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眼科疾病的诊断高度依赖于图像识别,眼科专业非常适合深度学习等技术的应用。为了进一步挖掘深度学习在眼底疾病诊断中的潜在价值,由北京协和医院眼科主任陈有信牵头、全国 5 家眼科中心与北京致远慧图科技有限公司、中国人民大学信息学院李锡荣教授合作,共同开发了深度学习系统
该系统助力初级眼科医生的诊断一致性提高了约 12%,为 13 种主要眼底疾病的自动检测提供了一种新的方法。本文是对该研究的进一步解读与分享→

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* 优质公共数据集:8 个
1️⃣ AISHELL-1 开源中文语音数据库
2️⃣ DeepSymNet 深度符号网数据集
…
* AI4S 论文案例:2 篇
1️⃣ 剑指全球第一大癌症,中国学者建立乳腺癌预后评分系统 MIRS
2️⃣ 中科院深圳先进院提出 SBeA,基于少样本学习框架进行动物社会行为分析
* 热门百科词条:8 条
1️⃣ 每秒浮点运算次数 FLOPS
2️⃣ 随机漫步 Random Walk
…
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动物的社会行为背后都有着什么样的含义?繁殖、捕食、防御、建立社会等级的递进,是否揭示了人类一步步进化的过程?对动物社会行为的精确量化、身份识别和行为分类的特性,有助于揭示大脑功能和精神障碍在交互过程中的作用。
这一研究急需通过技术创新提升研究效率和准确性。基于此,中国科学院深圳高新技术研究院开发 SBeA,能够全面量化自由群居动物的行为,使用较少的标记帧数(约 400 帧)进行多动物三维姿态估计,通过双向迁移学习策略,在多动物身份识别方面的准确率超过 90% 。本文是对实验结果的解读和分享👉

乳腺癌已经正式取代肺癌成为全球第一大癌症,具有高并发率和高死亡率的特点,但如果能够做到及早发现、并按照最佳实践进行治疗,则有望大大改善存活率。
近日,中国学者采用神经网络模型,建立了一个预测乳腺癌预后和治疗的评分系统 MIRS,可用于指导乳腺癌患者治疗策略的制定。本文是对该研究的解读与分享→

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* 优质公共数据集:10 个
1️⃣ FewJoint 小样本基准数据集
2️⃣ Wikipedia 维基百科数据集
…
* AI4S 论文案例:3 篇
1️⃣ 帕金森早期诊断准确率提高至 90.2%,深圳先进院联合中山一院提出 GSP-GCNs 模型
2️⃣ 中科院半导体所论文再登 TNNLS 顶刊,贡献探索数学表达式的新视角
…
* 热门百科词条:10 条
1️⃣ 表征学习 Representation learning
2️⃣ 长短期记忆 Long Short-Term Memory
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AI for Science 新鲜事速览:
1️⃣ 全球首家将生物分子凝聚体应用于药物发现的公司,宣布裁减 18 个职位
2️⃣ 谷歌 DeepMind 发布 AlphaGeometry
3️⃣ Evaxion Biotech 宣布用 AI 开发定制癌症疫苗
4️⃣ 讯飞医疗正式递表港交所
5️⃣「重庆大学-百度智能云联合创新中心」成立
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求解数学表达式是机器学习领域中一个非常重要的研究课题,符号回归则是一种从数据中寻找精确数学表达式的方法。但符号回归研究也有其自身的难点,导致精确表达式非常耗时。
针对这一学术难题,中国科学院半导体研究所的研究人员将表达式结构的求解视为分类问题,并通过监督学习进行解决,提出一种名为 DeepSymNet 的符号网络来表示符号表达式。本文是对该研究的分享与解读→

学术造假屡禁不止,生成式 AI 的出现在一定程度上降低了造假门槛,ChatGPT 等聊天机器人「一本正经说瞎话且能自圆其说」的能力更是为这些人提供了便利。
不久前,我国科技部监督司发布《负责任研究行为规范指引(2023)》,明确了科研项目中合理使用生成式人工智能的边界。此外,国内外的多家知名期刊也都先后表态,对投稿人在论文写作过程中的各种 AI 使用途径加以限制。本文对新规范及措施进行了进一步分享、解读→

有数据显示,预计到 2030 年,我国帕金森病患者总数将达到 500 万人,几乎达到全球患病人数的一半。但目前帕金森病的发病机制尚未可知,仅 20% 的病例可归因于特定的遗传因素,因此早期诊断面临重大挑战。
针对于此,中国科学院深圳先进技术研究院和中山大学附属第一医院的研究人员,利用帕金森病言语运动任务的异常脑电特征,提出了一种图信号处理-图卷积网络 (GSP-GCNs) 模型,实现了帕金森病的高精度智能诊断。本文是对研究成果的解读与分享→

为了使 AI 在音乐训练方面更高效,CCMusic 开源了一些音乐、音频数据集供计算音乐学研究者免费使用,现已在 hyper.ai 上线。此外,hyper.ai 还更新了米哈游、网易云等相关音乐数据集,一起来看看吧!

近年来,半导体行业的高门槛愈发凸显,除了华为已经「现身说法」的生产环节外,芯片设计同样极具挑战。诸如 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 这样的先进芯片由数百亿个晶体管组成,需要多个工程团队协作两年才能完成。
有意思的是,作为行业龙头,英伟达也开始琢磨起利用 AI 更「轻松」地赚钱。其不久前发布了一个以自家内部数据为基础训练而成的定制大语言模型——ChipNeMo,可以帮助工程师完成与芯片设计相关的任务。本文是对 ChipNeMo 的详细介绍→

针对建筑能耗高的问题,研究人员提出了一种新的动态工程化多模态特征学习 (DEMMFL) 模型,用于长期准确预测建筑冷负荷,从而达到节能的目标。该模型在香港两座办公大楼的建筑能耗问题上进行了应用,并取得了良好的预测精度和误差表现。未来,AI 技术将与城市规划和管理紧密结合,打造一个高效、可持续和包容的城市未来。

HyperAI 超神经的新栏目来啦~每周一超神经编辑部会精选上一周更新在 hyper.ai 官网的内容(数据集、 AI4S 论文案例、百科词条)发布在这里。欢迎直接访问 hyper.ai 查看全部内容哦!

近年来,随着清洁能源普及度提升,固态电池得到了更加广泛的关注。其中,质子导电固体氧化物电池 (P-SOC) 具备可低温化操作、离子传导活化能低等优点,逐渐被人们所熟知。但开发高性能 P-SOC 的一大障碍就是缺乏高效的质子导体空气电极。
对此,广州大学的研究人员建立了一种基于极限梯度增强 (XGBoost) 算法的机器学习模型,可用于 P-SOC 空气电极的筛选,并成功筛选出一种高效空气电极材料 LCN91,其活化能可与众所周知的空气电极相媲美。本文是对实验过程的解读与分享→

近日,谷歌 DeepMind 的 Alpha 系列再添新成员——AlphaGeometry,依旧声势浩大,「里程碑」、「史诗级」、「逼近人类」等赞美之词溢出屏幕。那么,这个号称奥数能力金牌级的 AI 系统到底有多少含金量呢?

浙江大学与之江实验室研究团队提出了一种基于蛋白质口袋的 3D 分子生成模型——ResGen,该模型可快速生成具有更低结合能和更高多样性的类药物分子。与以往技术相比,ResGen 的速度提升 8 倍,并成功应用于药物设计中的多个环节。该模型采用并行多尺度建模策略,可更好地考虑蛋白质口袋的几何形状,并实现更高的计算效率。 ResGen 在多个评估指标上优于现有最先进模型,包括结合能、类药性等。在真实药物设计场景中,ResGen 生成的分子与实验活性分子具有相近的结合亲和力。

中国科学院深圳先进技术研究院罗小舟团队提出了,基于酶动力学参数预测框架 (UniKP),实现多种不同的酶动力学参数的预测。

AI for Science 的新成果、新动态、新视角——* 由 DeepMind 拆分的 AI 药企首次达成制药合作,价值 30 亿美元* 微软协助科研人员发现 3,200 万种新电池材料* 网传 TikTok 在美国 […]

OpenAI 的新「摇钱树」是怎么赚钱的?GPT Store 上线得到了用户与媒体的高度关注,媒体们想要探究 OpenAI 这招棋背后的深意,有的甚至直接将苹果的 App Store 拿来作对比。或许,单纯类比 App Store 来猜测 OpenAI 的用意并不够准确全面,所以,HyperAI 超神经编辑组开启了大胆的头脑风暴,希望能在「像雾像雨又像风」的 GPT Store 身上抓到蛛丝马迹。

城市,不仅承载着人们对于安居乐业的热切期望,同时也是支撑各类经济活动的重要底座。从农耕时代到工业时代,再到如今的数字时代,人们从未停止提升城市舒适度与安全性的进程,在这个过程中,城市规划的重要性日益凸显。
清华大学研究团队提出了强化学习的城市社区空间规划模型与方法,并实现了人类规划师与人工智能算法协作的城市规划流程,为智能城市的自动化规划提供了全新思路。

1928 年,青霉素的发现,让人类第一次拥有了战胜致病细菌的有力武器。然而,抗生素的广泛应用也带来了一个巨大的危机 —— 抗生素耐药性。滥用抗生素催生某些「超级细菌」的出现,成为了 21 世纪临床重要致病因。要解决这一难题,迫切需要开发全新的抗生素。
来自 MIT 的研究者们开发了一种深度学习方法来发现抗生素,利用图神经网络 Chemprop 从大型化学库中识别潜在的抗生素,并发现了一类新型抗生素。本文是对实验过程的解读与分享→

作者:李宝珠 编辑:李玮栋、 xixi,三羊 地震的发生涉及诸多变量,「预测」存在挑战,但余震发生次数及强度的预测已取得重大进展。 2023 年 12 月 18 日 23 时 59 分,甘肃省临夏州积石山县发生 6.2 […]

极紫外辐射 (EUV, Extreme Ultraviolet) 不仅影响近地轨道卫星大气阻力,也会为人类健康带来威胁,过度暴露于 EUV 辐射会导致视力下降、皮肤晒伤甚至引发皮肤癌等严重疾病。预测 EUV 离不开完整的太阳图像,但重建太阳的三维几何结构颇具挑战。
针对于此,科罗拉多州国家大气研究中心的太阳物理学家 Benoit Tremblay 及其同事利用 NeRFs 神经网络,将太阳的二维图像转换成三维重建图像,首次揭示了太阳的两极。本文是对该研究的解读与分享→

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针对于此,中国科学院深圳先进技术研究院和中山大学附属第一医院的研究人员,利用帕金森病言语运动任务的异常脑电特征,提出了一种图信号处理-图卷积网络 (GSP-GCNs) 模型,实现了帕金森病的高精度智能诊断。本文是对研究成果的解读与分享→

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有意思的是,作为行业龙头,英伟达也开始琢磨起利用 AI 更「轻松」地赚钱。其不久前发布了一个以自家内部数据为基础训练而成的定制大语言模型——ChipNeMo,可以帮助工程师完成与芯片设计相关的任务。本文是对 ChipNeMo 的详细介绍→

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对此,广州大学的研究人员建立了一种基于极限梯度增强 (XGBoost) 算法的机器学习模型,可用于 P-SOC 空气电极的筛选,并成功筛选出一种高效空气电极材料 LCN91,其活化能可与众所周知的空气电极相媲美。本文是对实验过程的解读与分享→

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浙江大学与之江实验室研究团队提出了一种基于蛋白质口袋的 3D 分子生成模型——ResGen,该模型可快速生成具有更低结合能和更高多样性的类药物分子。与以往技术相比,ResGen 的速度提升 8 倍,并成功应用于药物设计中的多个环节。该模型采用并行多尺度建模策略,可更好地考虑蛋白质口袋的几何形状,并实现更高的计算效率。 ResGen 在多个评估指标上优于现有最先进模型,包括结合能、类药性等。在真实药物设计场景中,ResGen 生成的分子与实验活性分子具有相近的结合亲和力。

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清华大学研究团队提出了强化学习的城市社区空间规划模型与方法,并实现了人类规划师与人工智能算法协作的城市规划流程,为智能城市的自动化规划提供了全新思路。

1928 年,青霉素的发现,让人类第一次拥有了战胜致病细菌的有力武器。然而,抗生素的广泛应用也带来了一个巨大的危机 —— 抗生素耐药性。滥用抗生素催生某些「超级细菌」的出现,成为了 21 世纪临床重要致病因。要解决这一难题,迫切需要开发全新的抗生素。
来自 MIT 的研究者们开发了一种深度学习方法来发现抗生素,利用图神经网络 Chemprop 从大型化学库中识别潜在的抗生素,并发现了一类新型抗生素。本文是对实验过程的解读与分享→

作者:李宝珠 编辑:李玮栋、 xixi,三羊 地震的发生涉及诸多变量,「预测」存在挑战,但余震发生次数及强度的预测已取得重大进展。 2023 年 12 月 18 日 23 时 59 分,甘肃省临夏州积石山县发生 6.2 […]

极紫外辐射 (EUV, Extreme Ultraviolet) 不仅影响近地轨道卫星大气阻力,也会为人类健康带来威胁,过度暴露于 EUV 辐射会导致视力下降、皮肤晒伤甚至引发皮肤癌等严重疾病。预测 EUV 离不开完整的太阳图像,但重建太阳的三维几何结构颇具挑战。
针对于此,科罗拉多州国家大气研究中心的太阳物理学家 Benoit Tremblay 及其同事利用 NeRFs 神经网络,将太阳的二维图像转换成三维重建图像,首次揭示了太阳的两极。本文是对该研究的解读与分享→
