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Die vier wichtigsten neuen Funktionen intelligenter wissenschaftlicher Einrichtungen sind: große wissenschaftliche Modelle, generative Simulation und Inversion, autonome unbemannte Experimente mit hohem Durchsatz und groß angelegte, vertrauensvolle wissenschaftliche Forschungszusammenarbeit.

Für ein menschenwürdiges Leben braucht es grüne Arbeitsplätze

Die Diagnose von Augenkrankheiten hängt in hohem Maße von der Bilderkennung ab und die Augenheilkunde eignet sich sehr gut für die Anwendung von Technologien wie Deep Learning. Um den potenziellen Wert des Deep Learning bei der Diagnose von Augenhintergrunderkrankungen weiter zu erforschen, leitete Chen Youxin, Leiter der Abteilung für Augenheilkunde am Peking Union Medical College Hospital, eine Zusammenarbeit zwischen fünf Augenheilkundezentren im ganzen Land, der Beijing Zhiyuan Huitu Technology Co., Ltd. und Professor Li Xirong von der School of Information der Renmin University of China, um gemeinsam ein Deep-Learning-System zu entwickeln.

Das System unterstützt junge Augenärzte dabei, ihre diagnostische Konsistenz um etwa 12% zu verbessern und bietet eine neue Methode zur automatischen Erkennung von 13 wichtigen Augenhintergrunderkrankungen. Dieser Artikel ist eine weitere Interpretation und Weitergabe der Forschung →

Updates der offiziellen Website von Hyper.ai diese Woche:

* Hochwertige öffentliche Datensätze: 8
1️⃣ AISHELL-1 Open-Source-Datenbank für chinesische Sprache
2️⃣ DeepSymNet Deep Symbol Network-Datensatz
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* AI4S-Papierhüllen: 2
1️⃣ Mit Blick auf die weltweit häufigste Krebsart entwickelten chinesische Wissenschaftler das Brustkrebs-Prognosesystem MIRS
2️⃣ Das Shenzhen Institute of Advanced Technology der Chinesischen Akademie der Wissenschaften schlug SBeA vor, das das soziale Verhalten von Tieren basierend auf einem Few-Shot-Learning-Framework analysiert.

* Beliebte Enzyklopädieeinträge: 8
1️⃣ Gleitkommaoperationen pro Sekunde FLOPS
2️⃣ Zufallsgang
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Weitere Ressourcen finden Sie in diesem Artikel →

Welche Bedeutungen stecken hinter dem Sozialverhalten von Tieren? Lässt sich der Prozess der menschlichen Evolution Schritt für Schritt anhand der Fortpflanzung, der Jagd, der Verteidigung und der Etablierung einer sozialen Hierarchie erkennen? Eine präzise Quantifizierung des Sozialverhaltens von Tieren sowie die Identifizierung und Verhaltensklassifizierung können dabei helfen, die Rolle der Gehirnfunktion und psychiatrischer Störungen bei Interaktionen aufzudecken.

Diese Forschung muss dringend durch technologische Innovationen effizienter und genauer gestaltet werden. Auf dieser Grundlage haben die Shenzhen Institutes of Advanced Technology der Chinesischen Akademie der Wissenschaften SBeA entwickelt, das das Verhalten freilebender Tiere umfassend quantifizieren kann, mithilfe einer kleineren Anzahl beschrifteter Frames (etwa 400 Frames) die dreidimensionale Haltung mehrerer Tiere schätzt und durch eine Strategie des bidirektionalen Transferlernens eine Genauigkeit der Identitätserkennung mehrerer Tiere von über 90% erreicht. Dieser Artikel ist eine Interpretation und Weitergabe der experimentellen Ergebnisse👉

Brustkrebs hat Lungenkrebs offiziell als weltweit häufigste Krebsart abgelöst und weist hohe Komplikations- und Sterberaten auf. Wenn er jedoch frühzeitig erkannt und entsprechend den bewährten Verfahren behandelt werden kann, dürfte sich die Überlebensrate deutlich verbessern.

Kürzlich verwendeten chinesische Wissenschaftler ein neuronales Netzwerkmodell, um ein Bewertungssystem (MIRS) zur Vorhersage der Prognose und Behandlung von Brustkrebs zu entwickeln, das als Leitfaden für die Formulierung von Behandlungsstrategien für Brustkrebspatientinnen dienen kann. Dieser Artikel ist eine Interpretation und Weitergabe der Forschung →

Updates der offiziellen Website von Hyper.ai diese Woche:

* Hochwertige öffentliche Datensätze: 10
1️⃣ FewJoint-Benchmark-Datensatz mit kleinen Stichproben
2️⃣ Wikipedia-Datensatz
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* AI4S-Papierhüllen: 3
1️⃣ Die Genauigkeit der Frühdiagnose der Parkinson-Krankheit hat sich auf 90,2% erhöht. Das Shenzhen Institute of Advanced Technology und das Zhongshan First Hospital haben gemeinsam das GSP-GCNs-Modell vorgeschlagen
2️⃣ Der Artikel des Instituts für Halbleiter der Chinesischen Akademie der Wissenschaften wurde erneut im Top-Journal der TNNLS veröffentlicht und bietet eine neue Perspektive für die Erforschung mathematischer Ausdrücke.
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* Beliebte Enzyklopädieeinträge: 10
1️⃣ Darstellungslernen
2️⃣ Langzeit-Kurzzeitgedächtnis
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KI für die Wissenschaft – Neuigkeiten auf einen Blick:

1️⃣ Das weltweit erste Unternehmen, das biomolekulare Kondensate zur Arzneimittelforschung einsetzt, kündigte die Entlassung von 18 Stellen an
2️⃣ Google DeepMind veröffentlicht AlphaGeometry
3️⃣ Evaxion Biotech kündigt den Einsatz von KI zur Entwicklung maßgeschneiderter Krebsimpfstoffe an
4️⃣ iFlytek Medical hat seinen Antrag offiziell bei der Hongkonger Börse eingereicht
5️⃣ Das „Chongqing University-Baidu Intelligent Cloud Joint Innovation Center“ wurde gegründet

👀 Weitere nützliche Informationen finden Sie in diesem Artikel →

Das Lösen mathematischer Ausdrücke ist ein sehr wichtiges Forschungsthema im Bereich des maschinellen Lernens, und die symbolische Regression ist eine Methode, um aus Daten präzise mathematische Ausdrücke zu finden. Allerdings birgt auch die symbolische Regressionsforschung ihre eigenen Schwierigkeiten, was die präzise Formulierung sehr zeitaufwändig macht.
Um diese akademische Herausforderung zu bewältigen, betrachteten Forscher des Instituts für Halbleiter der Chinesischen Akademie der Wissenschaften die Lösung der Ausdrucksstruktur als Klassifizierungsproblem und lösten es durch überwachtes Lernen. Sie schlugen ein symbolisches Netzwerk namens DeepSymNet zur Darstellung symbolischer Ausdrücke vor. Dieser Artikel ist ein Austausch und eine Interpretation der Forschung →

Trotz wiederholter Verbote ist akademischer Betrug weit verbreitet. Das Aufkommen generativer KI hat die Betrugsschwelle bis zu einem gewissen Grad gesenkt. Die Fähigkeit von Chatbots wie ChatGPT, „ernsthaft Lügen zu erzählen und sich zu rechtfertigen“, hat diesen Menschen Komfort geboten.
Vor nicht allzu langer Zeit veröffentlichte die Aufsichtsabteilung des Wissenschafts- und Technologieministeriums meines Landes die „Richtlinien für verantwortungsvolles Forschungsverhalten (2023)“, in denen die Grenzen des angemessenen Einsatzes generativer künstlicher Intelligenz in wissenschaftlichen Forschungsprojekten klargestellt wurden. Darüber hinaus haben auch viele namhafte Zeitschriften im In- und Ausland nacheinander erklärt, dass sie die vielfältigen Möglichkeiten der Autoren, KI beim Verfassen von Artikeln zu nutzen, einschränken werden. Dieser Artikel erläutert und interpretiert die neuen Vorschriften und Maßnahmen →

Statistiken zufolge wird die Gesamtzahl der Parkinson-Patienten in meinem Land bis 2030 voraussichtlich 5 Millionen erreichen, also fast die Hälfte der weltweiten Patientenzahl. Allerdings ist die Pathogenese der Parkinson-Krankheit noch immer unbekannt und nur 201 TP3T-Fälle können auf spezifische genetische Faktoren zurückgeführt werden, sodass eine frühzeitige Diagnose vor großen Herausforderungen steht.
Um dieses Problem zu lösen, haben Forscher der Shenzhen Institutes of Advanced Technology der Chinesischen Akademie der Wissenschaften und des First Affiliated Hospital der Sun Yat-sen-Universität ein Graph Signal Processing-Graph Convolutional Network (GSP-GCNs)-Modell vorgeschlagen, das die abnormalen EEG-Merkmale von Sprach- und Motorikaufgaben bei der Parkinson-Krankheit nutzt und so eine hochpräzise intelligente Diagnose der Parkinson-Krankheit ermöglicht. Dieser Artikel ist eine Interpretation und Weitergabe der Forschungsergebnisse →

Um KI im Musiktraining effizienter zu machen, hat CCMusic einige Musik- und Audiodatensätze zur kostenlosen Nutzung durch Forscher der Computermusikwissenschaft als Open Source freigegeben und diese jetzt auf hyper.ai verfügbar gemacht. Darüber hinaus hat hyper.ai auch relevante Musikdatensätze wie miHoYo und NetEase Cloud Music aktualisiert. Werfen wir einen Blick darauf!

In den letzten Jahren ist die hohe Schwelle der Halbleiterindustrie immer deutlicher geworden. Neben dem Produktionsprozess, den Huawei bereits „erklärt“ hat, ist auch das Chipdesign äußerst anspruchsvoll. Fortschrittliche Chips wie die NVIDIA H100 Tensor Core GPU bestehen aus zig Milliarden Transistoren und ihre Entwicklung erfordert zwei Jahre Zusammenarbeit mehrerer Entwicklungsteams.
Interessanterweise hat Nvidia als Branchenführer auch begonnen, über die Nutzung von KI nachzudenken, um „einfacher“ Geld zu verdienen. Das Unternehmen hat vor Kurzem ein maßgeschneidertes großes Sprachmodell namens ChipNeMo herausgebracht, das auf der Grundlage seiner eigenen internen Daten trainiert wurde und Ingenieuren bei der Erledigung von Aufgaben im Zusammenhang mit dem Chipdesign helfen kann. Dieser Artikel ist eine detaillierte Einführung in ChipNeMo →

Um das Problem des hohen Energieverbrauchs in Gebäuden zu lösen, schlugen Forscher ein neues DEMMFL-Modell (Dynamic Engineered Multimodal Feature Learning) vor, um die Kühllast von Gebäuden langfristig genau vorherzusagen und so das Ziel der Energieeinsparung zu erreichen. Das Modell wurde auf das Problem des Energieverbrauchs von zwei Bürogebäuden in Hongkong angewendet und erreichte eine gute Vorhersagegenauigkeit und Fehlerleistung. In Zukunft wird die KI-Technologie eng in die Stadtplanung und das Stadtmanagement integriert, um eine effiziente, nachhaltige und integrative städtische Zukunft zu schaffen.

Die neue Kolumne von HyperAI ist da~ Jeden Montag wählt die Redaktion von HyperAI die Inhalte aus, die letzte Woche auf der offiziellen Website hyper.ai aktualisiert wurden (Datensätze, AI4S-Papierfälle, Enzyklopädieeinträge) und veröffentlicht sie hier. Besuchen Sie hyper.ai direkt, um alle Inhalte anzuzeigen!

In den letzten Jahren haben Festkörperbatterien mit der zunehmenden Popularität sauberer Energie mehr Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Unter diesen weist die protonenleitende Festoxidbatterie (P-SOC) die Vorteile eines Betriebs bei niedrigen Temperaturen und einer niedrigen Aktivierungsenergie für die Ionenleitung auf und wird immer bekannter. Ein großes Hindernis für die Entwicklung leistungsstarker P-SOCs ist jedoch der Mangel an effizienten Protonenleiter-Luftelektroden.
Als Reaktion darauf haben Forscher der Universität Guangzhou ein maschinelles Lernmodell auf Basis des XGBoost-Algorithmus (Extreme Gradient Boosting) entwickelt, das zum Screening von P-SOC-Luftelektroden verwendet werden kann. Sie haben erfolgreich ein hocheffizientes Luftelektrodenmaterial LCN91 herausgefiltert, dessen Aktivierungsenergie mit der bekannter Luftelektroden vergleichbar ist. Dieser Artikel ist eine Interpretation und Weitergabe des experimentellen Prozesses →

Vor Kurzem wurde der Alpha-Reihe von Google DeepMind ein neues Mitglied hinzugefügt: AlphaGeometry, das sich immer noch großer Beliebtheit erfreut und dessen Bildschirm mit Lobeshymnen wie „Meilenstein“, „episch“ und „menschennah“ überflutet wird. Welchen Wert hat also dieses KI-System, das behauptet, über Fähigkeiten auf Goldmedaillenniveau bei Mathematik-Olympiaden zu verfügen?

Ein Forschungsteam der Zhejiang-Universität und des Zhijiang-Labors hat ein 3D-Modell zur Molekülgenerierung auf Basis von Proteintaschen vorgeschlagen – ResGen, das schnell medikamentenähnliche Moleküle mit geringerer Bindungsenergie und höherer Diversität erzeugen kann. Im Vergleich zu früheren Technologien ist ResGen achtmal schneller und wurde erfolgreich in mehreren Phasen der Arzneimittelentwicklung eingesetzt. Das Modell verwendet eine parallele Multiskalen-Modellierungsstrategie, um die Geometrie der Proteintaschen besser zu berücksichtigen und eine höhere Rechenleistung zu erreichen. ResGen übertrifft bestehende hochmoderne Modelle in mehreren Bewertungsmetriken, darunter Bindungsenergie, Arzneimittelähnlichkeit usw. In realen Szenarien der Arzneimittelentwicklung haben mit ResGen erzeugte Moleküle ähnliche Bindungsaffinitäten wie experimentell aktive Moleküle.

Das Team von Luo Xiaozhou vom Shenzhen Institute of Advanced Technology der Chinesischen Akademie der Wissenschaften schlug ein Rahmenwerk zur Vorhersage enzymkinetischer Parameter (UniKP) vor, um die Vorhersage einer Vielzahl verschiedener enzymkinetischer Parameter zu erreichen.

Neue Errungenschaften, neue Trends und neue Perspektiven der KI für die Wissenschaft – * Aus DeepMind ausgegliedertes KI-Pharmaunternehmen erreicht erste Pharmakooperation im Wert von 3 Milliarden US-Dollar * Microsoft hilft Forschern bei der Entdeckung von 32 Millionen neuen Batteriematerialien * Gerüchten zufolge ist TikTok in den USA […]

Wie verdient OpenAIs neue Cash Cow Geld? Der Start des GPT Store hat bei Benutzern und Medien große Aufmerksamkeit erregt. Die Medien wollten die tiefere Bedeutung hinter dem Schritt von OpenAI ergründen und einige verglichen ihn sogar direkt mit dem App Store von Apple. Vielleicht ist ein einfacher Vergleich von OpenAI mit dem App Store nicht genau und umfassend genug, um die Absichten von OpenAI zu erraten. Deshalb startete das HyperAI-Team für die superneuronale Bearbeitung eine mutige Brainstorming-Sitzung in der Hoffnung, im GPT Store, der „wie Nebel, Regen und Wind“ ist, Hinweise zu finden.

Städte sind nicht nur der Inbegriff der Sehnsucht der Menschen nach einem Leben in Stabilität und Wohlstand, sondern sie sind auch eine wichtige Grundlage für die Unterstützung verschiedener Wirtschaftsaktivitäten. Vom Agrarzeitalter über das Industriezeitalter bis hin zum heutigen digitalen Zeitalter haben die Menschen nie aufgehört, den Komfort und die Sicherheit der Städte zu verbessern. In diesem Prozess hat die Bedeutung der Stadtplanung immer mehr an Bedeutung gewonnen.
Das Forschungsteam der Tsinghua-Universität schlug ein Modell und eine Methode des bestärkenden Lernens für die städtische Raumplanung vor und realisierte einen Stadtplanungsprozess, bei dem menschliche Planer mit Algorithmen künstlicher Intelligenz zusammenarbeiten und so eine neue Idee für die automatisierte Planung intelligenter Städte liefern.

Mit der Entdeckung des Penicillins im Jahr 1928 stand der Menschheit erstmals eine wirksame Waffe zur Bekämpfung pathogener Bakterien zur Verfügung. Der weitverbreitete Einsatz von Antibiotika hat jedoch auch eine große Krise hervorgerufen: die Antibiotikaresistenz. Der Missbrauch von Antibiotika hat zur Entstehung bestimmter „Superbakterien“ geführt, die im 21. Jahrhundert zu einer wichtigen Ursache klinischer Erkrankungen geworden sind. Um dieses Problem zu lösen, müssen dringend neue Antibiotika entwickelt werden.

Forscher vom MIT haben einen Deep-Learning-Ansatz zur Entdeckung von Antibiotika entwickelt. Dabei nutzen sie ein Graph-Neural-Network namens Chemprop, um potenzielle Antibiotika aus einer großen chemischen Bibliothek zu identifizieren, und haben so eine neue Klasse von Antibiotika entdeckt. Dieser Artikel ist eine Interpretation und Weitergabe des experimentellen Prozesses →

Autor: Li Baozhu Herausgeber: Li Weidong, xixi, Das Auftreten des Erdbebens von Sanyang ist mit vielen Variablen verbunden und eine „Vorhersage“ ist eine Herausforderung, aber bei der Vorhersage der Anzahl und Intensität von Nachbeben wurden erhebliche Fortschritte erzielt. Am 18. Dezember 2023 um 23:59 Uhr ereignete sich im Kreis Jishishan, Präfektur Linxia, Provinz Gansu, ein Erdbeben der Stärke 6,2.

Extrem ultraviolette Strahlung (EUV) beeinflusst nicht nur den Luftwiderstand erdnaher Satelliten, sondern stellt auch eine Gefahr für die menschliche Gesundheit dar. Übermäßige Belastung mit EUV-Strahlung kann zu Sehverlust, Sonnenbrand und sogar schweren Erkrankungen wie Hautkrebs führen. Zur Vorhersage von EUV ist ein vollständiges Bild der Sonne erforderlich, die Rekonstruktion der dreidimensionalen Geometrie der Sonne ist jedoch eine Herausforderung.

Zu diesem Zweck nutzten der Sonnenphysiker Benoit Tremblay und seine Kollegen am National Center for Atmospheric Research in Colorado das neuronale Netzwerk NeRFs, um zweidimensionale Bilder der Sonne in dreidimensionale rekonstruierte Bilder umzuwandeln und so erstmals die Pole der Sonne sichtbar zu machen. Dieser Artikel ist eine Interpretation und Weitergabe der Forschung →

Die Reihenfolge der Jahre ändert sich und das Kapitel wird von Tag zu Tag erneuert. Im vergangenen Jahr 2023 hat AI for Science zu viele Überraschungen gebracht und den Keim für mehr Fantasie gesät. Ab 2020 werden von AlphaFold vertretene wissenschaftliche Forschungsprojekte […]

Autor: Sanyang, Li Baozhu, Li Weidong, Yudi, xixi. Herausgeber: Li Baozhu. In der Welle der Ära der großen Modelle unterliegen maschinelle Lernsysteme beispiellosen Veränderungen. Durch die schnelle Vergrößerung der Modelle konnten wir eine enorme Verbesserung der KI-Fähigkeiten beobachten. Diese Verbesserung hat jedoch nicht nur in verschiedenen Bereichen neue Chancen eröffnet, sondern auch neue Möglichkeiten für verschiedene Bereiche mit sich gebracht.

Autor: xixi Herausgeber: Li Baozhu, Sanyang Am 21. Dezember 2023 wurde die von HyperAI mitverfasste „Zusammenstellung vertrauenswürdiger Open-Source-Fallstudien großer Modelle (erste Ausgabe)“ auf der IKT-Konferenz „Open Source and Software Supply Chain Forum“ der China Academy of Information and Communications Technology 2024 offiziell vorgestellt.

Der folgende Artikel stammt von OpenBayes Bayesian Computing, Autor Xiaobei OpenBayes Bayesian Computing. OpenBayes Bayesian Computing ist ein führender Anbieter von Hochleistungsrechnerdiensten in China. Durch die Integration klassischer Software-Ökosysteme und Modelle des maschinellen Lernens in die neue Generation heterogener Chips bietet es Dienstleistungen für Industrieunternehmen und Universitäten an […]