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中国科学院北京基因组所等开发基于深度学习模型的空间转录组精细分辨率细胞注释算法（图）
基因 模型 空间 细胞
2024/11/7
细胞在组织和器官内的空间位置与其功能相关。新兴的空间转录组技术能够在组织中原位捕获转录信息，为解析基因表达谱从而解码细胞空间分布、破译组织的空间结构、探讨复杂的生物学功能提供了条件。
中国科学院国家纳米中心等开发出基于强化学习的增强采样方法（图）
纳米 演化 过程 蛋白质
2024/11/1
2024年10月31日，中国科学院国家纳米科学中心施兴华团队联合清华大学高华健团队，开发了基于强化学习的增强采样方法——Adaptive CVgen，并将这一方法应用于蛋白质折叠和富勒烯（C60）合成研究。相关研究成果以Adaptive CVgen: Leveraging Reinforcement Learning for Advanced Sampling in Protein Folding...
细胞在组织和器官内的空间位置与其功能紧密相关。新兴的空间转录组技术能够在组织中原位捕获转录信息，为研究人员解析基因表达谱从而解码细胞空间分布、破译组织的空间结构、理解复杂的生物学功能提供了条件。
中国科学院国家空间中心科研人员提出基于无监督学习的多视角磁层顶切线方向检测新方法（图）
空间 检测 地球 动力学
2024/11/8
太阳风与地球磁层的相互作用以及由此产生的地球空间动力学是空间物理学的关键问题之一。为了更好地理解和预测太阳活动对地球空间环境的影响，需要模拟太阳风质量、动量和能量通过太阳风-磁层-电离层系统的传输过程。由于地球磁层不断适应不同的太阳风压力和行星际磁场（IMF）方向，导致日侧磁层顶和尖点的位置和形态发生变化，通过研究这些变化，可以揭示太阳风-磁层相互作用的本质。为了全面掌握地球空间环境与太阳风相互作...
中国科学院东北地理所在结合遥感技术与机器学习算法监测保护性耕作方面取得重要进展（图）
遥感 机器 算法 监测
2024/11/9
农田中作物秸秆的管理是减少土壤侵蚀和增加土壤有机质含量的一个重要考虑因素。秸秆覆盖作为一种以农秸秆覆盖还田、免(少)耕播种为主要内容的现代耕作技术体系，是作物秸秆管理的重要评价指标。因此，区域范围内玉米秸秆覆盖度的准确、快速识别，对监测保护性耕作实施、农业补贴政策的制定具有关键作用。
国家自然科学基金委员会中科大汪骞课题组提出蛋白质变构路径预测的深度学习模型（图）
蛋白质 模型 免疫
2024/11/16
2024年11月22日，中国科学技术大学物理系汪骞课题组和上海科技大学免疫化学研究所白芳课题组合作，提出了蛋白质变构路径预测的深度学习模型。该成果以“Exploring Protein Conformational Changes Using a Large-scale Biophysical Sampling Augmented Deep Learning Strategy”为题，于10月10日...
中国科学院合肥物质科学岛团队提出遥感图像融合领域的频域无关特征学习框架（图）
遥感 计算机 光谱
2024/11/11
2024年10月21日，中国科学院合肥物质院智能所谢成军与张洁团队提出了一种全新的频域无关特征学习框架，为多源异构遥感图像的统一表征与自适应融合提供了新的解决方案。该研究在计算机视觉领域TOP国际期刊IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology.(IEEE TCSVT)上发表。
表层海水温度（SST）是研究海洋-大气相互作用和气候变化机制的关键参数。然而，现有的SST器测记录起步较晚、且覆盖范围有限，难以全面反映长期气候变化。因此，利用珊瑚等气候载体的地球化学代用指标来重建过去的SST成为理解海洋气候变化的重要方法。然而，基于δ18O、Sr/Ca、Mg/Ca、U/Ca等指标的古海水温度计受到非环境因素和“生命效应”的干扰，影响了SST的准确重建。尽管研究者提出了改良的Li...
中国科学院成都生物所在基于对比学习的MS/MS谱图-结构预训练模型鉴定代谢物研究中获新进展（图）
结构 模型 鉴定 代谢
2024/11/13
代谢物是在代谢过程中化学转化的小分子，提供了细胞状态的直接读数。阐明代谢物的结构是代谢组学的首要研究任务，在药物研发、生物标志物发现、天然产物研究等方面具有重要意义。液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）是该领域广泛使用的分析手段。在代谢物研究中，对代谢物串联质谱（MS/MS）数据的结构注释是一项关键挑战。人工智能（AI）技术已彻底改变了质谱数据的解析方式，促进了代谢组学领域中“暗物质”的识别。现...
中国科学院青藏高原研究所基于深度学习的青藏高原及周边地区冰湖自动提取（图）
青藏高原 演化 气候 水文
2024/9/18
青藏高原拥有除南北极以外全球最大的冰川储量，随着气候变暖，冰川退缩与消融直接导致该地区冰湖快速扩张。陆地卫星Landsat数据的可利用时间早（1972~）且空间分辨率较高（30m），是冰湖演化研究的主要数据源。然而，传统的冰湖制图方法依赖人工目视解译和检查编辑，存在如山体阴影、冰雪覆盖、水体浑浊等问题，导致冰湖制图效率较低。目前，深度学习技术已应用于冰湖制图领域，但现有模型多局限于极地地区或小范围...
中国科学院大连化学物理研究所开发出新型深度学习模型应用于电池寿命预测（图）
模型应用 电池 预测
2024/8/28
2024年8月22日，中国科学院大连化学物理研究所能源催化转化全国重点实验室动力电池与系统研究部（DNL29）陈忠伟院士、毛治宇副研究员团队，联合西安交通大学冯江涛教授，在电池健康管理领域取得新进展。合作团队开发了一种新型的深度学习模型，有效地解决了传统方法对大量充电测试数据的依赖，为电池实时寿命预估提供了新的思路，实现了锂电池寿命的端到端评估。同时，该模型也作为团队开发的第一代电池数字大脑PBS...
中国科学院微生物所付钰研究团队在利用机器学习预测活性污泥微生物群落组成中取得进展（图）
预测 活性 群落
2024/9/19
2024年8月14日，中国科学院微生物研究所付钰研究团队在Environmental Research上发表了题为“Using Machine Learning to Identify Environmental Factors that Collectively Determine Microbial Community Structure of Activated Sludge”的研究论文。该...
中国科学院地质地球所等开发出识别低磷S型锆石的新型机器学习方法（图）
地质 识别 地壳
2024/8/8
围绕地球早期板块构造的形成时间和成因机制，科学界展开了数年的辩论。在40亿年前的冥古宙时期（Hadean），板块构造是否已存在？这是值得关注的问题。多数关于早期地球的构造机制的研究，讨论了两种观点即停滞盖层构造以及类似现代的板块构造。在这一背景下，冥古宙的杰克山（Jack Hills）锆石作为地球上保存最古老的记录之一，其年龄可追溯至4.4 Ga，几乎囊括95%的Hadean锆石。通过对S型花岗岩...
青藏高原是全球水循环和碳封存的重要生态系统，也是气候变化敏感区。气温升高和降水模式的改变引起土壤理化性质和植物物种组成及植物物候发生变化，这些变化可能导致生物多样性和生态系统功能下降。因此，高寒草地的健康和稳定对全球生态至关重要，而土壤中的氮（N）和磷（P）养分对植物生长和生态系统稳定具有决定性作用。
