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中国科学院上海营养与健康所李虹研究组发布单药和联合用药疗效预测AI模型(图)
李虹研 预测 模型 数据
2024/11/9
癌症具有高度异质性,不同病人使用同样药物治疗的效果可能有很大差别。据估计,美国食品药品监督管理局(Food and Drug Administration,FDA)已批准药物的响应率约在20%至80%之间,此外还有毒副作用和获得性耐药的问题。个体化用药和联合用药能达到提高疗效、减少毒副作用、降低耐药性的效果,是癌症精准用药研究的重要任务,亟需基于大数据的计算模型提供支撑。
国家自然科学基金委员会中国学者在基于AI识别肿瘤新抗原方面取得进展(图)
识别 肿瘤 神经
2024/10/20
在国家自然科学基金项目(批准号:82425104、81825020)等资助下,华东师范大学/华东理工大学李洪林教授团队与华东师范大学计算机学院张凯教授团队、复旦大学类脑智能科学与技术研究院张捷研究员团队、上海市第六人民医院胡晓勇主任医师团队等多个团队合作,在基于人工智能(AI)识别肿瘤新抗原方面取得进展。研究成果以“一种用于预测TCR-抗原-HLA结合的Sliding-Transformer神经构...
“万里挑一”的制药过程AI能做什么?只是一种手段
AI 人工智能 手段
2024/9/29
“这几年,我们看到各种各样的新技术出现,临床试验的注册数量线性上升,但是每年临床试验的成功率还是保持在一定水平。这给我们的启示是,做药要回归药的本质:安全,有效。技术只是一种手段。”
中国科学院物理研究所GPTFF无机材料通用力场AI模型,精度和泛化本领达到新高度(图)
无机材料 模型 人工智能
2024/10/14
物质科学的核心问题之一是理解原子间的相互作用。如果我们能建立一个原子尺度的通用力场,便可创造一个原子间相互作用的求解器,从而通过分子动力学模拟诸多物质科学问题。前辈科学家们发明的量子化学/密度泛函理论(Quantum Chemistry/Density Functional Theory)通过求解薛定谔方程造就了一个模拟物质科学的大一统方法。通过此类方法,人们可以精确求解任意化合物体系中原子间相互...
国家自然科学基金委员会湖大彭绍亮课题组在AI辅助DNA-蛋白质相互作用研究方面取得进展(图)
蛋白质 人工智能 模型
2024/11/16
2024年9月13日,湖南大学信息科学与工程学院彭绍亮教授课题组在国际顶级期刊Nature Communications发表了题为Improving prediction performance of general protein language model by domain-adaptive pretraining on DNA-binding protein的研究论文。该研究提出了基于大...
中国石油集团举办2024年网络安全宣传周开幕式暨AI+安全驱动未来前沿交流
中国石油 网络安全 AI
2024/9/11
2024年9月9日,集团公司举办2024年网络安全宣传周开幕式暨AI+安全驱动未来前沿交流,党组成员、总会计师周松出席并致辞。他强调,要进一步提高政治站位,切实肩负起新时代网信工作的使命任务,勇当能源革命的推动者和引领者,开拓创新、迎难而上,奋力开创“数智中国石油”建设新局面。
广西石化物联网AI云监控系统大幅提高安全管理效率
广西石化 物联网 云监控
2024/9/6
2024年8月28日,随着一体化项目施工现场无源物联网AI云监控管廊高点监控完成施工,广西石化的90个监控点组成的无源物联网AI云监控系统顺利投用。据统计,系统投用后,该系统每日违规违章行为报警数量由测试期的75次降低到上线后的12次。
中国科学院广州分院深圳先进院发现生成式AI赋能脑网络构建新范式(图)
网络 影像分析 神经
2024/9/14
相较于传统的脑影像分析,作为大脑机理探索和脑疾病研究重要工具的脑网络计算,则侧重于不同脑区之间的相互作用和连接模式,能够更好地反映大脑作为一个整体系统的运作机制,有助于从整体角度理解大脑信息处理的方式。此外,脑网络计算能捕捉神经活动中的非线性异常特征,分析潜在的神经机制变化,为开发基于调控大脑网络的创新性治疗手段提供理论依据。
中国科学院自动化研究所联合清华北大提出内生复杂性类脑网络 构建AI和神经科学的桥梁
人工智能 模型 神经
2024/8/20
构建更加通用的人工智能,让模型具有更加广泛和通用的认知能力,是当前人工智能(AI)领域发展的重要目标。目前流行的大模型路径是基于Scaling Law(尺度定律)去构建更大、更深和更宽的神经网络,可称之为“基于外生复杂性”的通用智能实现方法。这一路径面临着计算资源及能源消耗难以为继、可解释性不足等问题。中国科学院自动化研究所李国齐、徐波研究团队联合清华大学、北京大学等借鉴大脑神经元复杂动力学特性,...
中国科学院自动化所联合清华北大提出内生复杂性类脑网络构建AI和神经科学的桥梁
网络 神经 人工智能
2024/11/8
构建更加通用的人工智能,让模型具有更加广泛和通用的认知能力,是当前人工智能(AI)领域发展的重要目标。目前流行的大模型路径是基于Scaling Law(尺度定律)去构建更大、更深和更宽的神经网络,可称之为“基于外生复杂性”的通用智能实现方法。这一路径面临着计算资源及能源消耗难以为继、可解释性不足等问题。中国科学院自动化研究所李国齐、徐波研究团队联合清华大学、北京大学等借鉴大脑神经元复杂动力学特性,...
AI模型可提供快速可靠的心脏健康评估
AI模型 健康评估 心脏
2024/8/14
来自英国东安格利亚大学、谢菲尔德大学和利兹大学的团队共同开发出一种智能计算机模型,可利用人工智能(AI)分析心脏磁共振成像(MRI)检查结果。这种自动化技术不仅能为患者提供快速可靠的心脏健康评估,还能显著节省时间和资源。论文发表于近日出版的《欧洲放射学实验杂志》上。
AI时代:油气行业迎来革命性变革
AI时代 油气行业 中国石化
2024/8/1
在世界各国均在竞逐通用人工智能(AGI)技术的背景下,我国人工智能产业发展战略被写入了2024年的政府工作报告:“要大力推进现代化产业体系建设,加快发展新质生产力。同时,深化大数据、人工智能等研发应用,开展‘人工智能+’行动,打造具有国际竞争力的数字产业集群”。
AI只需X射线片即可判断肺功能
AI X射线 结核病
2024/8/14
临床医生可以借助胸部X射线片,判断某人是否罹患结核病、癌症或其他疾病,但无法判断其肺部功能是否正常。在一项最新研究中,日本科学家开发出一款高精度人工智能(AI)模型,可以通过患者的胸部X射线片判断其肺功能。相关研究论文发表于近日出版的《柳叶刀数字健康》杂志。