it学习

公众号/  ScienceAI（ID：Philosophyai） 编辑 | 萝卜皮治疗性抗体广泛用于治疗严重疾病。它们中的大多数会改变免疫细胞并在免疫突触内发挥作用。指导体液免疫反应的重要细胞间相互作用。尽管生成并评估了许多抗体设计，但缺乏用于系统抗体表征和功能预测的高通量工具。

公众号/  ScienceAI（ID：Philosophyai） 编辑 | 萝卜皮密度泛函理论（DFT）的定理建立了多体系统的局部外部势与其电子密度、波函数以及单粒子约化密度矩阵之间的双射映射。 在此基础上，罗格斯大学（Rutgers University）和纽约大学（Ne

公众号/  ScienceAI（ID：Philosophyai） 编辑 | 萝卜皮 基于 机器学习 的应用程序的大规模增长和摩尔定律的终结迫切需要重新设计计算平台。 麻省理工学院（MIT）的研究人员提出了 Lightning，这是第一个可重构的光子电子

公众号/  ScienceAI（ID：Philosophyai） 编辑 | 萝卜皮 现代扫描探针技术，例如扫描隧道显微镜，可以获取编码量子物质基础物理的大量 数据 。 斯图加特大学（Universität Stuttgart）的研究人员展示了如何使用卷

编辑 | 萝卜皮物理系统中存在的纠缠的量化对于基础研究和许多前沿应用至关重要。现在，实现这一目标需要系统的先验知识或非常苛刻的实验程序，例如全状态断层扫描或集体测量。 捷克帕拉茨基大学（Palacký University）的团队证明，通过使用神经网络，研究人员可以量化纠缠程度，而无需知道 量子

公众号/  ScienceAI（ID：Philosophyai） 爱迪生尝试了数百种材料，失败了数千次，才发现碳化棉线在白炽灯泡中燃烧得又长又亮。传统实验通常很耗时且费用昂贵。在开发将彻底改变现代电子和计算的量子材料时，费用和时间呈指数级增长。为了使量子材料的发现成为可能，来自太平

公众号/  ScienceAI（Philosophyai） 编辑 | 萝卜皮从异质细胞群中准确识别与表型相关的细胞亚群对于描述驱动生物学或临床表型的潜在机制至关重要。通过部署 Learning with Rejection 策略，中国科学院的研究人员开发了一种名为 PENCIL 的

公众号/  ScienceAI（ID：Philosophyai） 编辑 | 绿萝氢是宇宙中最为丰富的元素。从外太空到恒星，再到地球上的许多物质，氢无处不在。氢是元素周期表中的第一个元素，它的单个原子也是所有元素中最简单的，只有一个质子和一个电子。对于伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（U

公众号/  ScienceAI（ID：Philosophyai） 编辑 | 绿萝当你开车在路上经过乡村的农场或草原和池塘时，环顾四周。可以看到玉米、大豆、甘蔗、柳树、藻类和其他等植物。它们是生物质的丰富来源。这些富含碳的材料可以转化为液体燃料和化学品，具有许多可能的应用。目前的一个

公众号/  ScienceAI（ID：Philosophyai） 编辑 | 白菜叶缺失数据是许多机器学习任务中不可避免的并发症。当数据「随机丢失」时，可以使用一系列工具和技术来处理该问题。然而，随着机器学习研究变得更加雄心勃勃，并寻求从越来越多的异构数据中学习，一个越来越多的问题出