搜索结果: 1-15 共查到“理学 深度学习”相关记录55条 . 查询时间(0.098 秒)
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...
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。
中国科学院海洋所基于深度学习的南极海冰季节内预测研究取得新进展（图）
预测 数值 耦合系统
2023/10/30
2023年9月12日，中国科学院海洋研究所李晓峰研究团队与美国哥伦比亚大学研究团队合作，发展一款基于深度学习的南极海冰季节内预测模型。该模型具备超前4周的海冰预测能力，其技巧表现显著高于欧洲的ECMWF以及美国的NCEP和GFDL-SPEAR等主流数值模式，这一成果对于开发南极高空间分辨率海冰业务化预测模式具有重要意义，并在国际学术期刊Geophysical Research Letters发表。
肽段酶切概率和质谱可检测性的深度学习预测（图）
肽段酶切 质谱 可检测性 深度学习
2023/6/13
在高通量蛋白质组学中，蛋白质首先会被酶切为肽段，再通过质谱仪进行检测分析，最后基于对质谱数据的解析完成对肽段和蛋白质的研究。然而，在质谱实验中，并不是所有理论上可能的肽段都能被检测到，造成了质谱数据的随机性和解读上的困难。准确的肽段酶切概率和可检测性预测能够对蛋白质组学的实验设计和数据分析提供有力帮助。
在高通量蛋白质组学中，蛋白质首先会被酶切为肽段，再通过质谱仪进行检测分析，最后基于对质谱数据的解析完成对肽段和蛋白质的研究。然而，在质谱实验中，并不是所有理论上可能的肽段都能被检测到，造成了质谱数据的随机性和解读上的困难。准确的肽段酶切概率和可检测性预测能够对蛋白质组学的实验设计和数据分析提供有力帮助。
中国科学院海洋研究所构建基于深度学习的印尼贯穿流人工智能反演和预测系统（图）
人工智能 数值模拟 体积输送
2023/2/15
2023年1月，中科院海洋所胡敦欣院士团队、王凡研究员团队与南京信息工程大学董昌明教授团队合作，利用深度学习方法，成功构建了印尼贯穿流的反演和预测系统，实现了对印尼贯穿流流量的有效预测。相关成果在海洋领域学术期刊Frontiers in Marine Science发表。
中国科学院沈阳分院海洋所构建基于深度学习的印尼贯穿流人工智能反演和预测系统（图）
海洋所 印尼贯穿 预测系统
2023/5/10
023年1月17日，中科院海洋所胡敦欣院士团队、王凡研究员团队与南京信息工程大学董昌明教授团队合作，利用深度学习方法，成功构建了印尼贯穿流的反演和预测系统，实现了对印尼贯穿流流量的有效预测。相关成果在海洋领域学术期刊Frontiers in Marine Science发表。
2022年12月9日上午，国家重点研发计划“数学和应用研究”重点专项“可解释深度学习的微分嵌入与最优传输理论”项目启动会暨实施方案论证会在西安交通大学顺利召开。项目咨询专家西安交通大学徐宗本院士、中国科学院数学与系统科学研究院高小山研究员、上海科技大学生物医学工程学院院长沈定刚教授、中山大学朱熹平教授、纽约州立大学石溪分校顾险峰教授、北京大学张志华教授参会指导。西安交通大学副校长别朝红教授、科技部...
Academy of Mathematics and Systems Science, CAS Colloquia & Seminars：可积深度学习
可积 深度学习 非线性科学 关系-可积系统
2023/5/5
介绍非线性科学与计算机发展关系-可积系统，探讨我们提出的可积深度学习的理论架构和发展方向。介绍我们有关可积深度学习的研究工作：基于PINN算法并对其改进，研究可积方程中的多孤子，高阶呼吸子，高阶怪波，周期背景下的高阶怪波，向量多孤子，孤子分子及其动力学行为；提出了基于守恒律的两阶段PINN算法，高维可积系统PINN算法、非局域可积系统PINN算法。
病原微生物感染，特别是具有抗生素抗性的病原菌感染，被世界卫生组织列为全球健康的重大威胁。病原微生物来源的细胞外囊泡（EVs）被视为引发感染事件的 “远程武器”。EVs是由细胞分泌的尺寸为40-200 nm的膜囊泡。从致病菌释放的EVs携带来自致病菌的内含物，如蛋白质、核酸、碳水化合物、脂质和毒力因子等致病因子。特别是EVs尺寸小，可以穿过病原菌难以穿越的血脑和胎盘屏障，将致病因子送至宿主细胞，激活...
全球大气化学传输模型是当前进行空气质量预测和管理的主要工具。然而，精确和快速的空气质量模拟和预测往往受到模型计算性能的限制。气相化学过程的模拟在大气化学传输模型模拟过程中最为耗时。为了加快全球大气化学传输模式中气相化学模块的求解速度，中国科学院大气物理研究所LAPC国家重点实验室硕士生王自溪，李杰研究员和吴林研究员基于深度学习构建了一个残差神经网络模拟器，初步高精度高速度重现了全球嵌套网格空气质量...
全球大气化学传输模型是当前进行空气质量预测和管理的主要工具。然而，精确和快速的空气质量模拟和预测往往受到模型计算性能的限制。气相化学过程的模拟在大气化学传输模型模拟过程中最为耗时。为了加快全球大气化学传输模式中气相化学模块的求解速度，中国科学院大气物理研究所LAPC国家重点实验室硕士生王自溪，李杰研究员和吴林研究员基于深度学习构建了一个残差神经网络模拟器，初步高精度高速度重现了全球嵌套网格空气质量...
科学家发展出基于深度学习的细胞器互作高通量分析系统（图）
细胞器 互作 高通量 分析系统
2022/9/1
2022年8月5日，中国科学院院士、中科院生物物理研究所研究员徐涛课题组、研究员胡俊杰课题组，与中科院计算技术研究所肖立团队合作，在Journal of Cell Biology上发表了题为DeepContact: High throughput quantification of membrane contact site based on electron microscopy imaging...
2022年8月5日，中国科学院生物物理研究所徐涛课题组，胡俊杰课题组与计算技术研究所肖立团队在JournalofCellBiology杂志上合作发表了题为“DeepContact:Highthroughputquantificationofmembranecontactsitebasedonelectronmicroscopyimaging”的方法学（Tools）文章，针对二维电镜数据开发了一种基...
中国科大用深度学习实现高实验成功率的蛋白质序列从头设计（图）
蛋白质序列 氨基酸序列
2022/11/15
中国科学技术大学生命科学与医学部刘海燕教授、陈泉副教授团队与信息科学技术学院李厚强教授团队合作,开发了一种基于深度学习为给定主链结构从头设计氨基酸序列的算法ABACUS-R，在实验验证中，ABACUS-R的设计成功率和设计精度超过了原有统计能量模型ABACUS。相关成果以“Rotamer-Free Protein Sequence Design Based on Deep Learning and...