至关重要的意义。它们不仅揭示了微生物与宿主的互作关系,还为实现精准医疗和保障公共健康提供了关键的科学依据。传统的生物信息学方法在识别菌群标志物时存在预测准确性不高和泛化能力不足的问题,人工智能方法在生物信息学领域的应用和推广为菌群标志物的识别提供了全新的视角。
在国家自然科学基金项目(批准号:62231026)资助下,中国人民解放军国防科技大学李健兵教授团队在复杂风场航空危害识别与评估方面取得进展。研究成果以“可解释半监督聚类网络能够实现复杂风场航空危害统一识别与评估(Interpretable semi-supervised clustering enables universal detection and intensity assessment ...

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