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一个开源的机器学习框架来进行系统的回顾

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一个开源的机器学习框架来进行系统的回顾

ASReview用于系统搜索关于CoV-19疫苗的文献。Credit:vandeSchoot等人当科学家对一个给定的主题进行研究时,他们通常从回顾以前的研究发现开始。进行系统的文献综述或荟萃分析可能非常具有挑战性,而且耗时,因为通常有大量的研究集中在不同的主题上,这些主题可能并不总是与研究人员的工作相关。乌得勒支大学的研究人员最近开发了一种机器学习框架,通过自动浏览大量过去的研究并编辑高质量的文献评论,可以显著加快这一过程。这个被称为“回顾”的框架,可能对新冠肺炎大流行期间的研究特别有用。参与这项研究的首席工程师乔纳森·德·布鲁因(JonathandeBruin)告诉TechXplore,“研究人员和专家面临着一个重大挑战,那就是跟上他们领域的最新发展。“阅读他们领域的所有新文献

主要的机器学习数据集有数万个错误

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主要的机器学习数据集有数万个错误

Credit:麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室众所周知,机器学习数据集有其公平的错误份额,包括错误标记的图像。但是还没有太多的研究来系统地量化它们有多容易出错。此外,先前的工作集中在ML数据集的训练数据中的错误。但是测试集是我们用来衡量机器学习状态的基准,没有研究关注过ML测试集之间的系统误差——我们依赖这些测试集来了解ML模型的工作情况。在一篇新论文中,由麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)的研究人员领导的团队研究了10个被引用超过10万次的主要数据集,其中包括ImageNet和亚马逊的评论数据集。研究人员发现,所有数据集的平均错误率为3.4%,包括ImageNet的6%,ImageNet可以说是谷歌和脸书等公司开发的流行图像识别系统中使用最广泛的数据集。即使是开创

新的机器学习工具将2D材料图像转换成三维结构

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新的机器学习工具将2D材料图像转换成三维结构

宝塔网站防火墙免费版*{margin:0;padding:0;color:#444}body{font-size:14px;font-family:"宋体"}.main{width:600px;margin:10%auto;}.title{background:#20a53a;color:#fff;font-size:16px;height:40px;line-height:40px;padding-left:20px;}.content{background-color:#f3f7f9;height:280px;border:1pxdashed#c6d9b6;padding:20px}.t1{border-bottom:1pxdashed#c6d9b

一站式机器学习平台将医疗保健数据转化为见解

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一站式机器学习平台将医疗保健数据转化为见解

通过一组不断增加的机器学习模型来引导医院数据,Cardea旨在帮助医院规划像全球大流行这样大的事件,以及像缺席预约这样小的事件。功劳:ArashAkhgari在过去的十年里,医院和其他医疗保健提供者投入了大量的时间和精力来采用电子医疗记录,将匆忙潦草的医生笔记变成了持久的信息来源。但是收集这些数据还不到战斗的一半。将这些记录转化为实际的见解需要花费更多的时间和精力,这些见解利用过去的经验来为未来的决策提供信息。由麻省理工学院数据到人工智能实验室(DAILab)的研究人员和软件工程师构建的软件系统Cardea就是为了帮助解决这个问题而构建的。通过不断增加的机器学习模型来引导医院数据,该系统可以帮助医院规划像全球大流行这样大的事件,以及像缺席预约这样小的事件。有了Cardea,医院可能最终能

自动学习机器人全速前进

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自动学习机器人全速前进

自学习机器人模块。学分:软机器人物质组,AMOLF来自AMOLF的软机器人物质组的研究人员已经表明,一组小型自主、自学习机器人可以轻松适应不断变化的环境。他们将这些简单的机器人连成一条线,之后每个机器人都学会了尽快前进。研究结果今天发表在《美国国家科学院院刊》上。机器人是一种巧妙的装置,可以做很多事情。这里有会跳舞和上下楼梯的机器人,还有成群的无人机,它们可以组成一个编队独立飞行,仅举几例。然而,所有这些机器人都在相当大的程度上被编程——不同的情况或模式已经预先植入它们的大脑,它们被集中控制,或者一个复杂的计算机网络通过机器学习教它们行为。AMOLF软机器人物质小组的首席研究员BasOvervelde想回到最基本的问题:一个尽可能简单的自学习机器人。“最终,我们希望能够使用由简单构件构建的

利用机器学习预测高影响力研究

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利用机器学习预测高影响力研究

麻省理工学院的研究人员设计了一个机器学习框架,通过在历史科学研究图上进行计算,能够预测科学研究的未来影响。功劳:麻省理工学院麻省理工学院研究人员建立的人工智能框架可以通过学习从以前的科学出版物中收集的模式,为未来的高影响力技术发出“早期预警”信号。在对其能力的回顾性测试中,德尔福(DELPHI)能够识别关键开创性生物技术专家名单上的所有开创性论文,有时早在发表后的第一年就能识别。麻省理工学院媒体实验室的研究分支詹姆斯·w·韦斯(JamesW.Weis)和媒体艺术与科学教授、媒体实验室分子机器研究小组负责人约瑟夫·雅各布森(JosephJacobson)也利用德尔福(DELPHI)强调了他们预测到2023年将产生巨大影响的50篇最新科学论文。论文涵盖的主题包括用于癌症治疗的脱氧核糖核酸纳

自监督机器学习增加了天空测量的深度、广度和速度

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自监督机器学习增加了天空测量的深度、广度和速度

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通过模仿他人学习驾驶的自动驾驶汽车

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通过模仿他人学习驾驶的自动驾驶汽车

Credit:CC0公共领域自动驾驶汽车由机器学习算法提供动力,这些算法需要大量的驾驶数据才能安全运行。但是,如果自动驾驶汽车可以像婴儿学习走路一样学习驾驶——通过观察和模仿周围的其他人——他们将需要更少的汇编驾驶数据。这个想法正在推动波士顿大学工程师EshedOhn-Bar开发一种全新的方法,让自动驾驶汽车学习安全驾驶技术——通过观察路上的其他汽车,预测它们将如何应对环境,并使用这些信息来做出自己的驾驶决策。阿布工程学院电气与计算机工程助理教授、英国大学拉菲克·哈里里计算与计算科学与工程学院初级研究员欧恩巴(Ohn-Bar)和阿布电气与计算机工程博士生张继木扬(JimuyangZhang)最近在2021年计算机视觉与模式识别会议上介绍了他们的研究。他们对培训范例的想法来自于一种愿

机器学习改善了生物图像分析

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机器学习改善了生物图像分析

/图像-1/COS-7细胞用SMLM成像。信用:阿图尔·斯佩瑟等人的重建。艾尔。,数据由WesleyLegant等人提供。艾尔。DOI:10.1038/s14592-021-01236-x科学家利用超分辨率显微镜研究以前未被发现的细胞世界,揭示细胞内部的纳米尺度细节。这种方法彻底改变了光学显微镜,并为其发明者赢得了2014年诺贝尔化学奖。在一项国际合作中,来自图宾根的人工智能研究人员现在已经开发出一种算法,可以显著加速这项技术。单分子定位显微镜(SMLM)是一种超分辨率显微镜。它包括用荧光分子标记感兴趣的蛋白质,并使用光一次只激活几个分子。使用这个技巧,可以获得同一样本的多个图像。为了创造一幅有意义的图片,计算机程序解读数据并编译完整的图像。虽然这项技术可以用于高精度定位分子,但它有一

老鼠的学习速度比以前想象的要快得多

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老鼠的学习速度比以前想象的要快得多

Credit:Pixabay/CC0公共领域你上班的通勤看起来可能是一件平凡的事情,但它是我们大脑每天必须完成的复杂任务的一个很好的例子:导航、记忆、决策、感官处理等等研究人员经常使用动物模型,如老鼠,来研究这些行为背后的神经过程然而,许多用于研究老鼠学习的任务不是“自然的”——它们不是老鼠一生中可能会做的行为加州理工学院的研究人员现在进行了一项研究,他们测量了老鼠如何穿越复杂的迷宫,提出了一个研究复杂动物行为和学习的新框架老鼠很快学会了如何在这个陌生的环境中导航,比老鼠一般学习简单但不自然的任务快1000倍这项研究暗示了我们如何看待大脑和身体在智力中的作用有趣的是,加州理工学院的研究生在模拟迷宫中的表现与老鼠相似这项研究是马库斯·梅斯特实验室之间的合作D87),安妮·P本杰明·福生

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