呆板进修

编辑 | 萝卜皮理想与模拟之间的差异阻碍了静态量子器件的优化和可扩展性。由不可预计的资料缺欠分布引起的无序是造成理想差异的主要原因之一。牛津大学的钻研团队运用物理感知呆板进修来弥补这一差异，特别是运用结合物理模型、深度进修、高斯随机场和贝叶斯推理的方式。这种方式使科学家能够从电子传输数据推断纳米级电子设施的无序潜力。通过验证算法对 AlGaAs/GaAs 中横向定义的量子点器件所需的栅极电压值的预…

编辑 | 白菜叶拜罗伊特大学（Universität Bayreuth）的科学家开发了一种利用人工智能钻研液体和软物资的新方式，开启了密度泛函表面的新篇章。我们生活在一个高度技术化的世界，在这个密集而庞大的相互关联的网络中，根源钻研是创新发展的引擎。这里的新方式，可以对广泛的仿照技术产生巨大影响，从而可以在计算机上更快、更精准、更深切地钻研庞大物资。将来，这可能会对产品和工艺设计产生影响。新制定的…

编辑 | X在过去几年中，数据驱动的呆板进修 (ML) 手艺已成为设计和创造先进资料的强大工具。然而，由于需要考虑前体、尝试条件和反应物的可用性，资料分解通常比性质和结构展望复杂得多，并且很少有计算展望能在尝试中实现。为了解决这些挑战，来自东南大学和浙江师范大学的研讨团队，提出了一个集成高通量尝试、化学先验知识以及子群创造（subgroup discovery）和支持向量机等呆板进修手艺的通用框架…

编辑 | 白菜叶目前的份子呆板进修模型往往将单个份子作为输入，来猜测其生物、化学或物理特征。然而，此类算法需要大型数据集，并且尚未针对猜测份子之间的性质差别进行优化，局限了它们从较小数据集进修的能力，也局限了直接对照两个份子预期性质的能力。杜克大学（Duke University）的研讨职员开发了 DeepDelta，这是一种成对深度进修方式，可以同时处理两个份子，并进修从小数据集中猜测两个份子之…

编辑 | 绿萝化学位移调配对于鉴于核磁共振 (NMR) 的蛋白质构造、动力学和相互作用研讨至关重要，可提供重要的原子级见解。然而，获得化学位移调配是劳动密集型的并且需要大量的测量时间。为了解决这一限制，苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）的研讨职员之前提出了 ARTINA——一种用于主动调配二维 (2D)–4D NMR 谱的深度进修步骤。近日，研讨职员提出了一种将 ARTINA 与 Alph…