AI一键解析九大生物医学成像模式,用户只需文字prompt交互
此外,BiomedParse的性能还优于SEEM、SegVol、SAT、CellViT、SwinUNETR等多个模型,尤其在复杂不规则的对象识别上表现突出。生物医学图像中的不规则对象一直是传统模型的难题,而BiomedParse通过联合对象识别和检测任务,通过文本理解实现了对对象特定形状的建模。对复杂对象的识别精度远超传统模型,且在多模态数据集中进一步...
生物医学图像AI再迎突破!微软、UW等BiomedParse登Nature子刊
在多个AI顶会获最佳论文奖(比如NAACL,EMNLP,UAI),在HuggingFace上发布的开源生物医学大模型总下载量达数千万次(比如PubMedBERT,BioGPT,BiomedCLIP,LLaVA-Med),在《自然》上发表首个全切片数字病理学模型GigaPath(自五月底公布以来已被下载四十万次),部分研究成果开始在合作的医疗机构和制药公司中转化为应用。王...
北大高歌教授综述:生物信息与大语言模型
以大语言模型为代表的文本基础模型,可以帮助进行生物信息学文本挖掘,充当人工智能阅读器或带有插件的知识库。Transformer架构也可以适应生物序列和其他可序列化数据,以构建大规模的生物基础模型。大多数基础模型都基于Transformer架构。Transformer背后的关键概念“注意力”,强调了token间的关系,最初在bi-LSTM网络上以“加...
专访诺奖得主David Baker:生物学非常重要,它超越了AI蛋白质设计
近日,EndpointsNews专访DavidBaker,他不仅谈到了实验室如何进行创新,还谈到了他对于AlphaFold3闭源的看法,以及如今AI生物医药的炒作问题。他称,在生物医药大语言模型领域,那些不太清楚自己在说什么的人可能有点炒作太多了。实验室如何创新Q:获得诺贝尔奖的感觉如何?Baker:这有点疯狂。我认为我这辈子从来没...
准确率比现有方法高50%!谷歌DeepMind全新深度学习模型AlphaFold 3...
准确率比现有方法高50%!谷歌DeepMind全新深度学习模型AlphaFold3重磅论文登上《自然》,系首个在生物分子结构预测方面超越基于物理工具方法的AI系统一直以来,从氨基酸序列出发预测蛋白质的三维结构是结构生物信息学中最具挑战的问题。但几年前,由GoogleDeepMind创建的基于深度学习的人工智能测序式AlphaFold解决了这个...
当一名大学体育老师迷上制作古生物复原模型
这些逼真的古生物复原模型并非是校外艺术家的展出,而是出自中国农业大学一位体育老师之手(www.e993.com)2024年11月24日。在岸上啃食猎物的鲨齿龙、战胜掠食者的大鼻角龙、与侵袭者肉搏保卫后代的镰刀龙,还有巨犀、美洲大地懒、巨颌副巨豨……近日,在中国农业大学东区图书馆一层大厅,三十余组栩栩如生的古生物复原模型吸引了学生们和校外中小学生...
生物计算:超越图灵模型的细胞计算机 | 智能渐近线
计算机科学试图模仿生物系统的功能以发展计算模型,包括自动机、人工神经网络和演化算法,而生物学则将计算作为一种隐喻来解释生物系统的功能。[4]例如,自上世纪70年代初,生物学家就使用布尔逻辑来概念化基因调控,当时雅克·莫诺(JacquesMonod)撰写了这样一句富有启发性的声明:“……就像计算机的运作方式一样。”[40]...
1.8B参数,阿里云首个联合DNA、RNA、蛋白质的生物大模型,涵盖16.9W...
近期,阿里云飞天实验室发布并开源了业界首个联合DNA、RNA、蛋白质的生物大模型「LucaOne」。这是一种新型预训练基础模型,旨在综合学习遗传和蛋白质组语言,涵盖169,861个物种的数据。该模型不仅可以对核酸、蛋白质的内部特征进行挖掘,还可识别核酸与蛋白质之间的联系,可以帮助研究人员探索更多生物系统的内在逻辑与...
手工雕刻、橡皮泥拼接,明德中学学生制作的生物模型让人眼前一亮
K603班的熊珈瑜同学与大家一起分享了她本次活动的心得:通过动手制作生物模型,可以将书本上抽象的过程概念具象化、图解化,从而加深对知识的记忆与理解。面对制作过程中的失误,不断总结经验,做出改变、再次尝试。除此以外,她也在视频讲解制作过程中发现了自己在知识应用能力和思维逻辑能力方面的欠缺,这也是今后...
生物伦理学家:担心胚胎模型或类器官获得人格过早—新闻—科学网
当地时间2024年6月20日,美国哈佛医学院(HarvardMedicalSchool)和波士顿科学博物馆(MuseumofScience)生物伦理学家InsooHyun在《细胞》(Cell)杂志上发表评论文章表示:“由于对人的认知标准设定得如此之高,现在就担心脑类器官、神经嵌合体或胚胎模型是否应该得到通常给予人类的道德保护,似乎为时过早。现在的科学根本...