机器学习新闻
现在，美国能源部国家加速器实验室（SLAC ）的研究人员已经证明，他们可以使用机器学习来优化粒子加速器的性能，方法是通过向算法教授加速器操作背后的基本物理原理——无需先验数据。
2021-07-30
据悉，中国科学院云南天文台的研究人员首次利用机器学习方法预测日冕软X射线波段辐射。研究结果发表在权威国际天文学杂志《天体物理学杂志》上。
2021-07-22
近期，中国科学院云南天文台太阳物理研究团组副研究员洪俊超及其合作者研究员季凯帆、刘辉等人开展太阳观测分析与人工智能学习的学科交叉研究，基于当前主流的日冕极紫外波段成像数据，首次利用机器学习方法预测日冕软X射线波段辐射。
2021-07-21
近年来，转化神经成像技术通过结合磁共振和机器学习技术，能够为慢性疼痛的神经病理性机制提供一个更加完整的描述，并为临床诊断提供指导依据。
2021-07-05
近日，苹果软件工程师ZhuZeliangLiu和伊利诺伊大学土木与环境工程教授JinhuiYan正在尝试使用机器学习来预测增材制造（AdditiveManufacturing，AM）过程。
2021-07-04
去年，科学界建立了数千个机器学习模型和其他人工智能系统，以在胸部X光和CT图像上识别新冠病毒。一些研究人员对研究结果表示怀疑:这些模型是识别了新冠病毒的病理，还是基于混杂因素(如箭头和其他医学无关的特征)做出决策?
2021-06-28
使用伯克利实验室的Advanced Light Source(一种先进的同步加速器，可产生从红外到X射线的光进行化学成像)的机器学习技术，有助于找出快速充电的锂离子电池退化的原因。
2021-04-14
在过去的几年中，美国能源部SLAC国家加速器实验室的研究人员一直在开发「虚拟诊断」，该检测方法利用机器学习实现有效且无干扰地获得有关电子束质量的关键信息。最新的研究成果于近日发表在《自然·科学报告》(NatureScientific Reports)杂志上。
2021-04-07
伯克利实验室(Berkeley Lab)的X射线仪器对电池的研究做出了贡献，该电池使用了一种创新的机器学习方法来加快关于缩短可快速充电锂电池寿命的过程的学习曲线。
2021-04-06
在最近的一项研究中，巴西的一个研究人员团队通过各种机器学习方法教给了一个计算机程序，该程序可以检测胸部X射线中的COVID-19，其准确率为95 6至98 5%。
2021-03-29
