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中国科学院大连化学物理研究所开发出新型深度学习框架应用于电池荷电状态跨域预测（图）
应用 电池 预测
2024/11/8
2024年11月6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基于无监督域自适应的电池荷电状态（SOC）跨域预测框架，有效地解决了传统方法对于域间差异和目标数据标签的依赖，为电池实时SOC预估提供了新的思路，有望实现电池SOC的精准跨域评估...
缺血性心脏病已成为全球范围内的主要死因之一。长期心肌缺血可导致心肌细胞死亡和心肌收缩功能丧失，最终引发心肌梗死。心肌梗死的准确诊断对于制定有效的治疗计划和评估预后至关重要。使用延迟钆剂强化磁共振成像可以对梗死的位置和程度进行判别，但造影剂的使用也带来了安全风险和适用人群的局限性。深度学习为非造影剂心脏磁共振成像诊断心肌梗死提供了新的研究思路，但现有方法或需要大量的手工标注用于模型训练，或需要多个序...
中国科学院海洋所在机器学习和数值模拟结合研究悬浮泥沙方面获新进展（图）
机器 数值 模拟
2024/11/8
2024年10月18日，海洋所尹宝树研究团队利用SCHISM数值模型，研究了潮流与波浪对悬浮泥沙浓度的影响机制。基于上述认识，用机器学习方法在主要受潮汐潮流影响的封闭海湾构建了悬浮泥沙预测系统，实现了对悬浮泥沙浓度的有效预测。相关成果发表于国际学术期刊Ocean Modelling和Marine Pollution Bulletin。
华中农业大学在机器学习理论研究领域取得新进展
机器 理论 人工智能
2024/10/22
2024年10月9日，人工智能领域国际会议NeurIPS-2024（Thirty-seventh Conference on Neural Information Processing Systems，CCF-A类）公布论文接收结果，录用了华中农业大学信息学院陈洪教授课题组在机器学习理论领域的研究成果。该研究论文题为“How Does Black-Box Impact the Learning G...
“卫星帆板展开正常，遥测信号正常……”9月24日12时10分左右，收到“武汉大学人民医院健康号”（以下简称人民健康号卫星）发送的遥测数据后，武汉大学人民医院医学遥感信息研究院核心成员一片欢腾，“本次发射任务圆满成功！”
中国科学院海洋研究所可解释的深度学习方法揭示海表盐度在长期ENSO预报中的关键作用（图）
网络 卫星 观测 结构
2024/9/13
2024年9月12日，海洋所李晓峰研究团队研究开发了一种深度学习模型-时空金字塔网络（STPNet），并探讨了海表盐度（SSS）在提高厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）预测中的作用。该模型成功将ENSO的预测提前到24个月，并在解决春季可预测性障碍（SPB）问题上取得了显著进展。成果近日发表于国际学术期刊npj Climate and Atmospheric Science （IF 8.5）。
近日，南京大学物理学院孙建教授、王慧田教授、邢定钰院士等人，发布了他们自主开发的机器学习力场：高阶张量消息传递原子间势函数（HotPP），这是一种E(n)等变的消息传递神经网络，能够将节点嵌入和消息中的笛卡尔张量扩展到任意阶。对多个数据集的测试显示，HotPP力场不仅在预测目标性质如能量和力等方面表现优异，精度比肩世界最高水平，还提供了与ASE和Lammps等常用软件的接口，可以用于计算声子谱、红...
中国科学院大连化物所等开发出用于电池寿命预测的深度学习模型（图）
电池 预测 模型 催化
2024/9/5
2024年8月30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研究员陈忠伟、副研究员毛治宇团队，联合西安交通大学教授冯江涛，在电池健康管理研究方面取得进展。该团队开发了新型的深度学习模型，克服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思路，实现了锂电池寿命的端到端评估。该模型作为团队开发的第一代电池数字大脑PBSRD Digit核心模型的组成部...
中国科学院软件所在自监督多视角表示学习方面取得进展（图）
信息系统 计算机
2024/6/28
软件所天基综合信息系统重点实验室研究团队的论文Information Theory-Guided Heuristic Progressive Multi-View Coding2023年8月28日被计算机科学领域顶级学术期刊Neural Networks接收，第一作者为特别研究助理李江梦。论文从信息论的角度重新审视了自监督多视角表示学习（Self-supervised multi-view rep...
全国中小学人工智能探究性学习训练营（2024秋季）火热开营
人工智能 探学营 AI探学营
2024/9/22
2024年8月6日上午，全国中小学人工智能探究性学习训练营（2024秋季）（简称“AI探学营”）在中国科学院大学玉泉路校区礼堂隆重开营，为期一周的青少年人工智能探索之旅拉开序幕。本期AI探学营由中国人工智能学会、中国自动化学会联合中国科学院大学人工智能学院和中国人民大学高瓴人工智能学院联合主办，两大国家级学会协同两大国内著名人工智能学院，这样的支持力度让今年的AI探学营吸引了全国各地4871名学生...
中国石油炼化新材料战线深入学习贯彻党的二十届三中全会精神综述
中国石油 炼化 新材料
2024/8/9
奋进新征程，扬帆再出发。连日来，中国石油炼化新材料战线广大干部员工以多种形式深入学习贯彻党的二十届三中全会精神，纷纷表示，要把思想和行动统一到全会精神上来，凝聚力量、狠抓落实，加大减油增化、减油增特、减碳增绿力度，深入落实“产品巨人”策略，不断开创炼化业务高质量发展新局面。
中国科学院自动化研究所2024国际机器学习大会（ICML）自动化所入选成果速览（图）
机器学习 自动化 神经
2024/8/11
利用多时间步进行仿真的脉冲神经网络（SNNs）训练显存高，且能耗高。当前的方法无法同时解决这一训练和推理难题。该研究提出一种时间可逆架构，通过改变SNNs的前向传播路径，同时应对训练和推理挑战。该研究关闭大部分脉冲神经元的时间动态，并对开启时间动态的脉冲神经元处设计多级时间可逆交互，从而实现O(L)的训练需求。结合时间可逆特性，重新设计SNNs的输入编码和网络组织结构，实现了O(1)推理能耗。实验...
中国科学院声学研究人员提出基于深度学习的地层横波速度层析成像新方法（图）
成像 神经网络 信号
2024/11/4
在地球物理测井过程中，钻井作业引发的岩石机械破碎以及泥浆入侵会致使井壁周围地层发生蚀变，进而造成地层横波速度出现径向变异。精确刻画地层的非均质特性对于定量评价岩石性质至关重要，并能为储层开发提供优化策略。
免费“激光加工技术推广”学习班报名（图）
激光加工 学习班
2024/8/14
本次培训班不收取任何费用，不接受空降，所有嘉宾出入会场均凭电子参会证通行，故请务必提前报名参会！本次“激光加工技术推广”学习班与“北京·埃森焊接与切割展览会”同一时间，同一地点一起举办。可以参加埃森展的同时来学习班听课。
