追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
研究方法包括使用血清生物标志物(GFAP和NFL)和扩散张量成像(DTI)数据进行预测模型的改进。结果显示,虽然单独使用生物标志物并未显著提升预后模型的准确性,但添加DTI指标后,模型的性能得到了显著增强,尤其是在左后丘脑辐射、左上小脑脚和右侧钩状束这三条脑白质通路的预测效果最佳。进一步的分析还显示,血清生物标志物...
AI年度总结与展望:超大规模预训练模型爆发,自动驾驶迎商业化前夜
传统的蛋白质结构探测方法主要有三种:X射线晶体学、核磁共振和冷冻电镜。但这些方法成本较高,研究周期漫长,且进展有限。人工智能为这一困扰生物学界数十年的难题按下了快进键。2021年7月,蛋白结构两大AI预测算法——DeepMind的AphaFold2和华盛顿大学等机构研发的RoseTTAFold相继开源。AphaFold2“解锁”98%人类...
疾病风险动态预测模型方法前沿进展与精准预防 | 科技导报
针对这一特殊数据结构,在预测模型构建过程中,现有分析方法可分为传统回归模型、纵向趋势模型、联合模型、界标模型、动态贝叶斯网络模型等5类。传统回归模型当数据集较为稳定且关系为线性的情况下,或研究的重点是估计特定变量对结果的影响时,传统回归模型是一个好的选择。常见分析方法如下。1)多重回归模型(multi...
疫苗研发新突破:北航团队提出病毒抗原免疫原性预测新方法 VirusImmu
分类预测最具代表性的方法是VaxiJen,它提出了一种用于预测保护性细菌抗原的方法。但VaxiJen重点关注细菌免疫原性预测,为了克服VaxiJen的限制性,来自北京航空航天大学的科研人员提出了一种用于病毒免疫原性预测的集成机器学习方法VirusImmu。与VaxiJen仅使用单一传统回归算法或者简单地基于多数投票不同,VirusImmu采...
Code:超图表征学习综述,大量软件库|算法|拓扑|显式|傅里叶|大模型...
这种选择背后的直觉是,权重应该引导算法在学习更重要超边内的节点嵌入时更加准确。学习同质超图的向量表示的最大挑战是要在潜在空间中保留其连接模式,因为只有结构信息可用。通常定义在这些结构上的嵌入方法更为通用,可以直接复用而无需特别调整,因为定义这些方法的任务没有特定的约束。
“推荐算法”究竟是什么?这篇科普报告帮你快速了解
基于协同过滤的推荐方法,本质是根据相似的用户具有相似的喜好,推荐给他们喜欢的物品、内容或者服务(www.e993.com)2024年9月11日。基于协同过滤的推荐方法基于内容的推荐方法:根据项的相关信息(描述信息、标签等)、用户相关信息及用户对项的操作行为(评论、收藏、点赞、观看、浏览、点击等),来构建推荐算法模型。
麻省理工学院高级贝叶斯优化技术展现出预测能力
与另一种流行的贝叶斯推理加速方法相比,他们的方法可以更快地获得更精确的结果。使用这种新的自动化技术,科学家只需输入他们的模型,然后优化方法就能完成所有的计算,提供某个未知参数的近似值。该方法还能提供可靠的不确定性估计,帮助研究人员了解何时应该相信它的预测。这种多用途技术可应用于各种包含贝叶斯推理的科学...
量化未来与预测科学的前景
大数据方法的基本逻辑就是推测,亦即预测。例如,它可以根据个体之前的商品购买数据推测其在下一阶段购买某件商品的概率,这一点已经被广泛地运用在各类推荐算法和商业实践中。[13]同样,这一思路也可以被用来预测整个社会的某些变化。由于此前有关人类社会的整体数据量偏小,因此实现这一预测非常困难,而当数据量达到一定...
速度暴涨1000倍:如何用扩散模型预测化学反应?
另一个是预测速度,OA-ReactDiff相比现有的计算方法,至少能快上1000倍。这是因为,原本密度泛函理论算法的时间复杂度在O(N??)级别,但现在基于OA-ReactDiff的方法,直接将时间复杂度降低到O(N??)。反映到现有数据集上,原本需要计算几小时甚至一天的化学反应,现在用OA-ReactDiff,只需要6秒钟就可以搞定。
万字综述(下):大语言模型将为神经科学带来哪些前所未有的机会?
将LLM辅助注释作为一种补充方法,将其与传统的自上而下的方法(例如,由领域专家手动分类)和基于规则(例如,预定义算法对数据点分类)的解决方案相结合,是我们可以同时利用专家经验带来的知识和LLMs从数据中获得的新见解的一种方式,这是一种真正能够“为自己说话”的数据形式。