
合成生物學和機器學習加快了實驗室肝臟的產(chǎn)生
匹茲堡,2020年12月7日-匹茲堡大學醫(yī)學院的研究人員將合成生物學與機器學習算法結(jié)合在一起,通過血液和膽汁處理系統(tǒng)創(chuàng)建了人類肝臟類器官。
匹茲堡,2020年12月7日-匹茲堡大學醫(yī)學院的研究人員將合成生物學與機器學習算法結(jié)合在一起,通過血液和膽汁處理系統(tǒng)創(chuàng)建了人類肝臟類器官。
科學家和工程師正在尋求開發(fā)與我們的身體兼容的電子設(shè)備:考慮可以在腦部受傷后將神經(jīng)元重新連接在一起的材料,或者可以輕易在體內(nèi)吸收的診
機器學習可以提高我們確定了新的藥物是否在大腦的工作原理,有可能使研究人員能夠檢測將完全由常規(guī)統(tǒng)計檢驗錯過藥物作用的能力,發(fā)現(xiàn)發(fā)表在
2019年10月14日,紐約-路德維希癌癥研究的科學家們開發(fā)了一種新的,更準確的方法,以鑒定可能出現(xiàn)在輔助性T細胞中的癌癥分子信號,從而刺激
Skoltech科學家及其行業(yè)同事發(fā)現(xiàn)了一種使用機器學習來準確預(yù)測巖石導(dǎo)熱率的方法,巖石導(dǎo)熱率是提高采油率的關(guān)鍵參數(shù)。這項由Lukoil-Enginee
隨著機器學習在越來越多的任務(wù)中不斷超越人類的性能,Skoltech的科學家已將深度學習應(yīng)用于重構(gòu)光學系統(tǒng)的量子特性。通過由謝爾蓋·庫里克
本周將有成千上萬的澳大利亞學生獲得他們的高中證書-多少人會選擇正確的職業(yè)?根據(jù)今天發(fā)表在《美國國家科學院院刊》上的最新研究,了解不
瑞士日內(nèi)瓦附近的大型強子對撞機(LHC)在2012年因發(fā)現(xiàn)希格斯玻色子而享譽全球。觀察結(jié)果標志著粒子物理學標準模型的關(guān)鍵確認,該模型將亞原
杜克大學的工程師開發(fā)了一種顯微鏡,該顯微鏡可以適應(yīng)其照明角度,顏色和圖案,同時可以自學完成完成給定診斷任務(wù)所需的最佳設(shè)置。在最初
量子計算有望提高我們將來執(zhí)行某些關(guān)鍵計算任務(wù)的能力。機器學習正在改變我們在當今日常生活和科學中使用計算機的方式。在這兩種新興的計算
想象一下假肢手臂具有人類手臂的感覺能力,或者是模仿健康腳踝對活動變化的反應(yīng)的機器人腳踝。好萊塢長期以來都在推廣這種想法的想象力版