北大&北航团队揭示电子转移规律，深度学习定量预测96种元素在任意压力下的电负性
编辑 | 紫罗电子转移是自然界中最基本的过程，在能量转换、元素循环和生命活动中发挥着重要作用。但现有的电子转移规律很少适用于高压情况，例如在地球深部。近日，来自北京大学地球与空间科学学院鲁安怀教授/李艳副教授课题组和北京航空航天大学宇航学院白相志教授课题组，提出一个深度学习模型来获得 96...
国科大和温医大团队通过拉曼光谱结合深度学习，用于快速、无标签肝癌组织病理诊断
#深度学习131个#拉曼光谱1个#癌症15个编辑 | 辰希活检是肝癌病理诊断的推荐标准。然而，这种方法通常需要切片和染色，以及训练有素的病理学家来解读组织图像。近日，来自中国科学院大学和温州医科大学的研究团队，利用拉曼光谱研究人体肝组织样本，开发和验证肝癌体外和术中病理诊断的工作...
中山大学团队通过深度学习和分子模拟加速有理PROTAC设计，助力药物研发
蛋白水解靶向嵌合体 (PROTACs) 已成为通过使用泛素-蛋白酶体系统选择性降解疾病相关蛋白的有效工具。开发 PROTAC 涉及广泛的测试和试验，以探索广阔的化学空间。为了加速这一过程，中山大学的研究团队提出了一种新的深度生成模型，用于在低资源环境中合理设计 PROTAC，然后通过深度强化学习引导...
上海交大团队使用联合深度学习优化代谢组学研究
代谢组学是一个主要的组学课题，在代谢特征和生物标志物的临床应用和基础研究中都占有重要地位。不幸的是，相关研究受到许多外部因素造成的批次效应的挑战。在过去十年中，深度学习技术已成为数据科学中的主要工具，人们可以从已知批次训练诊断网络，然后将其推广到新批次。然而，批次效应不可避免地阻碍了这种努力，因为所...
研究室秒变后厨，TensorFlow被馋哭！日本团队用深度学习识别炸鸡，救急便当工厂
在韩国最受欢迎的外卖食品是什么？答案毋庸置疑，一定是炸鸡！根据韩国外卖订购软件公布的的统计数据显示，炸鸡今年再次当选韩国“最受欢迎的外卖食品”，从2014年起就一直霸占着冠军宝座，简直是小食界难以逾越的高峰。无独有偶，在美国，炸鸡文化也长盛不衰，肯德基双层炸鸡堡唯一不限供...
阿里云容器服务团队实践——Alluxio优化数倍提升云上Kubernetes深度学习训练性能
AI训练新趋势：基于Kubernetes的云上深度学习 作者简介 车漾，阿里云高级技术专家，从事Kubernetes和容器相关产品的开发。尤其关注利用云原生技术构建机器学习平台系统，是GPU共享调度的主要作者和维护者。 顾荣，南京大学副研究员，Alluxio项目核心开发者，研究方向大数据处理，201...
陈天奇团队新研究：自动优化深度学习工作负载
深度学习在我们的日常生活中已经无处不在。深度学习模型现在可以识别图像，理解自然语言，玩游戏，以及自动化系统决策（例如设备放置和索引）。张量算符（tensor operators），如矩阵乘法和高维卷积，是深度学习模型的基本组成部分。 可扩展的学习系统依赖于手动优化的高性能张量操作库，如cuDNN。这...
陈天奇团队发布TVM：把深度学习部署到手机、树莓派等更多硬件
本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） △ 陈天奇，华盛顿大学计算机系博士生，此前毕业于上海交通大学ACM班。XGBoost、cxxnet等著名机器学习工具的作者，MXNet的主要贡献者之一。 DMLC项目发起人陈天奇今天早间宣布推出TVM。 所谓TVM，按照正式说法：就是一种将深度学习...
吴恩达团队最新成果：用深度学习预测死亡概率，改善临终关怀
用过去1年的医疗记录就能预测一个人未来1年中的死亡概率？这听起来像是《黑镜》中才有的可怕黑科技，但是这对于疗养院和临终关怀工作者，意义重大。 在美国，超过60%的死亡发生在重症监护病房，多数人在弥留之际仍接受侵入性的治疗。进入重症监护病房的病人通常会提前记录自己的临终心愿，“再和爱人吃一顿晚餐”，“...
【新智元专访】Bengio 团队获一亿美元政府资助，用于深度学习知识革命
【人物介绍】Yoshua Bengio 从 20 世纪 80 年代开始研究神经网络。他 1991 年在麦吉尔大学获得博士学位，此后在麻省理工学院跟从 Michael Jordan 做博士后研究，之后在贝尔实验室与 Yann LeCun、Patrice Simard、Léon Bottou、Vladi...
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