搜索结果: 1-15 共查到“理学 机器学习”相关记录89条 . 查询时间(0.348 秒)
中国科学技术大学物理学院郭光灿院士团队在光量子行走领域取得重要进展。该团队李传锋、许小冶、韩永建等人与合肥综合性国家科学中心董少钧以及南方科技大学翁文康等合作，利用人工神经网络作为开放系统中混合量子态的有效拟设，并通过改进自然梯度下降算法有效提高神经网络的训练效率，在具有内禀高维结构的开放光量子行走系统中，首次实现高保真度混合量子态重构。相关成果2024年3月15日发表在国际知名学术期刊《科学·进...
2024年3月11日，中国科学院高能物理研究所方亚泉团队和北京大学周辰团队合作，在环形正负电子对撞机的希格斯物理的模拟分析中，尝试基于国产的量子计算机，利用量子支持向量机（QSVM）的ML算法，分析希格斯粒子衰变到双光子过程，达到了与传统SVM类似的敏感度；并且，基于国产量子计算机硬件的结果与国际上同类量子计算机的结果也是可比的。研究结果作为首篇利用国产量子计算机硬件实施高能物理QML物理分析研究...
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，...
理化所发展了新型中红外非线性光学材料机器学习辅助的筛选策略（图）
红外非线性 光学材料 机器学习
2024/2/25
中红外非线性光学晶体能够通过频率转换产生中红外可调谐激光，在环保、医疗等方面有广泛的应用。目前，主要的商用红外非线性光学晶体有硫镓银、硒镓银和磷锗锌等，但由于其存在激光损伤阈值较低的缺陷，逐渐难以满足更加丰富的实际需求。因此，急需探索抗激光损伤性能更优异的中红外非线性光学材料。由于热损伤是激光损伤的重要组成部分，具有大热导率的非线性光学材料有可能具备高的激光伤阈值。然而，在非线性光学材料的探索中，...
本发明涉及一种结合二级质谱强度和机器学习算法的蛋白质组无标记定量方法，用于蛋白质组水平的绝对和相对定量分析。该方法首先需要在液相色谱-串级质谱系统上分析用于建立训练数据集的蛋白质组实际样品的酶解肽段混合物以及待分析的蛋白质组样品的酶解肽段混合物。样品总量可以通过细胞计数或测定蛋白浓度得知，根据上一步算得的百分比和样品总量即可以计算每一个蛋白的绝对量。将同一个蛋白在不同样品中的绝对量进行比较即可以获...
中国科学院理化所发展了新型中红外非线性光学材料机器学习辅助的筛选策略（图）
红外非线性 光学材料 机器学习 力学性能
2024/1/14
超分子主客体结构在分子尺度上的组装模式和运动行为使其在被引入到聚合物体系后能够调控材料的宏观力学性能。因此，开发新型超分子主客体结构将为发展机械互锁聚合物并优化聚合物力学性能提供重要的分子基础和创新思路。
昆明植物所发表机器学习辅助天然产物结构解析的综述（图）
天然产物 结构解析 质谱
2023/11/26
天然产物（natural products, NPs）的结构鉴定是天然药物研发中的重要环节之一。在NPs的结构研究中，质谱（mass spectrometry, MS）和核磁共振（nuclear magnetic resonance, NMR）技术被认为是最具深度洞察力的工具。化学家们依靠智慧和经验通过分析MS和NMR的信息构建化学结构；而计算机辅助结构解析（computer-assisted s...
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。
中国科学院大连化学物理研究所发展一种基于机器学习的苦味肽筛选新方法（图）
机器学习 苦味肽筛选 蛋白质降解
2023/10/29
2023年9月18日，中国科学院大连化学物理研究所能源技术研究平台（DNL20）靳艳研究员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，利用该方法从超高温处理（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。
2023年8月31日，美国能源部科学办公室宣布为7个团队提供2900万美元的资金，用于聚变能源科学的机器学习、人工智能和数据资源方面的研究。
中国科学院研究揭示机器学习方法可较好地模拟天山高海拔流域日流量和极端流量（图）
机器学习 极端流量 水文模拟
2023/8/18
中亚天山高海拔地区的复杂地形和恶劣天气条件以及稀少的水文气象站点分布，导致该地区气象和水文观测数据缺乏。而传统的基于物理过程的水文模型需要大量的观测数据来校准空间参数，使得高山区分布式水文模拟颇为困难。机器学习方法（LSTM）由于非线性拟合能力强大而逐渐被应用于水文建模。这种方法能分析输入和输出数据之间的关系，为流量模拟提供了新策略。中国科学院新疆生态与地理研究所荒漠与绿洲生态国家重点实验室研究员...
近日，南京大学物理学院孙建教授、王慧田教授、邢定钰院士等人，发表了关于他们自主开发的机器学习与图论辅助的晶体结构搜索软件MAGUS的方法性长文章，详细阐述了MAGUS背后的技术细节，总结了一些应用的实例，展示了它与传统方法相比的优势。目前，MAGUS程序可以在三维晶体、二维晶体、分子晶体、表面、受限空间等体系中进行定组分和变组分的搜索，在行星内部物质、超硬、超导、高能量密度等功能材料设计和高压下的...
上海药物所提出机器学习辅助定向进化新方法（图）
机器学习 定向进化 分子生物学
2023/8/18
定向进化是模拟自然进化机制，利用现代分子生物学方法创造大量的突变基因文库，采用灵敏的定向筛选策略，创造出自然界并不存在的或改良特性的蛋白质等生物分子的一种方法。定向进化已广泛应用于蛋白质的分子改造和优化，被认为是生产具有改良或全新特性的蛋白质的高效方法，对于酶工程、多肽和大分子药物设计都具有重要意义。传统的定向进化实验流程包括：筛选测试大量突变序列的功能，将得到的最优序列作为亲本序列进行下一轮的突...
2023年6月30日，国际学术期刊Arthritis & Rheumatology在线发表了中国科学院上海营养与健康研究所尹慧勇研究组题为“Metabolomics and Machine Learning Identify Metabolic Differences and Potential Biomarkers for Frequent versus Infrequent Gout Flar...
2023年6月30日，国际学术期刊Arthritis & Rheumatology在线发表了中国科学院上海营养与健康研究所尹慧勇研究组题为“Metabolomics and Machine Learning Identify Metabolic Differences and Potential Biomarkers for Frequent versus Infrequent Gout Flar...