技术变革还是炒作噱头?AI for Bio到底能做什么|AI驱动科学

如果要对大量细胞显微图像进行自动分析(例如,表型筛选或脑图谱绘制),那么首要任务就是对细胞进行分割。类型五:靶点发现模型“靶点发现”是药物发现的第一阶段,也是最接近基础研究的阶段。靶点发现即确定一种疾病的良好药物靶点——例如,了解靶向GLP-1受体的药物可对糖尿病产生影响。一般需要长年的实验,才能建立对疾病...

适用于空间组学的细胞图像特征提取和形态聚类

细胞分割是一项细胞图像和空间组学工作流中的基本任务,对所有下游任务的准确性至关重要。VISTA-2D模型使用图像编码器创建图像嵌入,然后将其转换成分割掩码(图1)。嵌入必须包含每个细胞的形态信息。图1.VISTA-2D网络架构如果能为每个细胞分割生成一个嵌入,那就可以对所有嵌入进行聚类,并自动将形态相似的细胞...

K均值聚类算法

图像分割:在计算机视觉中,可用于图像分割,将图像中的像素分为几个不同的区域。异常检测:可用于异常检测,通过将数据点聚类,找出那些与大多数数据点不同的异常数据点。社交网络分析:在社交网络分析中,K-means可用于发现社区结构,将相似的用户分为同一类。五、优缺点K-means算法的优点:简单易实现:原理简单,实现...

...研究院李汉巨:基于机器学习和模板匹配的变电站仪表自动读数方法

指针识别的常用方法是Hough直线检测,但该方法计算量大且容易受噪声和图像二值化效果影响,如检测出多条直线时,较难识别出正确的指针,另外即使识别出正确的指针,也很难确定指针的准确角度。针对上述问题,本文使用模板匹配算法快速定位仪表盘的位置,提取仪表盘部分的图像,使用K均值聚类算法获取仪表盘图像的动态二值化阈...

AI产品经理必知的100个专业术语

回归分析是预测连续值输出的统计方法。常用方法包括线性回归、多元回归等。13、分类(Classification)分类是将输入数据分配到预定义类别中的任务。常用算法包括逻辑回归、支持向量机等。14、聚类(Clustering)聚类是将数据点分成多个组的过程,使得组内成员比组间成员更相似。常用方法包括K均值聚类。

西安一高校老师实名公开举报!397页PDF痛诉同院老师学术不端,评审...

《空间加权模糊C均值聚类图像分割算法》(核心二类,2017年发表)《spatiallyconstrainedFuzzyc-meansclusteringalgorithmforimagesegmentation》(权威三类,2019年发表)《adaptivespatiallyweightedfuzzyc-meansclusteringforimagesegmentation》(一般期刊,2022年发表)这三篇论文均研究模糊C均值算法在图像分割...

8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明

聚类算法要做的就是,在没有任何预先标注的情况下,将相似的数据点归为一簇,将不相似的数据点划分到不同的簇中。基于聚类算法,我们可以更容易地理解数据的分布、发现数据中的异常值,解决数据压缩、图像分割、市场细分等各类问题。常见的聚类算法包括:K均值聚类(K-MeansClustering)、层次聚类(HierarchicalClustering...

AI研习丨基于结构化视觉语义分析的场景理解研究

针对图像和视频中的场景理解问题,以结构化的视觉语义分析为中心展开研究,通过研究场景图像中多语义标签之间的关系,建立场景语义图模型;通过研究通用场景图像理解问题,并将场景图模型在跨模态多媒体检索、视觉数据自然语言描述和视频行为理解等多个特定问题中进行了应用,提出了新的研究思路和解决方法。本文简要介绍以上研究...

最新!江西省2024年度自然科学基金拟立项项目公示

江西省科学技术厅公示了2024年度江西省自然科学基金重大项目、创新研究群体、重点、杰出青年基金、优秀青年基金、青年直接支持项目拟立项项目。近日,江西省科学技术厅公示了2024年度江西省自然科学基金重大项目、创新研究群体、重点、杰出青年基金、优秀青年基金、青年直接支持项目拟立项项目。按照申报指南和遴选细则有关要求...

IEEE PacificVis 2024 会议纪要——首日

来自加州大学戴维斯分校的研究者们通过图像文本对齐预训练模型,为大规模图像集自动设置标注文本。结合自动标注中的关键词,他们进一步为大规模图像浏览提供了聚类查找等功能。考虑到模型并不能完整地总结所有图像中可能涉及的特征,他们进一步结合了图像分割技术,强化修改图像的标注文本。为了应对人工智能系统可能导致的公平性...