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中国科学院地理科学与资源研究所专利:一种基于多任务多视图学习模型的短时交通预测方法。
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。
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...
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...
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。
中国科学院合肥物质科学研究院专利:基于机器学习的机动车尾气林格曼黑度测量装置及方法
中国科学院南京土壤研究所专利:一种基于特征集成学习的土壤厚度类型预测方法
中国科学院深圳先进技术研究院专利:交互式语言学习系统及交互式语言学习方法
中国科学院南京土壤研究所专利:基于机器学习的土壤剖面氮素含量高光谱检测及可视化方法
中国科学院合肥物质科学研究院专利:一种基于独立分量集成学习的基因微阵列数据预测方法
中国科学院深圳先进技术研究院专利:基于机器学习的并行磁共振成像GRAPPA方法
本发明公开了一种基于自适应机器学习的聚能装药药型罩结构优化方法,包括以下步骤:建立药型罩有限元模型并标定;采样并得出第一药型罩结构集;基于第一药型罩结构集数据增强,得到第二药型罩结构集;构建药型罩神经网络模型并测试调整,以确定药型罩神经网络模型;构建多模型融合优化算法,依据药型罩神经网络模型对药型罩结构参数优化并输出第一最优结构;基于自适应算法通过有限元方法计算第一最优结构的侵彻深度,将其代入上述...
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...
近日,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。
苏州大学计算机科学与技术学院杨壮副教授撰写的论文“Improved Powered Stochastic Optimization Algorithms for Large-Scale Machine Learning”在机器学习顶级期刊Journal of Machine Learning Research(JMLR)上在线发表,杨壮副教授为该论文的唯一作者,苏州大学计算机科学与技术学院为该论文...

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