一種基于半監督學習的深度狀態空間模型在植物生長建...
一種基于半監督學習的深度狀態空間模型在植物生長建模中的應用研究培育優質高產的作物一直是科學家們追求的目標，人們通過一系列先進的栽培技術來實現此目標。比如對于番茄的培育，由于干旱脅迫有利于番茄的糖分積累，所以人們可以運用精準灌溉技術來控制水分的供給量從而優化番茄果實品質，然而這項技術并沒有在農田實踐中得到廣泛地推廣和應用。近年來，很多研究者致力于通過監測水分脅迫引起的植株生長變化，利用深度神經網絡技術來評估植物缺水程度，這些研究在一定程度上提高了水分脅迫栽培技術。然而，前人并沒有對如何通過水分脅迫來調控果實糖含量（Sugar content）的技術進行深入探討。所以，近年來，人們對培育高產穩產的具有理想糖含量的溫室番茄產生了濃厚的興趣，期望建立一個基于強化學習（Reinforcement Learning，RL）的植物生長模型，來高效地評估溫室番茄的糖含量變化。但是，（i）建模需要一個較大的數據集，由于需要使用......閱讀全文
一種基于半監督學習的深度狀態空間模型在植物生長建...
一種基于半監督學習的深度狀態空間模型在植物生長建模中的應用研究培育優質高產的作物一直是科學家們追求的目標，人們通過一系列先進的栽培技術來實現此目標。比如對于番茄的培育，由于干旱脅迫有利于番茄的糖分積累，所以人們可以運用精準灌溉技術來控制水分的供給量從而優化番茄果實品質，然而這項技術并沒有在農田實踐中
在失重狀態對植物生長的影響
根的向地生長和莖的背地生長是要有地球引力誘導的，是由于在地球引力的誘導下導致生長素分布不均勻造成的。在太空失重狀態下，由于失去了重力作用，所以莖的生長也就失去了背地性，根也失去了向地生長的特性。但莖生長的頂端優勢仍然是存在的，生長素的極性運輸不受重力影響。
基于深度學習的化纖外觀缺陷語義分割
摘要： 針對化纖外觀缺陷檢測使用基于深度學習的語義分割方法，總結了自2014年以來基于深度學習的典型語義分割方法，并在此基礎上應用到化纖外觀檢測項目上，取得了不錯的效果。 01 化纖外觀缺陷檢測背景 化纖作為紡織制造的原料，由化纖生產企業進入下游紡織企業前會收卷形成絲餅，但在絲餅
靈素系統——一種基于基因指紋和深度學習的藥效預測系統
2021年6月17日，北京大學國際癌癥研究院謝正偉團隊在Nature Biotechnology（IF=36.6）在線發表了題目為“Prediction of drug efficacy fromtranscriptional profiles with deep learning”的科研論文（
聲學所提出一種基于深度學習的水下目標定位新方法
近年來，淺海聲源定位，尤其是水下低頻寬帶聲源的定位問題，受到了國內外研究者的廣泛關注。匹配場等傳統方法需要環境的先驗知識對聲場進行建模，而環境參數瞬息萬變，往往不能準確獲得，環境參數的這種不確定性會造成傳統方法的定位性能不佳。 為了減少對環境先驗知識的依賴，近日，中國科學院聲學研究所語言聲學與
基于深度學習的時間序列預測研究獲進展
時間序列預測是大規模數據無損壓縮和極端天氣預報等領域的核心技術。隨著應用場景多樣化和數據復雜性提升，現有模型在異構數據的統一表達、長序列結構依賴建模、極端天氣波動捕捉等方面存在挑戰。中國科學院計算機網絡信息中心人工智能團隊圍繞上述挑戰開展研究，提出一系列創新算法與模型，并在實際系統部署應用。
基于深度學習的RNA多類型修飾解析算法
中國科學院動物研究所研究員趙方慶團隊開發基于納米孔RNA直接測序技術與深度學習策略的RNA修飾圖譜解析算法ORCA。相關研究發表于《自然-通訊》。基于深度學習的RNA修飾系統識別與注釋模型? 論文作者供圖RNA修飾對RNA的剪接加工、出核轉運、以及RNA的穩定性和翻譯效率有著重要的調控作用。但現有研
深度學習模型成功識別胚胎發育過程
英國普利茅斯大學牽頭的研究表明，一種新的深度學習人工智能（AI）模型可通過視頻，識別出胚胎發育過程中發生的事件及其發生時間。29日發表在《實驗生物學雜志》上的論文，重點介紹了這種名為“Dev-ResNet”的模型，它能識別出動物胚胎中何時發育出了關鍵功能，包括其心臟功能、孵化、爬行，甚至死亡。
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深度學習模型篩查新藥快千倍
據美國麻省理工學院（MIT）官網12日報道，該校科學家開發出一款名為EquiBind的幾何深度學習模型，其將類藥物分子與蛋白配對的效率比現有最快的計算分子配對模型QuickVina2-W快1200倍。相關研究已經提交預印本服務器，并將提交給國際機器學習大會。 在藥物開發之前，研究人員必須找到有潛
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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，
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新型深度學習框架可應用于電池健康狀態預測
近日，中國科學院大連化學物理研究所研究員陳忠偉、副研究員毛治宇團隊，聯合西安交通大學教授馮江濤，在電池健康管理領域取得新進展。合作團隊開發了一種新型的兩階段聯邦遷移學習框架，有效解決了快充電池健康狀態（SOH）預測中的數據不足和個性化建模難題，為快充電池SOH預測提供了新思路。相關成果發表在《電
深度學習在雷達中的研究綜述（二）
其中，?J(w,b)?為對應自編碼器代價函數，?β?為控制系數性懲罰因子權重。2.3 DBN基本原理DBN是一個概率生成模型，其建立一個觀測數據與標簽之間的聯合分布。并且DBN由多個受限玻爾茲曼機(Restricted Boltzmann Machine, RBM)組成，典型的DBN結構如圖4所示。
深度學習在雷達中的研究綜述（三）
3.2 基于SAE的SAR圖像處理研究SAE的特點是可自動從無標記數據中學習特征，并且給出比原始數據更好的特征描述，進一步通過該學習到的特征得到更好的分類效果。有學者將其應用于地物目標分類、艦船分類以及城市變化檢測等場景。并且通過SAE對SAR圖像進行分析，其與傳統方法相比，展現SAE具有自動學習高
深度學習在雷達中的研究綜述（一）
深度學習在雷達中的研究綜述王俊,?鄭彤,?雷鵬,?魏少明????摘要：雷達通過發射天線發射電磁波，經過不同物體反射接收到相應的反射波，對其接收結果進行分析，能得到物體距雷達的位置，徑向運動速度等信息，所以對雷達信號的分析具有重要的研究意義。近些年深度學習成為各個領域的研究熱點，而在雷達領域同樣可通過
基于深度學習的全基因組選擇新方法誕生
近日，中國農業科學院作物科學研究所、三亞南繁研究院大數據智能設計育種創新團隊聯合多家單位提出利用植物海量多組學數據進行全基因組預測的深度學習方法, 可以實現育種大數據的高效整合與利用，將助力深度學習在全基因組選擇中的應用，為智能設計育種及平臺構建提供有效工具。相關研究成果發表在《分子植物》（Mole
研究人員基于深度學習無創獲得血液輸入函數
全面量化大腦PET圖像，常常需要精確的血流輸入函數。然而傳統方法中，獲取這一函數通常依賴于侵入性且耗時的動脈導管采血，這在臨床實踐中往往難以實現。7月2日，中國科學院深圳先進技術研究院副研究員孫濤團隊與河南省人民醫院副院長王梅云團隊合作，在醫學影像頂級期刊《IEEE醫學影像匯刊》發表最新研究。研究團
深度學習模型準確評估不同產區天麻的質量差異
近日，云南省農業科學院藥用植物研究所研究員王元忠聯合云南省昭通學院教授劉鴻高、云南農業大學李杰慶在《食品化學》（Food chemistry）發表最新研究論文，提出基于近紅外（NIR）光譜技術的天麻地理溯源模型理論。該理論可為不同產區中藥地理可追溯性提供借鑒和理論基礎。天麻塊莖。云南農科院供圖該研究
促進植物根系生長的方法？作物根系的四種生長狀態？
一、作物根系的四種顏色四種生長狀態，這點你必須要知道! 一般來說，作物的根系可以分為四種，白色根、黃色根、黑色根、灰色根四種根色，分別代表著作物的四種不同生長狀態。 1、白根有勁 白色根一般是作物的新生根和老根根際，白色根多說明作物長勢旺盛、生命力強勁。 2、黃根保命 黃色根(或者是黃
母乳抗菌肽篩選新突破：基于深度學習技術的高效發現
近日，我所能源研究技術平臺（DNL20）靳艷研究員團隊與大連工業大學劉俐副教授團隊、國家乳業技術創新中心何劍正高級工程師團隊合作，發展了一種基于深度學習技術的乳源抗菌肽篩選新方法。團隊利用該方法從母乳中篩選獲得了新結構抗菌肽，并揭示了母乳初乳和成熟乳中抗菌肽的分布規律。世界衛生組織（WHO）和中國營
如何建立基于植物指示生物的定量監測模型？
建立基于植物指示生物的定量監測模型可以遵循以下步驟：數據收集收集大量不同污染程度土壤樣本的相關數據，包括土壤中污染物的濃度、植物指示生物的生長特征（如株高、生物量）、生理生化指標（如酶活性、葉綠素含量）、污染物在植物體內的含量等。同時記錄土壤的基本性質（如 pH 值、有機質含量、陽離子交換容量等）以
一種糖脂可使植物在缺磷環境下維持生長
氮、磷、鉀是植物生長必需的三大元素，缺磷會導致植物矮小，果實不飽滿。日本科學家發現植物體內一種糖脂可使它們在缺磷的環境下維持生長，并確定了指導合成這種糖脂的基因。這將幫助科學家培育耐缺磷環境的農作物。 日本理化研究所和科學技術振興機構日前聯合發表新聞公報說，植物的生物膜主要由磷脂和糖脂等構
基于深度強化學習的機器人控制的合作研究獲進展
近日，中國科學院沈陽自動化研究所與英國愛丁堡機器人中心合作研究取得新進展，提出了一種在動態、非結構環境下基于深度強化學習的移動機械臂自主作業方法，將最新的人工智能學習理論成功應用于真實的復雜移動機械臂控制。相關研究成果發表于期刊Sensors。 機器人在空間、陸地和水下等大量動態、非結構環境下
重慶研究院半監督分類學習技術研究獲進展
近日，中國科學院重慶研究院大數據挖掘及應用中心團隊對半監督分類學習及其應用開展的研究，取得了系列進展。相關研究成果發表在IEEE Transactions on Industrial Informatic、Neurocomputing和Ecological Indicators等期刊上，研究獲得
問天艙實驗進展順利－植物生長狀態良好
8月29日，載人航天工程空間應用暨空間站高等植物培養實驗階段性進展情況介紹會在中科院空間應用中心及分子植物卓越中心舉行。據介紹，截至目前，問天實驗艙各有效載荷狀態良好、工作穩定，隨艙發射科學實驗項目在軌實驗按計劃開展。載有實驗樣品擬南芥種子和水稻種子的實驗單元已由航天員安裝至問天實驗艙的生命生態通用
基于深度學習和超像素的大田小區水稻稻穗分割技術研究
不同生長階段頂視相機角度下進行稻穗分割近日華中農業大學和華中科技大學聯合作物表型研究團隊在《Plant Methods》雜志上發表題為：Panicle-SEG: A robust image segmentation method for rice panicles in the field b
首個基于深度學習的腦靜脈系統相關腦出血診斷研究獲突破
近日，浙江大學醫學院附屬第二醫院童璐莎、高峰教授團隊，聯合浙江大學生物儀器與工程學院趙立教授團隊，成功開發出一種用于區別急性自發性腦出血的可解釋性的人工智能模型，該模型針對急性腦葉出血發病兇險，病因鑒別困難等問題，僅利用常規頭顱CT（非增強），從急診腦出血患者中精準識別出腦靜脈系統血栓形成相關腦出血
華南植物園在個體發育生長模型研究中取得進展
個體發育生長一直是生態學研究的熱點問題，其與光照、溫度等環境因子密切相關，但關于個體生長的模型研究中鮮有能準確預測個體生長終止時間的例子。 中國科學院華南植物園森林生態與模擬研究組研究員黃建國及其合作者通過用時間替代溫度依賴發育速率模型中溫度參數的方法得到新的個體發育生長方程，其預測值能較好地