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在国家自然科学基金项目(批准号:62122025、U22A2037、62202353)等资助下,湖南大学曾湘祥教授团队、西安电子科技大学李朋勇副教授团队,在利用人工智能设计靶向药物研究方面取得进展。相关成果以“一种通过反应性分子砌块进行合理配体生成与毒性控制的深度学习方法(A deep learning approach for rational ligand generation with to...
2024年11月28日,以“AI领航·智绘能源”为主题的700亿参数昆仑大模型建设成果发布会在京举办,标志着中国石油在人工智能领域又迈出坚实一步。
2024年11月27日,中国科学院大连化学物理研究所在“人工智能赋能新型工业化供需对接深度行暨石化化工行业发展推进大会”上,发布了由大连化物所低碳催化与工程研究部叶茂研究员、刘中民院士团队与相关单位合作开发的智能化工大模型2.0,将为化工行业的智能化转型提供重要支撑。
2024年11月25日,中国科学院上海光学精密机械研究所研究员司徒国海团队提出了基于深度神经网络的、能够应用于自然场景的实时非侵入式透过散射介质光学成像方法(DescatterNet)。相关研究成果以Learning-based real-time imaging through dynamic scattering media为题,发表在《光:科学与应用》(Light: Science & Ap...
近期,上海科技大学信息科学与技术学院郑杰课题组与合作者在《自然·通讯》(Nature Communications)发表了题为“Benchmarking Machine Learning Methods for Synthetic Lethality Prediction in Cancer”的研究论文。文章通过设计多个场景系统性比较了12种最新的机器学习方法在合成致死(Synthetic Let...
2024年11月25日,上海科技大学信息科学与技术学院郑杰课题组与合作者在《自然·通讯》(Nature Communications)发表了题为“Benchmarking Machine Learning Methods for Synthetic Lethality Prediction in Cancer”的研究论文。文章通过设计多个场景系统性比较了12种最新的机器学习方法在合成致死(Synt...
2024年11月25日,中国科学院合肥物质院智能所王智灵研究员课题组提出了一种基于注意力机制和数据增强的点云3D目标检测方法,有效提高了自动驾驶车辆对成像小目标的检测性能。该研究成果被智能交通领域国际顶级期刊IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 正式接收,并以“Early Access”的方式网络首发。
加快新兴显示照明LED如量子点LED的研究具有重要意义。当前,由于缺乏原位、直观的表征手段,新兴LED的内部运行机制理解尚不充分,限制了新兴LED的研发速度。2020年,中国科学技术大学教授樊逢佳团队研发出世界首台电激发瞬态吸收(EETA)光谱仪。这一技术可以给LED“拍片子”,全方位透视LED中的载流子和电场的时间分辨、空间分布等信息,为LED的机理研究提供关键的技术支持,推动LED领域的科学探...
2024年11月21日,中国科学院大连化学物理研究所研究员陈忠伟、副研究员毛治宇团队联合西安交通大学教授冯江涛,在电池健康管理领域取得进展。该团队开发了新型的基于无监督域自适应的电池荷电状态(SOC)跨域预测框架,解决了传统方法对域间差异和目标数据标签的依赖,为电池实时SOC预估提供了新思路,有望实现电池SOC的精准跨域评估。同时,这一迁移学习框架作是该团队开发的第一代电池数字大脑PBSRD Di...
全球人口增长和有限的农业用地对同时追求更高的粮食产量和农业可持续性提出了挑战。粮食系统的温室气体排放量占全球温室气体排放量的21-37%,而且全球农业温室气体排放量仍保持以每年1%的速度增长。我国是世界上最大的粮食系统温室气体排放国,小农户占农业经营主体的98%,经营着70%的耕地。我国农场规模小、分散、数量多,加上机械化水平较低,对农业温室气体减排构成重大挑战。
稀疏矩阵和稠密矩阵乘法运算SpMM(Sparse Matrix-Matrix Multiplication)在图神经网络、稀疏线性代数求解器、科学计算仿真等领域广泛应用。当前Tensor Core是GPU上矩阵计算的核心单元。为了解决Tensor Core上稀疏矩阵存储开销大、访存模式不规则、数据加载和计算掩盖不充分等问题,中心研发了Acc-SpMM算法库,并设计了系统化的优化策略,包括新的稀疏矩...
2024年11月18日,中国科学院云南天文台副研究员高朋鑫与青年副研究员徐景晨对黑子群倾角与下个太阳活动周特征开展了分析研究。相关研究成果发表在《天体物理学杂志》(The Astrophysical Journal)上。
2024年11月18日,中国科学院合肥物质院智能所光谱智能感知团队提出了一种新型基于神经网络的变量选择算法VSNN,用于光谱检测应用中非线性模型的变量选择。相关研究成果已在分析化学领域期刊Analytica Chimica Acta上发表。
2024年11月15日,中国科学院合肥物质院智能所谢成军与张洁团队将 Mamba 模型引入遥感图像全色锐化领域,提出了一种名为Pan-Mamba的网络框架。相关研究成果发表在计算机科学和人工智能领域国际顶尖权威刊物、中科院1区Top期刊Information Fusion上。
2024年11月12日,中国科学院计算机网络信息中心高性能计算部的科研人员基于前期研究基础,提出了一种基于深度学习的多尺度病理图像MSI预测方法:MSIscope。该方法以Transformer架构为基础,针对病理图像的多尺度特性和MSI的特定病理特征,设计了感兴趣区域选择、多尺度视野扩展和多分辨率特征融合等模块,高效定位并提取关键区域特征,融合跨区域、跨尺度的上下文信息,克服了现有方法的局限性。...

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