搜索结果: 1-15 共查到“生物学 学习”相关记录152条 . 查询时间(0.208 秒)
中国科学院昆明动物研究所专利：蜜蜂电击振翅反应气味学习训练方法。
中国科学院昆明动物研究所专利：一种树鼩空间学习记忆能力测试专用八臂迷宫装置。
中国农业科学院作科所构建基于深度学习的水稻全基因组选择新方法（图）
基因 植物生物 育种
2024/6/8
2024年5月28日，中国农业科学院作物科学研究所联合国内多家科研单位，构建了用于水稻基因组选择的大规模中国栽培稻群体数据集，提出了配套的全基因组预测深度学习模型DeepCCR，为育种者快速、高效地培育优良品种提供了有利工具。相关研究成果在线发表在《植物生物技术杂志（Plant Biotechnology Journal）》上。
近日，上海科技大学生物医学工程学院李远宁课题组与合作者在Science Bulletin上发表标题为“Enhancing neural encoding models for naturalistic perception with a multi-level integration of deep neural networks and cortical networks”的研究论文，介绍了一种...
国际最新研究：蜜蜂可以社会化学习 蜂群思维帮助解决复杂谜题
蜜蜂 熊蜂 自然
2024/3/18
国际著名学术期刊《自然》最新发表一篇动物行为研究论文认为，熊蜂(膜翅目蜜蜂科熊蜂属昆虫)能教会彼此极为复杂、无法独自学会的新行为——用糖作为奖励教会一只蜜蜂解决谜题，它会继续训练其他蜜蜂完成这一任务。
江西省生态学会、江西省林学会赴江西省水利学会开展学习交流活动（图）
江西省 生态学会 林学会 水利学会
2024/7/3
为深入学习贯彻党的二十大和习近平总书记考察江西重要讲话精神，聚焦“走在前、勇争先、善作为”的目标要求，紧紧围绕江西省打造“三大高地”、实施“五大战略”的决策部署，落实江西省科协第八届委员会会议精神，团结带领广大科技工作者为奋力谱写中国式现代化江西篇章，做好2024年学会工作，提高学会在打造国家生态文明建设高地中的作用和影响力，2024年3月4日下午，江西省生态学会副理事长、秘书长戴年华研究员和江西...
在生物医学和生物技术的发展中，尤其在药物设计、治疗性蛋白质的开发和疫苗构建方面，蛋白质工程扮演了至关重要的角色。蛋白质工程的核心挑战之一是理解和预测蛋白质的结构、功能与序列之间的复杂相互作用。2024年来，随着生物信息学和计算生物学的进步，蛋白质序列到结构以及功能到序列的预测取得了显著进展。这些突破为深入理解蛋白质的生物学功能和进行定向蛋白质设计提供了强大的工具。
中国科学院科学家研发出单细胞和空间转录组中环形RNA深度学习算法（图）
细胞 空间 学习算法
2024/2/22
环形RNA是一类广泛表达的非编码RNA，有较高的细胞类型及组织表达特异性，在器官发育及肿瘤发生等过程中起着重要调控作用。环形RNA由3‘端的受体位点和5’端的供体位点共价连接形成，这一过程被称为反向剪接，然而由于缺少poly(A)尾，环形RNA无法被经过polyA富集等转录组建库方式有效捕获。因此，环形RNA的表达信息在绝大部分单细胞以及空间转录组数据中缺失。为了获得丰富的单细胞及空间水平的环形R...
2024年1月5日，江西省生态学会在江西省生态地质大队召开了第五届十次常务理事扩大会议，深入贯彻习近平生态文明思想和习近平总书记考察江西重要讲话精神，聚焦“走在前、勇争先、善作为”的目标要求，按照省委的决策部署，谋划2024年学会党建引领、科技创新、学术交流、科技服务、科学普及等工作，商讨召开江西省生态学会第六次全省会员代表大会事宜。受理事长委托，副理事长、秘书长戴年华主持了会议，在南昌的副理事长...
华中农业大学在机器学习分类器与定量化无损检测研究中取得新进展（图）
机器学习 检测 信息学 生物学
2024/1/20
2024年1月6日，华中农业大学工学院农产品智能检测及数字化装备团队刘世伟副教授、王巧华教授在IEEE Transactions on Industrial Informatics杂志在线发表了题为“Hybrid Conditional Kernel SVM for Wire Rope Defect Recognition”的研究论文。该研究报道并提出了一种新的混合条件核SVM机器学习分类器模型，...
中国科学院半导体所在仿生覆盖式神经元模型及学习方法研究中获进展（图）
仿生 神经元模型 网络结构
2023/12/5
人工神经网络是模拟人脑神经活动的重要模式识别工具，备受关注。近年来，深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）的改进与优化工作集中于网络结构和损失函数的设计，而神经元模型的发展有限。神经生物学和认知神经科学的研究表明，神经元的学习能力是生物神经系统完成学习任务和记忆任务的重要基础。这些机理可促使科学家在神经元设计和优化方面进一步提高DNN的性能。
我国科学家解析痕迹型恐惧关联学习的神经机制
痕迹型 恐惧关联学习 神经机制
2024/1/15
现实生活中，人们时常需要将前后间隔发生的事件进行关联，形成联合型情景记忆，帮助人们根据先前信息预测后续事件并做出行为反应。在神经科学研究中，常用痕迹型条件恐惧行为范式（TFC）探究这种不连续事件关联学习的神经机制。基于TFC逻辑的行为范式常用于神经退行性疾病的认知测试以及情绪异常的精神疾病研究，因而探索其背后的神经机制对相关领域的理解和应用具有重要的参考作用。
中国科学院动物研究所白明研究团队新构建深度学习模型助力下一代分类学研究（图）
白明 学习模型 进化过程
2024/2/27
在数字化时代，自然历史藏品已经成为生态和进化研究中不可或缺的重要资源。基于形态特征的标本检索使我们能够迅速获取与之相似的标本，能极大地提高对这些馆藏资源的利用效率，满足相关研究的需求。然而，要实现这一目标，需要高效的特征提取和表征技术。
中国科学院科学家构建深度脉冲神经网络学习框架（图）
脉冲神经 网络学习框架 生物神经系统
2023/10/25
脉冲神经网络（Spiking Neural Network，SNN）被誉为第三代神经网络，使用更低层次的生物神经系统的抽象。它既是神经科学中研究大脑原理的基本工具，又因稀疏计算、事件驱动、超低功耗的特性，备受计算科学的关注。随着深度学习方法的引入，SNN的性能得到大幅提升，脉冲深度学习（Spiking Deep Learning）成为新兴的研究热点。传统SNN框架更多地关注生物可解释性，致力于构建...
中国科学院大连化物所等发展出基于机器学习的苦味肽筛选新方法（图）
肽筛选新 细胞膜 蛋白质
2023/10/26
2023年10月8日，中国科学院大连化学物理研究所能源技术研究平台研究员靳艳团队与大连工业大学、内蒙古伊利实业集团有限公司合作，发展了一种基于机器学习的苦味肽筛选新方法。科研人员利用该方法在超高温处理（Ultra High Temperature treated，UHT）牛奶中筛选并验证了导致UHT牛奶发苦的苦味肽。