内容一览：如果能在短期内确定并预测田间所有作物的生长状况，就可以设定最佳采收日期，减少非标准尺寸作物的数量，并最大限度地减少收入损失。对此，来自东京大学和千叶大学的研究人员，给出了AI+无人机解决方案。 关键词：农业无人机遥感影像 作者|李宝珠 编辑|三羊、雪菜 春耕夏耘，秋收冬藏，四者不失时，故五谷不绝而百姓有馀食也。 长久以来，人们遵循历年传承的经验辛勤耕种，并根据普遍成熟周期收割农作物，但由于生长情况不同，在收获时，农作物的质量、大小、成熟度不可避免地存在些许差异，统一的机械化采收会浪费很多并没有达到售卖或食用标准的作物，从而导致利润降低。所以，采收日期对于未达标农作物的比例以及农户...

内容一览：使用传统方法分析化学系统与外场的相互作用，具有效率低、成本高等劣势。中国科学技术大学的蒋彬课题组，在原子环境的描述中引入了场相关特征，开发了FIREANN，借助机器学习对系统的场相关性进行了很好的描述。 关键词：化学物理学分子动力学外界场 作者|雪菜 编辑|李宝珠 化学系统与外场的相互作用在物理、化学及生物过程中至关重要。以电场为主的外场可以与原子、分子和凝聚态物质相互作用，导致电子或自旋极化，或是改变系统的空间取向。 密度泛函理论(DFT)和从头算分子动力学(AIMD)已被用于研究外加电场下的复杂周期和非周期系统。然而，AIMD的应用要求很高，尤其是在核量子效应(NQEs)比较重要...

多孔材料的水吸附等温线是一个非常重要的参数，但这一参数的获得并不容易。这是因为多孔材料种类过多、结构多元，通过实验和计算的方式获得水吸附等温线数据成本过高，耗时过长。 华中科技大学的李松课题组，建立了一个两步机器学习模型，训练AI通过材料的结构参数预测水吸附等温线参数和后续应用性能。 作者｜加零 编辑｜雪菜、李慧、三羊 在水净化、水脱盐、水收集和吸附热转换等过程中，多孔材料有着巨大的应用。这些吸附驱动应用中，诸如表面亲水性、解吸滞后性和吸水性等结构特性，都可能影响多孔材料的性能。这些结构特性都可以从水吸附等温线(wateradsorptionisotherms)中获得。 那么，如何获得材料...

数值天气预报是天气预报的主流方法。它通过数值积分，对地球系统的状态进行逐网格的求解，是一个演绎推理的过程。 然而，随着天气预报分辨率不断升高，预报时间逐渐延长，NWP模式所需要的算力迅速增加，限制了其发展。另一方面，以人工智能为基础的数据驱动天气预报快速发展，在部分领域已经超越了传统方法。 现有的机器学习天气预报精度如何？人工智能又将如何改变天气预报？本文对比了几大数据驱动的机器学习天气预报模型后，对天气预报的未来发展作出了展望。 作者|雪菜 编辑|三羊 数值天气预报：450亿偏微分方程组 数值天气预报(NWP,NumerialWeatherPrediction)是天气预报领域的主流方法。早在...

铭文、碑刻是过去文明的思想、文化和语言的体现。金石学家破译千年前的密码，需要完成文本修复、时间归因和地域归因三大任务。 主流的研究方式是「字符串匹配」，即凭借记忆或查询语料库匹配字型相似的铭文，这导致了结果的混淆和误判。 为此，DeepMind和威尼斯福斯卡里大学联合开发了Ithaca，利用AI帮助人类学者破译希腊铭文。 作者|加零 编辑|雪菜、三羊 金石学，是研究金石铭文、碑刻和古代铭文的学科，连接着过去文明的思想、文化和语言。目前，学界面临着一个重要问题：如何深入研究和理解这些遗产？ 通常意义上，解读铭文碑刻需要金石学家完成以下3个基本任务： 文本修复(textrestoration)：...

科学发现是一个复杂过程，涉及到几个相互关联的阶段，包括形成假设、实验设计、数据收集及分析。近年来，AI与基础科研的融合日益加深，借助AI，科学家得以加速科研进度、促进科研成果的落地。  权威期刊「Nature」刊登了一篇论文，来自斯坦福大学计算机科学与基因技术学院的博士后HanchenWang，与佐治亚理工学院计算科学与工程专业的TianfanFu，以及康奈尔大学计算机系的YuanqiDu等30人，回顾了过去十年间，基础科研领域中的AI角色，并提出了仍然存在的挑战和不足。 本文对该论文进行了整理汇总。 阅读完整论文：https://www.nature.com/articles/...

据世界卫生组织统计，2020年全球新发乳腺癌病例230万例，在所有癌症中居首位，超越肺癌成为第一大癌。然而，如果能够早期发现并加以及时治疗，在肿瘤转移之前杀死癌细胞，乳腺癌的致死率就可以大大降低。目前乳腺癌初筛的常用手段是乳腺X光，随后医生通过分析复核X光片对乳腺健康情况进行判断。但复核过程会消耗大量时间，影响其他患者的就诊。为此，英国诺丁汉大学的研究者对比了商用AI与医生阅读乳腺X光片的能力，为AI在临床医疗的应用提供了新思路。 作者|雪菜编辑|三羊、铁塔本文首发于HyperAI超神经微信公众平台 据美国癌症协会统计，2022年美国女性新发癌症病例数约93万例，其中新增乳腺癌患者约29万...

类基因组共有31.6亿个碱基对，无时无刻不在经历复制、转录和翻译，也随时有着出错突变的风险。 错义突变是基因突变中的一种常见形式，然而人类目前只观察到了其中的一小部分，能够解读的更是只有0.1%。 准确预测错义突变的作用，对于罕见病、遗传病的研究和防治有着重要作用。这次，DeepMind又出手了。 作者|雪菜编辑|三羊、铁塔 人类基因组共有31.6亿个碱基对。这些碱基对每天会经历复制、转录、翻译，最终表达成为蛋白质，调控人类日常生理活动。 在如此庞大的工作量下，即使是精细的人体也很难做到毫无差错。稍有不慎，碱基对就可能配位错误，导致基因突变，日积月累甚至引发癌症。 错义突变(Missens...

水的太阳能光电化学(PEC)分解是将太阳能高效转换为氢能的方法，是一种很有前景的可再生能源生产方式。然而，受电极性质及电极缺陷的影响，PEC反应的效率较低，需要合适的助催化剂辅助。而电解池、光电极和助催化剂组成的PEC系统非常复杂，参数繁多，系统优化成本很高。为此，清华大学的朱宏伟课题组利用机器学习，对BiVO4光阳极系统进行了优化。机器学习可以基于以往的实验数据，找出光阳极、助催化剂和电解池之间的关系。同时，可解释的机器学习能够识别出对反应性能最重要的参数，为系统优化提供指导。 作者|雪菜编辑|三羊 太阳能光电化学(PEC)分解水是将太阳能高效转换为氢能和氧气的方法，是一种很有前景的可再...

「我高兴地在北京市的天安门广场上看红色的国旗升起」 快速阅读一下这个句子，大家可能会发现，只需「我在天安门广场看升旗」几个字，就能概述我们需要的信息，也就是说，无需逐字逐句地阅读，抓住重点即可破译全部信息。那么，科学研究是不是也能如此呢？ 受此启发，研究人员将人工智能(AI)与显微技术结合，训练AI主动识别样本中的关键特征，供研究者分析。不同于传统显微技术中对样本的全点式扫描，AI+显微技术的方法彻底改变了研究人员获取样本数据的方式，显著加快实验进程，实现了微观层面的「快速阅读」。 作者|加零 编辑|雪菜、三羊 显微镜的原理是通过扫描样品产生空间分辨信号，收集信号进行分析，从而形成样品图像。随...

无论是「西部世界」中的3D生物打印、「星球大战」中卢克天行者的机械手臂、还是「黑客帝国」中AI创造的虚拟世界，这些科幻片中的丰饶想象无不透露出人类对健康、长生的向往。 如今，机器手臂、  人工智能 等这些经常在电影中出现的医疗技术已经成为现实。想象一下，未来医生只需要简单地扫描你的眼睛，就能得知你的心脏健康状况、预测帕金森风险。听起来是不是也很科幻？但这并不是电影，而是真实发生的事。 作者：乔乔 编辑：三羊 视网膜是人体中唯一可以直接观察到毛细血管网络的部位，也是中枢神经系统的一部分，传统医学人工智能常通过识别视网膜图像中的健康状况，进行眼部疾病的诊断。 然而...

为进一步促进大模型的开源和合作，引导开源大模型产业健康规范发展，中国信息通信研究院现开启「可信开源大模型案例汇编（第一期）」的案例征集计划。 HyperAI超神经将以合作伙伴的身份，协助调研国产开源大模型的技术细节、应用场景、行业现状、发展趋势及未来展望，同时关注开源大模型技术生态及产业链上下游，试图在信通院的全力支持下，借助HyperAI超神经的社区影响力，尽可能全面地展现国产开源大模型及其工具链的发展全貌，为下一代技术浪潮的发展助力。 作者|xixi 编辑|三羊 随着大语言模型技术的兴起，国内也涌现了非常多优秀的大模型案例，它们有的来自互联网大厂，有的来自创业新秀，也有的脱颖于科研院所...

逆合成旨在找到一系列合适的反应物，以高效合成目标产物。这是解决有机合成路线的重要方法，也是有机合成路线设计的最简单、最基本的方法。早期的逆合成研究多依赖编程，随后这一工作被AI接替。然而，现有的逆合成方法多关注单步逆合成，可解释性差，且无法兼顾分子的短程信息和长程信息，性能受限。为此，山东大学的魏乐义和电子科技大学的邹权课题组共同开发了RetroExplainer。这一可解释的深度学习算法，可以4步识别有机物的逆合成路线，给出易得的反应物。RetroExplainer有望为有机化学逆合成研究提供强力工具。 作者|雪菜 编辑|三羊 有机化学逆合成(Retrosynthesis)旨在找到一系列...

生物传感是人类与机器、人类与环境、机器与环境交互的重要媒介。其中，触觉能够实现精准的环境感知，帮助使用者与复杂环境交互。为模仿人类的触觉，科研人员开发了各种传感器，以模拟皮肤对环境的感知。然而，触觉传感的要求高、参数变化多样，需要大量的研发经验、充分的文献调研和大量的试错实验，研发周期很长。为此，浙江大学的研究者利用支持向量机进行摩擦电纳米发电机触觉传感器的参数优化。优化后的触觉传感器能够识别多种触摸模式，并实现盲文识别。这一成果有望为触觉传感器的研发提供新方案。 作者|雪菜 编辑|三羊 为模仿人类的感觉系统，研究人员开发了一系列类皮肤传感器，以监测触摸、压力、震动、温度和湿度等信息。其中...

多肽是两个以上氨基酸通过肽键组成的生物活性物质，可以通过折叠、螺旋形成更高级的蛋白质结构。多肽不仅与多个生理活动相关联，还可以自组装成纳米粒子，参与到生物检测、药物递送、组织工程中。 然而，多肽的序列组成过于多样，仅10个氨基酸就可以组成超过百亿种多肽。因此，人们很难对其自组装特性进行全面系统的研究，进而优化自组装多肽的设计。 为此，西湖大学的李文彬课题组利用基于Transformer的回归网络，对百亿种多肽的自组装特性进行了预测，并分析得到了不同位置氨基酸对自组装特性的影响，为自组装多肽的研究提供了强力的新工具。 作者|雪菜编辑|三羊 多肽是两个以上氨基酸通过肽键组成的生物活性物质。多肽...

内容一览：近年来，全球气候变化形势严峻，由此引发的蝴蝶效应，正深刻地影响着人类和大自然。在这一背景下，收集数百甚至数千公里范围内开花模式的数据，了解气候变化如何对开花植物产生影响，成为近年来生态研究的重要课题之一。但传统的方法通常需要耗费大量经费，且需要较长的时间进行采样调查，后勤保障工作也面临着重重困难。而近期发布在《Flora》期刊上的研究，不仅克服了这些问题，同时还揭示出前所未有的细节。 关键词：时空分析  智慧生态学  SNS数据 本文首发自HyperAI超神经微信公众平台 樱花作为日本的国花，在大和文化中有着重要的地位。赏花（Hanami，...

内容一览：过去，人类在植物对外界感知应变能力的研究，大多停留在释放有机化合物、光电信号的传递上，最近一项研究表明植物还可以通过声波传递信息。近期，以色列特拉维夫大学研究人员通过机器学习，证实了植物在面对缺水、生存压力时会发出高频「尖叫」，目前这一成果已发布在《Cell》期刊上。 关键词：农学  支持向量机 卷神经网络 本文首发自HyperAI超神经微信公众平台 自然界的不良环境，包括地理位置、气候条件和人类活动等多个方面因素，会对植物造成危害，这些危害被称为困境或胁迫(Stress)。例如植物干旱缺水时，负责输送水分的木质部会形成气泡，气泡不断膨胀乃至爆裂，便...

内容一览：近日，美国演员工会正式加入编剧工会行列，开始举行罢工，由此，被多家媒体称为好莱坞「末日」时刻来临。值得关注的是，本次罢工的原因，除了老生常谈的薪资问题，还有一个重要的新挑战——AI的使用规范。关键词：SAG-AFTRA好莱坞反AI风波 作者|缓缓 编辑|三羊 当地时间7月13日，美国演员工会-美国广播电视演员工会联合会(SAG-AFTRA)宣布，他们与制片公司的谈判破裂，并从即日起进行罢工。本次罢工的原因，主要围绕薪资矛盾以及AI使用规范。SAG-AFTRA主席FranDrescher在新闻发布会上表示，「如果我们现在不挺身而出，就会陷入困境，将面临被机器取代的危险。」 罢工期间，...

本篇文章译自英文文档CompileYOLO-V2andYOLO-V3inDarkNetModels 作者是SijuSamuel 更多TVM中文文档可访问→ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。|ApacheTVM中文站 本文介绍如何用TVM部署DarkNet模型。所有必需的模型和库都可通过脚本从Internet下载。此脚本运行带有边界框的YOLO-V2和YOLO-V3模型。DarkNet解析依赖CFFI和CV2库，因此执行脚本前要安装这两个库。 pipinstallcffi pipinstallopencv-python numpy和m...

内容一览：矿物为技术社会提供了重要的原材料，同时也是许多地质事件和古代环境的唯一证据。几个世纪以来，寻找矿产资源以及探寻其起源和分布的基本原理，一直是地质学的主要关注点。近期，美国国家科学院院刊子刊《PNASNexus》发布了一篇研究成果，利用机器学习模型，通过矿物关联分析来预测新矿床地址和矿物种类。 关键词：机器学习  关联分析  矿物勘探 本文首发自HyperAI超神经微信公众平台 矿物在几十亿年前出现，并在生物进化过程中起到了至关重要的作用。目前的地质行业勘探技术虽然很多，但因矿产资源具有隐蔽性和不确定性等属性，矿产勘探过程非常曲折，同时面临风...