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中国科学院地理科学与资源研究所专利：一种基于机器学习判别降雨事件的卫星降雨数据校正方法。
沈阳自动化所提出油井工况识别深度学习方法（图）
识别 学习 油系统
2024/6/18
油井工况的实时精准诊断对于快速掌握油田作业情况、提高生产效率、保障生产安全具有重要意义，然而由于油井自身结构的复杂性和生产环境的多变性，油井工况时刻发生变化。利用深度学习对油井功图进行分类是一种有效的油井工况识别方法，但直接将油井功图作为二维图像输入到深度学习框架中，会存在模型参数多、计算量大的问题。此外，抽油系统因不同因素产生的功图也不尽相同，导致油田现场数据存在严重异质性，极大地影响工况识别的...
近日，中国农业大学食品科学与营养工程学院国家果蔬加工工程技术研究中心沈群、薛勇课题组在中国科协和美国科学促进会合作期刊《Research》发表研究性论文 “Mining Bovine Milk Proteins for DPP-4 Inhibitory Peptides using Machine Learning and Virtual Proteolysis”，文章基于人工智能和虚拟水解技术开...
华中农业大学在联邦学习领域取得新进展（图）
人工智能 统计 计算机应用
2024/6/4
2024年5月21日，华中农业大学人工智能与统计学习团队(AISLE)在联邦学习领域取得新进展，团队以“Asynchronous Vertical Federated Learning for Kernelized AUC Maximization” 为题，提出在不平衡数据与不平衡计算能力下仍可高效建模的纵向联邦学习算法，相关研究论文被KDD 2024录用。
中国科学院化学研究所何圣贵课题组在机器学习团簇化学研究方面取得新进展（图）
何圣贵 机器学习 化学 电子结构
2024/6/4
低碳烷烃是工业制备高附加值化学品的重要原料，由于低碳烷烃的C−H键非常惰性，通过设计合理的催化剂实现其绿色高效转化一直是化学领域的挑战性课题，在电子结构层面理解C−H键活化的机制对于理性设计温和条件下转化烷烃的催化剂具有重要意义。催化剂表面化学键的生成和断裂一般发生在少数原子形成的活性中心处，单原子精准的金属团簇具有确定的结构和性质，是研究金属中心活化C−H键微...
中国科学技术大学在机器学习结合统计分析助力电催化剂研发取得进展（图）
机器学习 统计分析 电催化剂
2024/6/19
无序固溶体合金具有丰富的催化位点，因此可以被用于催化多种重要的化学反应。然而,也正是由于其多位点的特性，给此类催化剂活性位点的局部结构解析和总体活性的理论预测带来巨大的挑战。具体表现在，模拟时采用随机位点策略，数据量庞大，需要消耗大量的计算资源，且难以直接分析结果。使用机器学习辅助密度泛函理论计算的策略已被证实可以大幅提高计算效率，同时多种统计方法也在部分合金催化体系中被证明是分析大量数据的有力工...
东北地理所在利用机器学习预测堆肥中重金属生物有效形态研究方面取得重要进展（图）
重金属生物 微量元素
2024/5/13
在畜禽养殖中，通常会添加铜（Cu）和锌（Zn）的盐类或螯合剂到饲料中，以确保畜禽摄取足够的微量元素。然而，近95%的Cu和Zn会随粪便排出，重金属残留成为堆肥产品土地利用的限制因素。重金属毒性及生物有效性取决于其赋存形态，调控堆肥中重金属的形态成为降低堆肥产品农用生态风险的主要措施。因此，快速确定堆肥过程重金属的形态成为目前研究的热点。东北地理所水环境污染与防治研究团队前期试验发现，堆肥过程中重金...
上海科技大学数学科学研究所举办2024机器学习与模型降阶研讨会（图）
2024 机器学习 模型降阶
2024/5/9
2024年4月20日，2024机器学习与模型降阶研讨会在数学科学研究所召开。会议邀请来自中国科学院、北京大学、复旦大学、上海交通大学、同济大学、山东大学、东方理工大学等十余位专家进行学术报告，内容围绕偏微分方程的机器学习方法与模型降阶方法，涵盖理论分析和在计算流体力学、石油工程等学科中的应用。
机器学习可模拟优化秸秆生物炭制备调控（图）
机器学习 秸秆 生物炭 化学工程杂志
2024/6/4
近日，中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所种植废弃物清洁转化与高值利用团队构建了机器学习大数据模型，揭示了秸秆生物炭材料及其储能特性的构效关系，相关研究成果发表在《化学工程杂志（Chemical Engineering Journal）》上。
中国科学院大气物理研究所机器学习集成模型改进京津冀二次无机气溶胶模拟（图）
机器学习 集成模型 无机气溶胶
2024/4/13
二次无机气溶胶是大气细颗粒物（PM2.5）的重要组分，其快速生成与积累往往是冬季重污染天气出现的关键因素。传统的空气质量数值模式由于输入数据的不确定性和模式内部物理化学机制模拟方案的不完善，导致二次无机气溶胶模拟仍然具有较大的不确定性。
中国科学院力学研究所基于机器学习和物理增强的本构模型捕获纳米尺度变形局域化（图）
纳米尺度 固体 计算框架
2024/4/18
固体中的局域变形，例如：地震、滑坡、剪切带等，是材料和结构灾变前的表象。这些狭长的带状结构内部，其特征尺寸、强度、温度和剪切速率等演化行为与其他均匀变形部分之间存在着数量级上的差异，如何复现这一局部化过程、刻画局部化区域内和其他部分之间的力学行为差异，是一个宏观上难以下来，微观上难以上去的核心区，是实验和计算上的挑战。
中国科学院大气物理研究所可解释集成机器学习揭示气象和排放源对杭州臭氧形成的影响（图）
集成 机器 气象 臭氧形成
2024/4/13
位于中国东部的特大城市杭州近年来O3污染严重，明确O3污染形成的关键驱动因素对抑制O3恶化至关重要。化学传输模型和传统统计方法在量化气象和排放源对O3形成的影响上各自存在局限性。基于数据驱动方法，开发一种能够快速、准确、全面评估各个驱动因素对O3形成影响的新方法具有重要意义，对解析杭州或其他城市O3污染成因具有重要参考价值。
中国科学院研究提出基于弱监督学习的冷冻电镜颗粒挑选新方法（图）
冷冻电镜颗粒 数据采集 分子结构
2024/3/15
生物大分子的结构与功能随着细胞生理状态的变化而不断进行动态调整。原位结构生物学是在接近自然生理状态下研究生物大分子结构和功能的科学。原位冷冻电镜技术（Cryo-ET）以高分辨率和在接近生理条件下观察样品的特点，成为原位结构生物学研究的关键手段。原位冷冻电镜的技术流程涉及样品制备、数据采集、电子断层重建、颗粒挑选、粒子平均等步骤。生物大分子的颗粒挑选即定位识别是关键环节之一。受限于Cryo-ET图像...
CAA会士面对面系列活动是中国自动化学会为学会会士量身打造的高端学术交流平台，每期活动邀请1位或数位学会会士进行专题报告，围绕国际科技热点，聚焦国家创新发展战略需求，前瞻学科领域发展新方向，积极发挥学术引领和科技智库作用，展现重大学术咨询研究成果，引导社会尊崇科学思想和方法，促进公众提升科学意识和素养。
