搜索结果: 1-15 共查到“工学 学习”相关记录1515条 . 查询时间(0.281 秒)
国家自然科学基金委员会中国学者在PID控制赋能深度学习加速优化方面取得进展（图）
模型 神经网络 高性能
2024/12/21
在国家自然科学基金项目（批准号：61973270、62301486、12171431）资助下，浙江大学许超教授和蔡声泽研究员团队在比例-积分-微分（PID）控制赋能深度学习加速优化方面取得进展。研究成果以“基于比例-积分-微分控制器的深度学习加速优化（Accelerated optimization in deep learning with a proportional-integral-der...
水质监测是环境保护的重要组成部分，电活性生物膜（EAB）传感器凭借其高灵敏度、快速响应和低成本优势，已广泛应用于水污染监测。然而，传统EAB传感器因其输出的电信号为综合响应，难以在复杂水体中同时识别多种毒物。随着计算机科学的发展，机器学习（ML）技术在环境污染评估中展现出巨大的潜力，为多毒物检测提供了新的解决方案。
中国科学院科研人员提出面向非平稳工业时间序列预测的自适应持续学习方法（图）
预测 函数 数据
2024/12/3
工业时间序列是反映生产过程的结构化数据。工业时间序列的分析和预测对优化工业流程、提升效率具有重要意义。而工业生产过程的动态变化导致时间序列数据分布漂移，使得传统静态预测模型无法长期保持高效性。传统的模型更新方法如重新训练的计算和存储成本高昂，增量微调的方式易导致已学模式的灾难性遗忘。这限制了现有模型在非平稳工业环境中的应用效果。
中国科学院国家空间中心科研人员提出一种结合深度学习框架和物理信息的日冕物质抛射到达时间预测模型（图）
物理信息 预测 模型 卫星
2024/11/29
日冕物质抛射（CME）是日冕物质在较短的时间内被大规模抛出太阳的一种现象，是太阳大气中最剧烈的爆发活动之一。CME携带着巨大的质量和磁通量，速度可达每秒几千公里。通常，CME从太阳传播到地球需要2-4天。到达地球后，由CME引发的地磁暴可能会影响航空安全、卫星操作、无线电通信、电力传输以及许多其他高科技活动或设施。因此，需要可靠的预测和早期预警，以便采取适当的措施以减少潜在损失。
自然资源部举行生态文明大讲堂 学习贯彻新修订的《矿产资源法》
自然资源部 生态文明 矿产资源法
2024/11/26
2024年11月21日，在第十一个国家宪法日来临之际，自然资源部举行2024年第四期生态文明大讲堂，集中学习新修订的《矿产资源法》，深入贯彻习近平生态文明思想和习近平法治思想，增强自然资源系统党员干部法治理念、法治思维和法治能力。部党组书记、部长王广华等在京领导参加学习，部党组成员、副部长许大纯主持并作总结讲话。
中国科学院大连化物所等开发出用于电池荷电状态跨域预测的新型深度学习框架（图）
电池 预测 智能
2024/11/23
2024年11月21日，中国科学院大连化学物理研究所研究员陈忠伟、副研究员毛治宇团队联合西安交通大学教授冯江涛，在电池健康管理领域取得进展。该团队开发了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，解决了传统方法对域间差异和目标数据标签的依赖，为电池实时SOC预估提供了新思路，有望实现电池SOC的精准跨域评估。同时，这一迁移学习框架作是该团队开发的第一代电池数字大脑PBSRD Di...
中国科学院物理研究所范德华介电体的高通量筛选与机器学习分类（图）
机器 界面 器件
2024/11/23
二维（2D）半导体因其原子级厚度和卓越的栅控性，在下一代纳米场效应晶体管（FET）中展现出巨大的潜力。然而，这些材料的电学性能往往受限于栅极介电材料的选择。理想的范德华介电体要求具备高的介电常数、大的带隙、与二维半导体匹配的能带边、以及较弱的界面散射。范德华（vdW）介电体表面无悬挂键，有助于降低界面散射，为与二维半导体的集成提供了一种可能的方案。但目前已知的范德华介电体种类仍然十分有限，且难以同...
中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业绿色发展科学与工程团队提出基于作物模型与机器学习的格网化冬小麦产量估算模型（图）
作物模型 机器学习 格网化 冬小麦 产量估算 模型 Computers and Electronics in Agriculture 遥感数据
2024/12/3
近日，中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业绿色发展科学与工程团队构建了格网化冬小麦产量估算模型，通过遥感数据同化与机器学习技术的深度融合，显著提升了冬小麦区域产量预测的精度。相关成果以“Integrating remote sensing assimilation and SCE-UA to construct a grid-by-grid spatialized crop model ca...
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...
大食物观是一个体系，涵盖粮食安全、食物生产、多元化供给、营养健康、绿色发展等方面，内容丰富。学习运用好大食物观蕴含的三个融合，有助于贯彻落实大食物观。一、粮食安全与多元化食物生产供给相融合。二、食物生产与营养健康相融合。三、食物生产与绿色发展相融合。
机器学习模型精准预测沼气工程产物特性（图）
机器学习 模型 沼气工程 化学工程杂志
2024/11/20
近日，中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所种植废弃物清洁转化与高值利用创新团队，通过机器学习算法对湿法沼气工程中发酵产物特性进行了精准预测。相关研究成果发表在《化学工程杂志（Chemical Engineering Journal）》上。
“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！”