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Le rapport de travail du gouvernement propose clairement de lancer l'action « Intelligence Artificielle + »

Modèle de clonage vocal GPT-SoVITS, tutoriel étape par étape, préparez 5 secondes de voix pour cloner une voix avec une similarité de 95%

Recherche de structure neuronale + distillation des connaissances, support double buff

Dernières mises à jour du site officiel d'Hyper.ai cette semaine

Un aperçu rapide des développements récents de l'IA pour la science

Résoudre le problème d'intégration de la mosaïque de données multi-omiques unicellulaires

L'intervalle moyen de sélection pour les demandes cliniques a été prolongé de 12 mois à 31,97 mois

L'IoU est passé de 1,91% à 24,42%

Dernières mises à jour du site officiel d'Hyper.ai cette semaine

Contient le lien de téléchargement de la collection

Les quatre principales nouvelles fonctions des installations scientifiques intelligentes sont : les grands modèles scientifiques, la simulation et l’inversion génératives, les expériences autonomes sans pilote à haut débit et la collaboration de recherche scientifique fiable à grande échelle.

Pour vivre une vie décente, il faut des lieux de travail écologiques

Le diagnostic des maladies ophtalmiques dépend fortement de la reconnaissance d’images, et l’ophtalmologie est très adaptée à l’application de technologies telles que l’apprentissage profond. Afin d'explorer davantage la valeur potentielle de l'apprentissage profond dans le diagnostic des maladies du fond d'œil, Chen Youxin, directeur du département d'ophtalmologie du Peking Union Medical College Hospital, a dirigé une collaboration entre cinq centres d'ophtalmologie à travers le pays, Beijing Zhiyuan Huitu Technology Co., Ltd. et le professeur Li Xirong de l'École d'information de l'Université Renmin de Chine pour développer conjointement un système d'apprentissage profond.

Le système aide les ophtalmologues juniors à améliorer la cohérence de leur diagnostic d'environ 12% et fournit une nouvelle méthode pour la détection automatique de 13 maladies majeures du fond d'œil. Cet article est une interprétation et un partage plus approfondis de la recherche →

Le site Web officiel de Hyper.ai est mis à jour cette semaine :

* Ensembles de données publiques de haute qualité : 8
1️⃣ Base de données vocales chinoises open source AISHELL-1
2️⃣ Ensemble de données du réseau de symboles profonds DeepSymNet
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* Étuis en papier AI4S : 2
1️⃣ Visant le cancer le plus répandu au monde, des chercheurs chinois ont établi le système de notation pronostique du cancer du sein MIRS
2️⃣ L'Institut de technologie avancée de Shenzhen de l'Académie chinoise des sciences a proposé le SBeA, qui analyse le comportement social des animaux sur la base d'un cadre d'apprentissage à quelques coups

* Entrées d'encyclopédie populaire : 8
1️⃣ Opérations en virgule flottante par seconde FLOPS
2️⃣ Promenade aléatoire
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Pour plus de ressources, veuillez consulter cet article →

Quelles sont les significations des comportements sociaux des animaux ? La progression de la reproduction, de la prédation, de la défense et de l’établissement de la hiérarchie sociale révèle-t-elle le processus d’évolution humaine étape par étape ? La quantification précise du comportement social, de l’identification et de la classification comportementale des animaux peut aider à révéler le rôle de la fonction cérébrale et des troubles psychiatriques dans les interactions.

Cette recherche doit de toute urgence améliorer l’efficacité et la précision de la recherche grâce à l’innovation technologique. Sur cette base, les Instituts de technologie avancée de Shenzhen de l'Académie chinoise des sciences ont développé SBeA, qui peut quantifier de manière exhaustive le comportement des animaux libres, utiliser un plus petit nombre d'images étiquetées (environ 400 images) pour estimer la posture tridimensionnelle de plusieurs animaux, et grâce à une stratégie d'apprentissage par transfert bidirectionnel, la précision de la reconnaissance d'identité multi-animaux dépasse 90%. Cet article est une interprétation et un partage des résultats expérimentaux👉

Le cancer du sein a officiellement remplacé le cancer du poumon comme premier cancer au monde, avec des taux de complications et de mortalité élevés, mais s'il peut être détecté tôt et traité selon les meilleures pratiques, le taux de survie devrait être considérablement amélioré.

Récemment, des chercheurs chinois ont utilisé un modèle de réseau neuronal pour établir un système de notation MIRS permettant de prédire le pronostic et le traitement du cancer du sein, qui peut être utilisé pour guider la formulation de stratégies de traitement pour les patientes atteintes d'un cancer du sein. Cet article est une interprétation et un partage de la recherche →

Le site Web officiel de Hyper.ai est mis à jour cette semaine :

* Ensembles de données publiques de haute qualité : 10
1️⃣ Ensemble de données de référence à petit échantillon FewJoint
2️⃣ Ensemble de données Wikipédia
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* Étuis en papier AI4S : 3
1️⃣ La précision du diagnostic précoce de la maladie de Parkinson a augmenté à 90,2%. L'Institut de technologie avancée de Shenzhen et le premier hôpital de Zhongshan ont proposé conjointement le modèle GSP-GCN
2️⃣ L'article de l'Institut des semi-conducteurs de l'Académie chinoise des sciences a été publié à nouveau dans la revue de référence du TNNLS, apportant une nouvelle perspective pour explorer les expressions mathématiques
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* Entrées d'encyclopédie populaire : 10
1️⃣ Apprentissage par représentation
2️⃣ Mémoire à long terme
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Pour plus de ressources, veuillez consulter cet article →

Aperçu de l'actualité scientifique sur l'IA :

1️⃣ La première entreprise au monde à appliquer des condensats biomoléculaires à la découverte de médicaments a annoncé la suppression de 18 emplois
2️⃣ Google DeepMind lance AlphaGeometry
3️⃣ Evaxion Biotech annonce l'utilisation de l'IA pour développer des vaccins personnalisés contre le cancer
4️⃣ iFlytek Medical a officiellement soumis sa candidature à la Bourse de Hong Kong
5️⃣ Le « Centre d'innovation conjoint Chongqing University-Baidu Intelligent Cloud » a été créé.

👀 Pour plus d'informations utiles, veuillez consulter cet article →

La résolution d’expressions mathématiques est un sujet de recherche très important dans le domaine de l’apprentissage automatique, et la régression symbolique est une méthode permettant de trouver des expressions mathématiques précises à partir de données. Cependant, la recherche sur la régression symbolique présente également ses propres difficultés, ce qui rend son expression précise très longue.
Pour relever ce défi académique, les chercheurs de l'Institut des semi-conducteurs de l'Académie chinoise des sciences ont considéré la solution de la structure d'expression comme un problème de classification et l'ont résolu grâce à l'apprentissage supervisé. Ils ont proposé un réseau symbolique appelé DeepSymNet pour représenter les expressions symboliques. Cet article est un partage et une interprétation de la recherche →

La fraude académique est endémique malgré les interdictions répétées. L’émergence de l’IA générative a abaissé dans une certaine mesure le seuil de fraude. La capacité des chatbots tels que ChatGPT à « mentir sérieusement et à se justifier » a apporté du confort à ces personnes.
Il n'y a pas longtemps, le Département de supervision du ministère des Sciences et de la Technologie de mon pays a publié les « Lignes directrices pour une conduite responsable de la recherche (2023) », qui ont clarifié les limites de l'utilisation raisonnable de l'intelligence artificielle générative dans les projets de recherche scientifique. En outre, de nombreuses revues renommées, nationales et internationales, ont également déclaré à plusieurs reprises qu’elles limiteraient les différentes manières dont les contributeurs utilisent l’IA dans le processus de rédaction d’articles. Cet article partage et interprète davantage les nouvelles réglementations et mesures →

Les statistiques montrent que d’ici 2030, le nombre total de patients atteints de la maladie de Parkinson dans mon pays devrait atteindre 5 millions, soit près de la moitié du nombre mondial de patients. Cependant, la pathogénèse de la maladie de Parkinson est encore inconnue et seuls 201 cas de TP3T peuvent être attribués à des facteurs génétiques spécifiques, de sorte que le diagnostic précoce est confronté à des défis majeurs.
Pour résoudre ce problème, des chercheurs des Instituts de technologie avancée de Shenzhen de l'Académie chinoise des sciences et du premier hôpital affilié de l'Université Sun Yat-sen ont proposé un modèle de réseau convolutif de traitement du signal graphique (GSP-GCN) utilisant les caractéristiques EEG anormales des tâches vocales et motrices dans la maladie de Parkinson, permettant ainsi un diagnostic intelligent de haute précision de la maladie de Parkinson. Cet article est une interprétation et un partage des résultats de la recherche →

Afin de rendre l'IA plus efficace dans la formation musicale, CCMusic a ouvert des ensembles de données musicales et audio pour une utilisation gratuite par les chercheurs en musicologie computationnelle, qui sont désormais disponibles sur hyper.ai. De plus, hyper.ai a également mis à jour des ensembles de données musicales pertinents tels que miHoYo et NetEase Cloud Music. Jetons un oeil !

Ces dernières années, le seuil élevé de l’industrie des semi-conducteurs est devenu de plus en plus important. Outre le processus de production, que Huawei a déjà « expliqué », la conception des puces est également extrêmement difficile. Les puces avancées comme le GPU NVIDIA H100 Tensor Core sont composées de dizaines de milliards de transistors et nécessitent deux ans de collaboration entre plusieurs équipes d'ingénieurs pour être créées.
Il est intéressant de noter qu’en tant que leader du secteur, Nvidia a également commencé à réfléchir à l’utilisation de l’IA pour gagner de l’argent plus « facilement ». Elle a récemment publié un modèle de langage personnalisé à grande échelle, ChipNeMo, qui a été formé sur la base de ses propres données internes et peut aider les ingénieurs à accomplir des tâches liées à la conception de puces. Cet article est une introduction détaillée à ChipNeMo →

Pour résoudre le problème de la consommation énergétique élevée dans les bâtiments, les chercheurs ont proposé un nouveau modèle d'apprentissage dynamique des caractéristiques multimodales (DEMMFL) pour prédire avec précision les charges de refroidissement des bâtiments à long terme, atteignant ainsi l'objectif d'économie d'énergie. Le modèle a été appliqué au problème de consommation d'énergie de deux immeubles de bureaux à Hong Kong et a obtenu une bonne précision de prédiction et de bonnes performances en matière d'erreur. À l’avenir, la technologie de l’IA sera étroitement intégrée à la planification et à la gestion urbaines pour créer un avenir urbain efficace, durable et inclusif.

La nouvelle chronique d'HyperAI est ici~ Chaque lundi, la rédaction d'HyperAI sélectionnera le contenu mis à jour sur le site officiel hyper.ai la semaine dernière (ensembles de données, cas papier AI4S, entrées d'encyclopédie) et les publiera ici. Bienvenue pour visiter hyper.ai directement pour voir tout le contenu !

Ces dernières années, avec la popularité croissante de l’énergie propre, les batteries à l’état solide ont reçu une attention plus large. Parmi eux, la batterie à oxyde solide conductrice de protons (P-SOC) présente les avantages d'un fonctionnement à basse température et d'une faible énergie d'activation de conduction ionique, et est progressivement connue du public. Cependant, un obstacle majeur au développement de P-SOC hautes performances est le manque d’électrodes à air conductrices de protons efficaces.
En réponse à cela, les chercheurs de l'Université de Guangzhou ont établi un modèle d'apprentissage automatique basé sur l'algorithme Extreme Gradient Boosting (XGBoost), qui peut être utilisé pour le criblage des électrodes à air P-SOC, et ont réussi à sélectionner un matériau d'électrode à air à haute efficacité LCN91, dont l'énergie d'activation est comparable à celle des électrodes à air bien connues. Cet article est une interprétation et un partage du processus expérimental →

Récemment, la série Alpha de Google DeepMind a ajouté un nouveau membre - AlphaGeometry, qui est toujours très populaire, avec des éloges tels que « étape importante », « épique » et « proche des humains » débordant de l'écran. Alors, quelle est la valeur de ce système d’IA, qui prétend avoir des capacités dignes d’une médaille d’or aux Olympiades mathématiques ?

Une équipe de recherche de l'Université du Zhejiang et du Laboratoire Zhijiang a proposé un modèle de génération moléculaire 3D basé sur des poches de protéines - ResGen, qui peut générer rapidement des molécules de type médicament avec une énergie de liaison plus faible et une diversité plus élevée. Par rapport aux technologies précédentes, ResGen est 8 fois plus rapide et a été appliqué avec succès à plusieurs étapes de la conception de médicaments. Le modèle adopte une stratégie de modélisation multi-échelle parallèle pour mieux prendre en compte la géométrie des poches de protéines et obtenir une efficacité de calcul plus élevée. ResGen surpasse les modèles de pointe existants dans de multiples paramètres d'évaluation, notamment l'énergie de liaison, la similarité avec le médicament, etc. Dans les scénarios de conception de médicaments réels, les molécules générées par ResGen ont des affinités de liaison similaires aux molécules expérimentalement actives.

L'équipe de Luo Xiaozhou de l'Institut de technologie avancée de Shenzhen, Académie chinoise des sciences, a proposé un cadre de prédiction des paramètres cinétiques enzymatiques (UniKP) pour parvenir à la prédiction d'une variété de paramètres cinétiques enzymatiques différents.

Nouvelles réalisations, nouvelles tendances et nouvelles perspectives de l'IA pour la science - * Une société pharmaceutique d'IA issue de DeepMind atteint sa première coopération pharmaceutique d'une valeur de 3 milliards de dollars * Microsoft aide les chercheurs à découvrir 32 millions de nouveaux matériaux de batterie * Selon certaines rumeurs, TikTok serait aux États-Unis […]