文章 2023-05-25 来自:开发者社区

北大&北航团队揭示电子转移规律,深度学习定量预测96种元素在任意压力下的电负性

编辑 | 紫罗电子转移是自然界中最基本的过程,在能量转换、元素循环和生命活动中发挥着重要作用。但现有的电子转移规律很少适用于高压情况,例如在地球深部。近日,来自北京大学地球与空间科学学院鲁安怀教授/李艳副教授课题组和北京航空航天大学宇航学院白相志教授课题组,提出一个深度学习模型来获得 96 种(H 到 Cm)元素在任意压力下的电负性,以及一个回归统一公式来量化电负性与压力和电子构型的关系。通过电....

北大&北航团队揭示电子转移规律,深度学习定量预测96种元素在任意压力下的电负性
文章 2023-05-19 来自:开发者社区

国科大和温医大团队通过拉曼光谱结合深度学习,用于快速、无标签肝癌组织病理诊断

#深度学习131个#拉曼光谱1个#癌症15个编辑 | 辰希活检是肝癌病理诊断的推荐标准。然而,这种方法通常需要切片和染色,以及训练有素的病理学家来解读组织图像。近日,来自中国科学院大学和温州医科大学的研究团队,利用拉曼光谱研究人体肝组织样本,开发和验证肝癌体外和术中病理诊断的工作流程。通过使用拉曼光谱结合深度学习,以快速、非破坏性和无标签的方式将癌组织与邻近的非肿瘤组织区分开来,并通过组织代谢组....

国科大和温医大团队通过拉曼光谱结合深度学习,用于快速、无标签肝癌组织病理诊断
文章 2023-05-17 来自:开发者社区

中山大学团队通过深度学习和分子模拟加速有理PROTAC设计,助力药物研发

蛋白水解靶向嵌合体 (PROTACs) 已成为通过使用泛素-蛋白酶体系统选择性降解疾病相关蛋白的有效工具。开发 PROTAC 涉及广泛的测试和试验,以探索广阔的化学空间。为了加速这一过程,中山大学的研究团队提出了一种新的深度生成模型,用于在低资源环境中合理设计 PROTAC,然后通过深度强化学习引导对具有最佳药代动力学的 PROTAC 进行采样。将这种方法应用于含溴结构域的蛋白质 4 靶蛋白,该....

中山大学团队通过深度学习和分子模拟加速有理PROTAC设计,助力药物研发
文章 2023-05-16 来自:开发者社区

上海交大团队使用联合深度学习优化代谢组学研究

代谢组学是一个主要的组学课题,在代谢特征和生物标志物的临床应用和基础研究中都占有重要地位。不幸的是,相关研究受到许多外部因素造成的批次效应的挑战。在过去十年中,深度学习技术已成为数据科学中的主要工具,人们可以从已知批次训练诊断网络,然后将其推广到新批次。然而,批次效应不可避免地阻碍了这种努力,因为所考虑的两个批次可能高度不匹配。上海交通大学和上海科技大学的研究人员提出了一个端到端的深度学习框架,....

上海交大团队使用联合深度学习优化代谢组学研究
文章 2023-05-15 来自:开发者社区

许锦波团队开发蛋白逆折叠深度学习框架,用更少结构数据训练获得更准确序列预测

计算蛋白质设计(CPD)在医疗、生物传感器、酶工程等与人类健康生活息息相关的领域,均起到了基础支持作用。蛋白质逆向折叠(通过结构预测序列)则是 CPD最主要的研究方向之一。在最近的一项研究中,芝加哥丰田计算技术研究所的许锦波教授团队建立了一个解决逆向蛋白质折叠问题的框架。尽管该模型没有明显使用进化信息,但它能够从结构数据中学习到蛋白质功能,并且优于在大型序列数据库上训练出来的蛋白质语言模型。研究....

许锦波团队开发蛋白逆折叠深度学习框架,用更少结构数据训练获得更准确序列预测
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

研究室秒变后厨,TensorFlow被馋哭!日本团队用深度学习识别炸鸡,救急便当工厂

在韩国最受欢迎的外卖食品是什么?答案毋庸置疑,一定是炸鸡!根据韩国外卖订购软件公布的的统计数据显示,炸鸡今年再次当选韩国“最受欢迎的外卖食品”,从2014年起就一直霸占着冠军宝座,简直是小食界难以逾越的高峰。无独有偶,在美国,炸鸡文化也长盛不衰,肯德基双层炸鸡堡唯一不限供应的地区就是美国。根据前德州监狱后厨Brian D.Price回忆,“70%的囚犯最后一餐都会要求吃油炸食品”。那么,炸鸡和T....

文章 2022-02-17 来自:开发者社区

阿里云容器服务团队实践——Alluxio优化数倍提升云上Kubernetes深度学习训练性能

AI训练新趋势:基于Kubernetes的云上深度学习作者简介车漾,阿里云高级技术专家,从事Kubernetes和容器相关产品的开发。尤其关注利用云原生技术构建机器学习平台系统,是GPU共享调度的主要作者和维护者。顾荣,南京大学副研究员,Alluxio项目核心开发者,研究方向大数据处理,2016年获南京大学博士学位,曾在微软亚洲研究院、英特尔、百度从事大数据系统实习研发。背景介绍近些年,以深度学....

阿里云容器服务团队实践——Alluxio优化数倍提升云上Kubernetes深度学习训练性能
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

陈天奇团队新研究:自动优化深度学习工作负载

深度学习在我们的日常生活中已经无处不在。深度学习模型现在可以识别图像,理解自然语言,玩游戏,以及自动化系统决策(例如设备放置和索引)。张量算符(tensor operators),如矩阵乘法和高维卷积,是深度学习模型的基本组成部分。 可扩展的学习系统依赖于手动优化的高性能张量操作库,如cuDNN。这些库针对较窄范围的硬件进行了优化。为了优化张量算符,程序员需要从逻辑上等价的许多实现中进行选择,但....

文章 2022-02-16 来自:开发者社区

陈天奇团队发布TVM:把深度学习部署到手机、树莓派等更多硬件

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) △ 陈天奇,华盛顿大学计算机系博士生,此前毕业于上海交通大学ACM班。XGBoost、cxxnet等著名机器学习工具的作者,MXNet的主要贡献者之一。 DMLC项目发起人陈天奇今天早间宣布推出TVM。 所谓TVM,按照正式说法:就是一种将深度学习工作负载部署到硬件的端到端IR(中间表示)堆栈。换一种说法,可以表述为一种把深度学习模型分发到各种硬...

文章 2022-02-16 来自:开发者社区

吴恩达团队最新成果:用深度学习预测死亡概率,改善临终关怀

用过去1年的医疗记录就能预测一个人未来1年中的死亡概率?这听起来像是《黑镜》中才有的可怕黑科技,但是这对于疗养院和临终关怀工作者,意义重大。 在美国,超过60%的死亡发生在重症监护病房,多数人在弥留之际仍接受侵入性的治疗。进入重症监护病房的病人通常会提前记录自己的临终心愿,“再和爱人吃一顿晚餐”,“参加子女的婚礼”。而提前知道临终日才能让他们在仍然有行动能力的时候达成心愿,更有尊严的过完最后的日....

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