機器學習的新玩法：可做醫療監控
也許現在多數人們還認為“機器學習”(Machine Learning)是一個相當前沿的概念，但事實上，你接觸的若干互聯網產品已經使用了與機器學習有關的思維或技術。比如電子郵件服務商就是使用機器學習算法來過濾垃圾郵件的，Google也通過相關的技術來辨別垃圾站點。 對于很多互聯網用戶來說，電子郵件和搜索引擎幾乎是每天都在使用的產品，但除了這些以外，一些新的機器學習應用已經開始涌現，福布斯就列舉了如下六種： 資料訪問權限控制 作為科技巨頭之一，亞馬遜在員工人數以及資料數量上同樣數目眾多。這對于管理人員來說，為哪個層級的員工開放何種程度的資料訪問權限就成了一件麻煩事，而現在亞馬遜正在著手開發一種算法讓它來決定哪個員工能訪問哪些資料。按照亞馬遜的說法，在未來某位員工被授予或者撤銷某類資料的訪問權限將盡可能少的牽涉到人為因素，也就是說大部分將會有具備機器學習能力的算法決定。 保護動物 康奈爾大學正在研......閱讀全文
準確預測身高？這種機器學習算法能做到
美國密歇根州立大學的研究人員近日開發出一種先進的算法，能夠根據個人基因組來預測他們的身高、骨密度，甚至是教育水平。這項成果于近日發表在《Genetics》雜志十月刊上。 這項研究的負責人、密歇根州立大學的Stephen Hsu博士表示這僅僅是開始。“盡管我們現在驗證了這一工具的這三個結果，但我
機器學習模型預測中風？
中風的診斷可能很棘手，因為患者并不總是表現出典型的癥狀，而且其他疾病也可能模仿它。研究人員利用現有數據開發了一種機器學習模型，可以準確預測中風，并可能使診斷變得更容易。診斷錯誤是一個主要的公共衛生問題，造成了可預防的病人傷害和衛生超支。由于診斷錯誤而導致的可預防的中風死亡比誤診的心臟病發作要常見30
常見機器學習算法優缺點比較（四）
缺點 · 當觀測樣本很多時，效率并不是很高； · 對非線性問題沒有通用解決方案，有時候很難找到一個合適的核函數； · 對缺失數據敏感； · 對于核的選擇也是有技巧的（libsvm中自帶了四種核函數：線性核、多項式核、RBF以及sigmoid核）： · 第一，如果樣本數量小于特征
常見機器學習算法優缺點比較（一）
機器學習算法太多了，分類、回歸、聚類、推薦、圖像識別領域等等，要想找到一個合適算法真的不容易，所以在實際應用中，我們一般都是采用啟發式學習方式來實驗。通常最開始我們都會選擇大家普遍認同的算法，諸如SVM，GBDT，Adaboost，現在深度學習很火熱，神經網絡也是一個不錯的選擇。假如你在
常見機器學習算法優缺點比較（三）
優點：實現簡單，計算簡單； 缺點：不能擬合非線性數據. 4.最近領算法——KNN KNN即最近鄰算法，其主要過程為： 計算訓練樣本和測試樣本中每個樣本點的距離（常見的距離度量有歐式距離，馬氏距離等）； 對上面所有的距離值進行排序； 選前k個最小距離的樣本； 根據這k個樣本的標簽進行
常見機器學習算法優缺點比較（二）
常見算法優缺點 1.樸素貝葉斯 樸素貝葉斯屬于生成式模型（關于生成模型和判別式模型，主要還是在于是否是要求聯合分布），非常簡單，你只是做了一堆計數。如果注有條件獨立性假設（一個比較嚴格的條件），樸素貝葉斯分類器的收斂速度將快于判別模型，如邏輯回歸，所以你只需要較少的訓練數據即可。即使
比傳統機器學習算法快1000倍——聯想學習法
英國牛津大學材料系研究人員聯合埃克塞特大學和明斯特大學的同事開發了一種片上光學處理器，能檢測數據集中的相似性，速度比在電子處理器上運行的傳統機器學習算法快1000倍。發表在《光學》雜志上的這項新研究的靈感來自諾貝爾獎獲得者伊萬·巴甫洛夫對經典條件反射的發現。巴甫洛夫在實驗中發現，如果在喂食過程中提供
機器學習新算法加速藥物研發進程
據物理學家組織網2月6日報道，加拿大多倫多大學的科研人員最新研制出了一套新的機器學習算法，能生成微小蛋白質分子的3D結構。研究人員指出，新算法有望徹底變革藥物的研發進程以及我們對生命的理解。 研發人員之一、多倫多大學的博士生阿里·普勒賈尼解釋稱，確定蛋白質分子的3D原子結構對于理解它們的工作原
機器學習算法助力新模型實現羊肉精準溯源
近日，中國農業科學院農產品加工研究所肉品科學與營養工程創新團隊將非靶向代謝組學與機器學習方法相結合，成功構建了羊肉產地精準判別模型，為羊肉產地精準溯源提供了新方法。相關研究成果發表于《食品化學X》（Food Chemistry: X）。受肉羊品種和飼養環境影響，羊肉品質具有鮮明的地域特征，因此地理標
機器學習提升天氣與氣候預測準確度
谷歌研究公司的Stephan Hoyer與合作者開發了一個機器學習模型，能進行準確的天氣預測和氣候模擬。該模型名為NeuralGCM，能超越部分現有天氣和氣候預測模型，有望比傳統模型節省大量算力。相關研究7月22日發表于《自然》。 一般環流模型表示了大氣、海洋和陸地的物理過程，是天氣和氣候預測
新技術構建機器學習模型可預測玉米株高
近日，中國農業科學院生物技術研究所玉米功能基因組團隊與作物代謝調控與營養強化團隊合作，首次對玉米自交系全生育期進行全自動高通量無損監測，深入解析了玉米株高形成的動態遺傳基礎和調控網絡，并通過機器學習構建了株高的智能預測模型。該研究為玉米表型精準鑒定、重要基因克隆和株型改良提供了有效策略和新的基因資源
機器學習方法可精準預測作物抗病性
近日，中國農業科學院植物保護研究所作物病原生物功能基因組研究創新團隊聯合國內科研單位，利用機器學習策略，成功開發出根據作物基因型精準預測抗病表型的方法。相關研究成果發表在《工程》（Engineering）上。在作物抗病性研究中，已知的作物抗病基因數量有限。近年研究發現，作物感病基因突變、能塑造作物健
機器學習提升天氣與氣候預測準確度
谷歌研究公司的Stephan Hoyer與合作者開發了一個機器學習模型，能進行準確的天氣預測和氣候模擬。該模型名為NeuralGCM，能超越部分現有天氣和氣候預測模型，有望比傳統模型節省大量算力。相關研究7月22日發表于《自然》。一般環流模型表示了大氣、海洋和陸地的物理過程，是天氣和氣候預測的基礎。
機器學習模型有望提前五年預測白血病
?《自然》上發表了一項重磅研究：一個由來自全球多家科研機構的白血病科學家組成的研究小組使用血液檢測和機器學習技術，來預測健康個體是否有患急性骨髓性白血病（AML）的風險。這項研究意味著我們可以提早發現AML的高風險人群并進行監測，同時可以進行研發，尋找降低該疾病患病幾率的方案。急性骨髓性白血病（AM
中國科學技術大學團隊首次實現量子機器學習算法
中國科學技術大學潘建偉教授及其研究團隊，日前在國際上首次實現量子機器學習算法。這是量子計算應用于大數據分析和人工智能領域的開創性實驗工作。 國際權威物理學期刊《物理評論快報》近日發表該成果。審稿人評價該工作“非常前沿，具有高度的興趣”“在量子機器學習這個重要而有趣的課題邁出了第一步”。 機器
準確率達95％－機器學習預測復雜新材料合成
據22日發表在《科學進展》雜志上的一項研究，美國西北大學和豐田研究所研究人員已成功應用機器學習來指導新納米材料的合成，消除與材料發現相關的障礙。這種訓練有素的算法，可通過定義數據集來準確預測可用于清潔能源、化學和汽車行業燃料的重要催化劑。 論文通訊作者、美國西北大學納米技術專家查得·米爾金此次
機器學習模型可準確預測農藥在植物根系累積量
近日，中國農業科學院植物保護研究所農藥應用風險控制創新團隊先后在Environmental Science & Technology和Journal of Hazardous Materials上發表研究論文。他們首次利用機器學習模型直接預測植物根部從土壤中吸收累積農藥等有機污染物的量，
機器學習模型可準確預測農藥在植物根系累積量
近日，中國農業科學院植物保護研究所農藥應用風險控制創新團隊先后在Environmental Science & Technology和Journal of Hazardous Materials上發表研究論文。他們首次利用機器學習模型直接預測植物根部從土壤中吸收累積農藥等有機污染物的量，
研究發現機器學習方法或可預測人類生活多個方面
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/12/514519.shtm
機器學習算法賦能二維材料識別和檢測方面取得進展
近日，中國科學院上海光學精密機械研究所研究員王俊團隊在基于機器學習算法實現二維材料層數識別和物性檢測方面取得進展，相關文章以Thickness Determination of Ultrathin 2D Materials Empowered by Machine Learning Algorit
用學習算法優化虛擬脊髓－機器狗一小時學會走路
據18日《自然·機器智能》雜志報道，為了解動物如何學會走路和從絆倒中學習，德國馬克斯·普朗克智能系統研究所（MPI-IS）研究人員建造了一個四足機器狗“莫蒂”，它僅僅用了一小時就學會了走路。 莫蒂充分利用了復雜的腿部力學，通過貝葉斯優化算法指導學習：其足部傳感器信息與機器狗中運行的建模虛擬脊髓
機器學習新算法：腦掃描就能診斷阿爾茨海默病
英國帝國理工學院研究人員開發出一種機器學習新算法，通過一次腦部掃描觀察大腦內的結構特征（包括以前認為與阿爾茨海默病無關的區域），即可診斷出阿爾茨海默病。該技術的優勢在于其簡單性，并且可在很難診斷的早期階段就識別出疾病。研究成果發表在開放獲取專業學術期刊《通訊·醫學》上。 醫生目前使用大量測試來
機器學習算法現在可以快速與準確地診斷心臟病發作
心臟病發作的癥狀有時與非心臟相關的疾病相似，使診斷變得棘手。英國研究人員已經轉向機器學習，為醫生提供一種快速和準確的診斷心臟病發作的方法，這有可能縮短診斷所需的時間，并為患者提供更高效和有效的治療。 目前，診斷心臟病發作的金標準是測量血液中蛋白質肌鈣蛋白的水平。肌鈣蛋白在心肌受損時釋放出來；水
深度學習算法“解密”腦活動
英國《自然·醫學》雜志9月25日在線發表的一項研究，報告了一種可以分析四肢癱瘓患者大腦活動的深度學習算法。該算法已被用于向患者的前臂肌肉傳遞電刺激，從而恢復癱瘓肢體的功能性運動。 慢性癱瘓患者的生活質量可以通過腦機接口加以改善。腦機接口可以將控制運動的中樞神經系統回路和輔助設備（例如計算機光標
沈陽自動化所：基于遷移學習的加熱爐爐溫預測算法
冶金行業能源消耗較大，是推進節能降耗的重點行業。高爐熱風爐和加熱爐等裝置是節能降耗的關鍵環節，其燃燒控制與優化問題是國內外專家學者研究與關注的重點。 中國科學院沈陽自動化研究所科研團隊以加熱爐的優化控制為切入點，提出一種基于遷移學習的加熱爐爐溫預測算法。實現加熱爐的優化控制，要克服加熱爐生產過
物理所等利用機器學習方法預測材料性能獲進展
近二十年來，機器學習方法的發展為我們的生活帶來許多便利。智能網絡搜索、語音識別，乃至無人超市、無人駕駛汽車等，依托于機器學習方法的新事物正迅速地在生活中普及。Alpha Go的橫空出世更讓世界驚嘆于人工智能的潛在價值。在科研領域，大數據的理念正在改變著科研人員對未知世界的探索方式。美國在2011
僅利用質譜，機器學習可預測未上市新型人造毒品
英國《自然·機器智能》雜志15日發表一項計算生物學突破，包括加拿大英屬哥倫比亞大學在內的研究團隊研發了一種自動化、生成式的機器學習方法，可以僅利用質譜就確定未知的新型精神藥物（又稱人造毒品）的化學結構，了解這些結構能幫助法醫實驗室更快識別出疑似的人造毒品。 每年有大量新型精神藥物出現在非法市場
深度學習算法準確追蹤動物運動
根據英國《自然·神經科學》雜志8月21日在線發表的一項研究，美國哈佛大學團隊運用一種新型深度學習算法，成功追蹤動物運動及行為，其準確度可達到人工水平，而且無需采用追蹤標記物或進行費時的手動分析。專家認為，這一成果打開了海量的數據來源之門。 準確追蹤行為發生期間的身體運動部位是運動科學的一項重要
機器學習模型對阿爾茨海默病的預測風險進行排序
根據最近的一項研究，一旦個人達到65歲，也就是阿爾茨海默病的發病門檻，他們的遺傳風險可能在決定他們是否會患上這種致命的大腦疾病方面發揮更大的作用，而不僅僅是他們的年齡。最近發表在《科學報告》雜志上的這項研究利用機器學習模型對患阿爾茨海默病的風險因素進行排序。這是通過使用遺傳風險分數、非遺傳信息和近5
機器學習也許能“算命”
12月19日，《自然-計算科學》發表的一項研究描述了一種機器學習方法，能夠從不同方面準確預測人類生活，包括早死可能性和個性的細微差異。該模型或許能提供對人類行為的量化認知。 社會科學家對人類生活是否能被預測的問題看法不一。雖然我們對在人類生活中起到重要作用的社會人口學因素已有充分了解，但一直無