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「AI×科研」每日要汇总|7月2日闻

目录
  • 重磅!百度与马里兰大学合作,联合推出自主挖掘机系统

  • 一种新型半导体材料成功应用于计算机芯片中,可减少处理器的热量并提高其性能

  • 蛋白质"大爆炸"揭示了医学和生物工程的分子组成

  • 一个名为 ARADEEPOPSIS 的人工智能软件协助植物学家对植物表型进行分类

  • 机器学习算法BITFAM:预测基因在单个细胞中的调控方式

  • 机器学习有效预测患者对免疫检查点阻滞剂 (ICB) 的反应

  • Nature封面文章:「细胞流体」

重磅!百度与马里兰大学合作,联合推出自主挖掘机系统
来自百度研究机器人和自动驾驶实验室(RAL)和马里兰大学帕克分校的研究人员合作研发了一个自动挖掘机系统(AES),该系统可以在没有任何人工干预的情况下长时间执行材料装载任务,具有媲美经验丰富的人工操作员的优秀性能。
图片智能挖掘机示意图
论文链接:https://robotics.sciencemag.org/content/6/55/eabc3164
相关报道:https://techxplore.com/news/2021-06-autonomous-excavators-ready-clock-real-world.html
一种新型半导体材料成功应用于计算机芯片中,可减少处理器的热量并提高其性能
加州大学洛杉矶分校的工程师们成功将一种新型半导体材料应用于大功率计算机芯片中;该材料属于超高热管理材料,可以降低处理器的热量并提高处理器性能。
图片以原子分辨率表示氮化铝-砷化物异构结构接口的电子显微镜图像
论文链接:https://www.nature.com/articles/s41928-021-00595-9
相关报道:https://techxplore.com/news/2021-06-heat-management-material-cool.html
蛋白质「大爆炸」揭示了医学和生物工程的分子组成
伊利诺伊大学研究人员在《科学报告》上发表的一项新研究,描绘了38亿年来蛋白质领域——蛋白质分子亚单位——的进化历史和相互关系。
图片蛋白网络连接域的演变
论文链接:https://www.nature.com/articles/s41598-021-90498-8#Ack1
相关报道:https://www.eurekalert.org/pub_releases/2021-06/uoic-pb063021.php

一个名为 ARADEEPOPSIS 的人工智能软件协助植物学家对植物表型进行分类

GMI的科学家开发了一个易于使用的软件程序ARADEEPOPSIS,可以快速处理大量的植物图像,并解释植物标本之间的颜色变化和其他差异。利用深入学习的方法,ARADEEPOPSIS可以准确地分析阿拉伯玫瑰花环——植物从头顶看叶子的圆形排列——不管植物的颜色变化如何。

图片基于颜色的语义细分的性能
论文链接:https://academic.oup.com/plcell/article/32/12/3674/6118590

源代码链接:https://plantcv.danforthcenter.org/
https://github.com/Gregor-Mendel-Institute/aradeepopsis
相关报道:https://daily.jstor.org/botanists-use-machine-learning-to-accelerate-research/
机器学习软件BITFAM:预测基因在单个细胞中的调控方式
芝加哥大学伊利诺伊分校(UIC)的研究团队开发出一种名为BITFAM的软件。该软件利用机器学习算法可以更有效地识别细胞内的基因调节通路、预测单个细胞中活跃的转录因子。
图片由 UIC 的研究人员开发的 BITFAM 机器学习系统的示意图概述
论文链接:https://genome.cshlp.org/content/early/2021/06/23/gr.265595.120
相关报道:https://phys.org/news/2021-06-machine-algorithm-genes-individual-cells.html
机器学习有效预测患者对免疫检查点阻滞剂 (ICB) 的反应
应用免疫检查点阻滞剂(ICB)的免疫疗法是一种十分有效的癌症治疗方法。ICB可以协助免疫细胞忽略来自癌细胞的关闭命令,从而使免疫系统可以持续杀伤癌细胞。但ICB对有些患者是无效的,为了筛选出对ICB敏感的患者,因斯布鲁克医科大学的研究人员利用机器学习构建模型,以预测患者对ICB的反应。
图片基于通路和TF活性系统的生物标志物
论文链接:https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S2666389921001264
相关报道:https://medicalxpress.com/news/2021-06-machine-immunotherapy-effective.html
Nature封面文章:「细胞流体」
来自美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室的科学家们开发了一种技术平台:Cellular fluidics。他们基于 3D 打印方法,将毫米级立方体组装成控制毛细管作用的三维结构,实现可编程流体流动和一系列流体过程的建模,比如对多相流、传输和反应过程的确定性控制。这些结构中的流动能够通过单元类型、大小和相对密度的架构设计来 “编程”,可以用于实验室和工业过程中相关工程结构的设计。
图片2021年7月1日nature杂志封面
论文链接:https://www.nature.com/articles/s41586-021-03603-2#Abs1
理论细胞流体每日要闻
相关数据
机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

百度机构

百度是全球领先的人工智能平台型公司。百度大脑是中国领先的“软硬一体AI大生产平台”,是百度AI的集大成,对外全方位输出超过270多项核心AI能力,服务230万开发者。飞桨是中国首个全面开源开放、功能完备的产业级深度学习平台,是中国自主研发的“智能时代的操作系统”。百度智能云是百度AI To B 业务的重要承载者和输出者,是产业智能化领导者。小度助手是中国领先的对话式人工智能操作系统,拥有中国市场最繁荣、开放的对话式人工智能生态,今年6月,小度助手语音交互次数超过58亿次。作为全球领先的、最活跃的自动驾驶开放平台,百度Apollo代表中国最强自动驾驶实力,被知名研究公司Navigant Research列为全球四大自动驾驶领域领导者之一。目前聚焦在以自动驾驶、汽车智能化、智能交通为核心的三大赛道。自动驾驶技术方面,超过十项中国第一,实力领跑行业。智能交通方面,百度 “ACE交通引擎”是全球首个车路行融合的全栈式智能交通解决方案。

https://www.baidu.com/
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