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政府活動報告書には「人工知能+」アクションが実行されることが明記されている

トーン クローン モデル GPT-SoVITS、ステップバイステップ チュートリアル、95% に似た音声をクローンするために 5 秒間の音声を準備します

神経構造探索+知識蒸留、ダブルバフ祝福

今週の hyper.ai の公式 Web サイト更新の概要

最近の科学向け AI 開発の概要

単一細胞マルチオミクスデータのモザイク統合の問題に直接対処します

臨床使用における平均スクリーニング間隔を 12 か月から 31.97 か月に延長

IoU が 1.91% から 24.42% に増加

今週の hyper.ai の公式 Web サイト更新の概要

コレクションのダウンロードリンクが含まれています

インテリジェント科学施設には主に 4 つの新しい機能があります。それは、大規模な科学モデル、生成シミュレーションと反転、高スループットの自律的無人実験、および大規模で信頼できる科学研究コラボレーションです。

まともな生活を送りたいなら、職場は緑でなければなりません

眼疾患の診断は画像認識に大きく依存しており、眼科という職業はディープラーニングなどのテクノロジーの応用に非常に適しています。眼底疾患の診断におけるディープラーニングの潜在的価値をさらに探るため、北京連合医科大学病院眼科部長の陳友新氏の主導のもと、全国の5つの眼科センターが北京知源匯図科技有限公司と協力した。 , Ltd.と中国人民大学情報学部のLi Xirong教授がディープラーニング学習システムを共同開発する

このシステムは、主治医の眼科医が診断の一貫性を約 12% 向上させるのに役立ち、13 の主要な眼底疾患を自動検出するための新しい方法を提供します。この記事は、研究結果をさらに解釈して共有するものです→

今週の hyper.ai の公式 Web サイト更新の概要:

* 高品質の公開データセット: 8‍
1️⃣ AISHELL-1 オープンソース中国語音声データベース
2️⃣ DeepSymNet ディープ シンボリック ネットワーク データ セット
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※AI4S紙ケース：2枚
1️⃣ 世界一のがんをターゲットに、中国の学者らが乳がん予後スコアリングシステムMIRSを確立
2️⃣ 中国科学院深セン先進技術研究所は、数ショット学習フレームワークに基づいて動物の社会行動を分析するためのSBeAを提案しました。

* 人気のある百科事典のエントリ: 8
1️⃣ 1 秒あたりの浮動小数点演算 FLOPS
2️⃣ ランダムウォーク
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リソースの詳細については、こちらの記事をご覧ください→

動物の社会的行動の背後にある意味は何ですか?生殖、捕食、防御、社会階層の確立の進行は、人類進化の段階的なプロセスを明らかにしているのでしょうか?動物の社会的行動の正確な定量化、識別、行動分類特性は、相互作用プロセスにおける脳機能と精神障害の役割を明らかにするのに役立ちます。

この研究は研究の効率と精度を高めるための技術革新が急務となっています。これに基づいて、中国科学院の深センハイテク研究所は、より少ない数のラベル付きフレーム（約400フレーム）を使用して、複数の動物の行動を包括的に定量化できるSBeAを開発しました。次元姿勢推定を行い、双方向転移学習戦略を使用して複数動物の姿勢推定を実行します。識別精度は 90% を超えます。この記事は実験結果の解釈と共有です👉

乳がんは正式に肺がんに代わって世界第１位のがんとなっていますが、早期に発見し、ベストプラクティスに従って治療できれば、生存率は大幅に高まることが期待されています。改善されました。

最近、中国の学者らは、ニューラルネットワークモデルを使用して、乳がんの予後と治療を予測するためのスコアリングシステムMIRSを確立しました。これは、乳がん患者の治療戦略策定の指針として使用できます。この記事は研究の解釈と共有です→

今週の hyper.ai の公式 Web サイト更新の概要:

* 高品質の公開データセット: 10‍
1️⃣ FewJoint の小規模サンプル ベンチマーク データ セット
2️⃣ Wikipedia ウィキペディア データセット
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※AI4S紙ケース：3枚
1️⃣ パーキンソン病の早期診断の精度は 90.2% まで向上しました。深セン先進病院と中山第一病院は共同で GSP-GCN モデルを提案しました。
2️⃣ 中国科学院半導体研究所の論文が再びTNNLSのトップ号に掲載され、数式の探求における新たな視点に貢献
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* 人気のある百科事典のエントリ: 10
1️⃣ 表現学習
2️⃣長期短期記憶
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リソースの詳細については、こちらの記事をご覧ください→

科学向け AI の新機能を簡単に説明します。

1️⃣ 生体分子凝縮物を創薬に応用した世界初の企業が18名の解雇を発表
2️⃣ Google DeepMind が AlphaGeometry をリリース
3️⃣ Evaxion Biotech、AI を使用したカスタマイズされたがんワクチンの開発を発表
4️⃣ iFlytek Medicalが香港証券取引所に正式に提出されました
5️⃣「重慶大学-百度インテリジェントクラウド共同イノベーションセンター」設立

👀 詳しくはこちらの記事をご覧ください→

数式を解くことは機械学習の分野で非常に重要な研究テーマであり、シンボリック回帰はデータから正確な数式を見つける方法です。ただし、記号回帰研究には独自の難しさもあり、正確な表現には非常に時間がかかります。
この学術的問題に対応して、中国科学院半導体研究所の研究者は、表現構造の解決を分類問題とみなして教師あり学習によって解決し、記号表現を表現するための DeepSymNet と呼ばれる記号ネットワークを提案しました。この記事は研究の共有と解釈です→

学術詐欺は繰り返し禁止されてきましたが、生成型 AI の出現により、ChatGPT などのチャットボットの「真剣に嘘をついて自分を正当化する」能力が、こうした人々に利便性をもたらしています。
少し前に、我が国の科学技術省監督局は、科学研究プロジェクトにおける生成型人工知能の合理的な使用の境界を明確にした「責任ある研究行動に関するガイドライン（2023年）」を発行しました。さらに、国内外の多くの有名ジャーナルも、投稿者が論文作成プロセスで AI を使用できるさまざまな方法を制限することについて意見を表明しています。この記事では、新しい規範と対策についてさらに共有および説明します→

データによると、2030年までに我が国のパーキンソン病患者の総数は500万人に達し、世界の患者数のほぼ半分を占めると予想されています。しかし、パーキンソン病の病因は現在不明であり、特定の遺伝的要因に起因すると考えられるのは 20% 症例のみであるため、早期診断は大きな課題に直面しています。
これに応えて、中国科学院深セン先端技術研究所と中山大学第一附属病院の研究者らは、高精度を実現するグラフ信号処理・グラフ畳み込みネットワーク（GSP-GCN）モデルを提案した。パーキンソン病のインテリジェントな診断。この記事は研究結果の解釈と共有です→

音楽トレーニングにおける AI の効率を高めるために、CCMusic は、計算音楽学の研究者が無料で使用できるように、一部の音楽およびオーディオ データ セットをオープンソース化し、現在 hyper.ai でオンラインに公開しています。さらに、hyper.ai は MiHoYo や NetEase Cloud などの関連音楽データセットも更新しました。見てみましょう。

近年、半導体業界の敷居の高さはますます顕著になっており、ファーウェイが「説明した」としている製造プロセスに加えて、チップ設計も非常に難しい。 NVIDIA H100 Tensor Core GPU のような高度なチップは、数百億個のトランジスタで構成されており、完成までに複数のエンジニアリング チームが 2 年間の作業を必要とします。
興味深いことに、業界のリーダーとして、Nvidia は AI を使用してより「簡単に」お金を稼ぐことも考え始めています。同社は最近、独自の内部データに基づいてトレーニングされた、カスタマイズされた大規模言語モデル ChipNeMo をリリースしました。これは、エンジニアがチップ設計に関連するタスクを完了するのに役立ちます。 ChipNeMoについてはこちらの記事で詳しく紹介しています→

建物のエネルギー消費量が多いという問題に対応して、研究者らは長期的に建物の冷却負荷を正確に予測し、それによってエネルギー節約の目標を達成するための新しい動的工学マルチモーダル特徴学習 (DEMMFL) モデルを提案しました。このモデルは、香港にある 2 つのオフィス ビルの建物エネルギー消費問題に適用され、良好な予測精度と誤差性能が達成されました。将来的には、AI テクノロジーが都市計画および都市管理と密接に統合され、効率的で持続可能かつ包括的な都市の未来が創造されるでしょう。

HyperAIの新しいコラムが登場です～ 毎週月曜日、Hyper.ai公式サイトで前週に更新された内容（データセット、AI4Sの論文ケース、百科事典の項目）をHyperAI編集部が厳選して掲載します。すべてのコンテンツを表示するには、hyper.ai に直接アクセスしてください。

近年、クリーンエネルギーの普及に伴い、全固体電池への注目が高まっています。中でもプロトン伝導性固体酸化物電池（P-SOC）は、低温動作やイオン伝導活性化エネルギーが低いという利点があり、徐々に知られてきています。しかし、高性能 P-SOC の開発に対する大きな障害は、効率的なプロトン伝導体空気電極の欠如です。
これに関して、広州大学の研究者らは、P-SOC 空気極のスクリーニングに使用できる極度勾配ブースティング (XGBoost) アルゴリズムに基づく機械学習モデルを確立し、高効率空気極材料 LCN91 のスクリーニングに成功しました。活性化エネルギー よく知られている空気極に匹敵します。この記事は実験プロセスの解釈と共有です→

最近、Google DeepMind の Alpha シリーズに新しいメンバー、AlphaGeometry が加わり、「マイルストーン」「壮大」「人間に近づく」などの賞賛の言葉が画面に溢れ、依然として高い人気を誇っています。では、数学オリンピックの金メダル級の能力を持つと言われるこのAIシステムには、どれほどの価値があるのでしょうか？

浙江大学と江研究所の研究チームは、タンパク質ポケットに基づく3D分子生成モデル、ResGenを提案した。これは、より低い結合エネルギーとより高い多様性を備えた薬物様分子を迅速に生成できる。以前のテクノロジーと比較して、ResGen は 8 倍高速であり、医薬品設計の多くの側面で使用されて成功しています。このモデルは、タンパク質ポケットの形状をより適切に考慮し、より高い計算効率を達成するために、並列マルチスケール モデリング戦略を採用しています。 ResGen は、結合エネルギー、薬物様特性などを含む複数の評価指標において、既存の最先端モデルを上回る性能を発揮します。実際の医薬品設計シナリオでは、ResGen は実験的に活性な分子と同様の結合親和性を持つ分子を生成します。

中国科学院深セン先進技術研究所のLuo Xiaozhou氏のチームは、酵素速度論パラメータ予測フレームワーク（UniKP）に基づいて、さまざまな酵素速度論パラメータを予測することを提案した。

科学のための AI における新たな成果、新たな開発、新たな視点——* DeepMind によってスピンオフされた AI 製薬会社が、30 億米ドル相当の初の製薬協力を達成* マイクロソフトは、科学研究者による 3,200 万個の新しいバッテリー材料の発見を支援* TikTokアメリカでは […]