深度神经网络
速度提升3200倍，准确率提高40%！深度神经网络+纠错码革新DNA存储技术
编辑 | 2049在全球数据量呈指数级增长的今天，传统存储技术的扩展速度已难以跟上。 脱氧核糖核酸（DNA）分子作为一种信息存储介质，以其卓越的信息密度、增强的数据耐久性和几乎可忽略的维护能耗，正逐渐成为解决存储危机的关键方案。 然而，DNA 存储技术面临可扩展性和准确性之间的权衡困境，成为商业化落地的主要障碍。
超衍射极限1.5倍，成像条件低10倍，清华、中国科学院用AI方法提高显微镜分辨率
图示：通过 ZS-DeconvNet 对快速光敏生物过程进行长期 SR 成像。（来源：论文）编辑 | 萝卜皮计算超分辨率方法，包括传统的分析算法和深度学习模型，极大地改进了光学显微镜。其中，有监督深度神经网络表现出了出色的性能，但由于活细胞的高动态性，需要大量的高质量训练数据，而获取这些数据非常费力甚至不切实际。在最新的研究中，清华大学和中国科学院的研究人员开发了零样本反卷积网络（Zero-shot deconvolution networks，ZS-DeconvNet），可立即将显微镜图像的分辨率提高超过衍射极限
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