Présentation de l'article：Selon l'actualité du 14 juin, des chercheurs de Microsoft ont récemment présenté le modèle LLaVA-Med, qui est principalement utilisé pour la recherche biomédicale et peut déduire les conditions pathologiques des patients sur la base d'images tomodensitométriques et radiographiques. Il est rapporté que des chercheurs de Microsoft ont coopéré avec un groupe d'hôpitaux et obtenu un vaste ensemble de données correspondant à du texte d'image biomédicale pour former un modèle d'IA multimodal. Cet ensemble de données comprend des radiographies pulmonaires, des IRM, des images histologiques, pathologiques et tomodensitométriques, etc., avec une couverture relativement complète. ▲ Source de l'image Microsoft Microsoft utilise GPT-4, basé sur VisionTransformer et le modèle de langage Vicuna, pour entraîner LLaVA-Med sur huit GPU Nvidia A100, qui contient « toutes les informations de pré-analyse pour chaque image »,

2023-06-15 commentaire 0  1369

Présentation de l'article：Le modèle de base massivement pré-entraîné de Cabbage Leaf a connu un grand succès dans les domaines non médicaux. Cependant, la formation de ces modèles nécessite souvent des ensembles de données volumineux et complets, contrairement aux ensembles de données plus petits et plus spécialisés courants dans l’imagerie biomédicale. Des chercheurs de l'Institut Fraunhofer de médecine numérique MEVIS en Allemagne ont proposé une stratégie d'apprentissage multitâche qui sépare le nombre de tâches de formation des besoins en mémoire. Ils ont formé un modèle biomédical pré-entraîné universel (UMedPT) sur une base de données multitâches (comprenant la tomographie, la microscopie et les images radiographiques) et ont adopté diverses stratégies d'étiquetage telles que la classification, la segmentation et

2024-07-22 commentaire 0  979

Présentation de l'article：Éditeur : KX Transcriptomique spatiale et intégration de données multi-omiques La transcriptomique spatiale est un développement majeur après la transcriptomique unicellulaire, ce qui rend l'intégration de données multi-omiques cruciale. SpatialGlue : Un modèle de réseau neuronal graphique avec un double mécanisme d'attention. Des équipes de recherche de l'Agence de Singapour pour la science, la technologie et la recherche (A*STAR), BGI et l'hôpital Renji affilié à la faculté de médecine de l'Université Jiao Tong de Shanghai ont proposé un réseau neuronal graphique appelé SpatialGlue. . modèle, qui intègre des données multi-omiques via un double mécanisme d'attention pour révéler la structure histologiquement pertinente des échantillons de tissus d'une manière spatialement consciente. Avantages de SpatialGlue SpatialGlue est capable de combiner plusieurs modalités de données avec leurs contextes spatiaux respectifs. Par rapport à d'autres méthodes

2024-07-03 commentaire 0  551

Présentation de l'article：Daphne Yao, professeur d'informatique à Virginia Tech, espère améliorer la précision prédictive des modèles d'apprentissage automatique dans les applications médicales. Des prédictions inexactes peuvent avoir des conséquences potentiellement mortelles. Ces erreurs de prédiction peuvent conduire à des erreurs de calcul quant à la probabilité qu'un patient décède ou survive à son cancer lors d'une visite aux urgences. Ses découvertes ont été récemment publiées dans Medical Communications, une revue dédiée à la publication de recherches, de revues et d'articles de haute qualité dans tous les domaines de la recherche clinique, translationnelle et en santé publique. De nombreux ensembles de données cliniques sont déséquilibrés car ils sont dominés par des échantillons de population majoritaires, a déclaré Yao. Dans le paradigme typique du modèle d’apprentissage automatique universel, les différences raciales et d’âge existent probablement, mais peuvent être ignorées. Yao et son équipe de recherche ont travaillé avec

2023-04-13 commentaire 0  988

Présentation de l'article：La découverte de médicaments est un processus complexe en plusieurs étapes qui implique l’intersection de nombreuses sous-disciplines de la chimie et de la biologie. Les chimistes médicinaux humains jouent un rôle important dans ce processus grâce à leurs années d’expertise accumulées. Alors, l’intelligence artificielle (IA) peut-elle assumer le rôle que jouent les chimistes médicinaux dans la découverte de médicaments ? La réponse est peut-être oui. Récemment, une équipe de recherche des Instituts Novartis pour la recherche biomédicale (NIBR) et du Science Intelligence Center de Microsoft Research (AI4Science) a proposé conjointement un modèle d'apprentissage automatique capable de reproduire partiellement les connaissances collectives accumulées par les chimistes professionnels au travail. "l'intuition chimique". L'équipe de recherche estime que cette méthode peut compléter la modélisation moléculaire pour améliorer le développement futur de médicaments.

2023-11-02 commentaire 0  1161

Présentation de l'article：Éditeur | ScienceAI Récemment, une équipe de recherche conjointe de l'Université Jiao Tong de Shanghai, de l'AILab de Shanghai, de China Mobile et d'autres institutions a publié l'article « Towards Evaluating and Building Versatile Large Language Models for Medicine » sur la plateforme de prépublication arXiv, analysant et discutant de manière approfondie de la médecine clinique. de grands modèles de langage sous de multiples perspectives de données, d’évaluation et d’application de modèles. Toutes les données, codes et modèles impliqués dans cet article sont open source. GitHub :https://github.com/MAGIC-AI4Med/MedS-InsPaperLink :https://arx

2024-09-03 commentaire 0  1185

Présentation de l'article：IT House a rapporté le 3 novembre que le site officiel de l'Institut de physique de l'Académie chinoise des sciences a récemment publié un article sur le groupe SF10 de l'Institut de physique de l'Académie chinoise des sciences/Centre national de recherche sur la physique de la matière condensée de Pékin. et le Centre d'information sur les réseaux informatiques de l'Académie chinoise des sciences ont collaboré pour appliquer de grands modèles d'IA à la science des matériaux. Dans ce domaine, des dizaines de milliers de données sur les voies de synthèse chimique sont transmises au grand modèle de langage LLAMA2-7b, obtenant ainsi un modèle MatChat. , qui peut être utilisé pour prédire les voies de synthèse de matériaux inorganiques. IT House a noté que le modèle peut effectuer un raisonnement logique basé sur la structure interrogée et générer le processus de préparation et la formule correspondants. Il a été déployé en ligne et est ouvert à tous les chercheurs en matériaux, apportant une nouvelle inspiration et de nouvelles idées à la recherche et à l'innovation sur les matériaux. Ce travail concerne les grands modèles de langage dans le domaine de la science segmentée

2023-11-03 commentaire 0  674

Présentation de l'article：Les mathématiques, en tant que pierre angulaire de la science, ont toujours été un domaine clé de recherche et d’innovation. Récemment, sept institutions, dont l'Université de Princeton, ont publié conjointement LLEMMA, un grand modèle de langage dédié aux mathématiques, avec des performances comparables à celles de Google Minerva62B, et ont rendu public son modèle, son ensemble de données et son code, apportant ainsi des opportunités et des ressources sans précédent à la recherche mathématique. Adresse du papier : https://arxiv.org/abs/2310.10631 L'adresse du lien de l'ensemble de données est : https://huggingface.co/datasets/EleutherAI/proof-pile-2 Adresse du projet : https://github.com /Éleut

2023-11-18 commentaire 0  1162

Présentation de l'article：Selon les informations du 10 septembre, des chercheurs de l'Université de Rochester ont développé un outil d'intelligence artificielle qui peut aider les patients atteints de la maladie de Parkinson à évaluer à distance la gravité de leurs symptômes en quelques minutes. Publié dans la revue npj Digital Medicine, le nouvel outil demande aux utilisateurs de tapoter 10 fois leurs doigts devant une webcam, puis d'évaluer les performances sportives sur une échelle de 0 à 4. Les médecins demandent généralement aux patients d'effectuer des tâches motrices simples pour évaluer les troubles du mouvement et utilisent des lignes directrices telles que l'échelle d'évaluation unifiée de la maladie de Parkinson (MDS-UPDRS) de la Movement Disorder Society pour évaluer la gravité. Ce modèle d'intelligence artificielle peut fournir une évaluation rapide conformément aux directives MDS-UPDRS et générer automatiquement des informations interprétables, standardisées, reproductibles et conformes aux directives médicales.

2023-09-14 commentaire 0  1107

Présentation de l'article：Selon les informations de ce site du 3 septembre, une prévision précise de la durée de vie des batteries au lithium est cruciale pour le fonctionnement normal des équipements électriques. Cependant, la prévision précise de la durée de vie de la batterie se heurte à des difficultés en raison de la non-linéarité du processus de dégradation de la capacité de la batterie et de l’incertitude des conditions de fonctionnement. L'Académie chinoise des sciences a déclaré que l'équipe du chercheur Chen Zhongwei et du chercheur associé Mao Zhiyu du département de recherche sur les batteries et les systèmes électriques du Laboratoire national clé de conversion catalytique énergétique de l'Institut de physique chimique de Dalian, ainsi que le professeur Feng Jiangtao de Xi 'une université de Jiaotong, ont fait des progrès dans la recherche sur la gestion de la santé des batteries. Les résultats de recherche pertinents ont été publiés dans le Journal of Transportation Electrochemistry de l'Institute of Electrical and Electronics Engineers (DOI : 10.1109/TTE.2024.3434553 joint à ce site). 1. Selon les rapports, l'équipe de recherche a développé un nouveau modèle d'apprentissage en profondeur

2024-09-03 commentaire 0  383

Présentation de l'article：Selon le compte public officiel d'Alibaba Cloud, Alibaba Cloud et l'Académie chinoise des sciences médicales chinoises ont récemment signé un accord de coopération à Pékin pour lancer conjointement un laboratoire commun d'innovation en médecine traditionnelle chinoise intelligente numérique, engagé à construire un modèle numérique intelligent à grande échelle pour l'industrie de la médecine traditionnelle chinoise et promouvoir le développement de l'industrie de la médecine traditionnelle chinoise ▲Source de l'image Compte public officiel d'Alibaba Cloud Alibaba Cloud a déclaré que l'industrie de la médecine traditionnelle chinoise a attiré l'attention nationale ces dernières années et que les départements concernés ont lancé un certain nombre de politiques. promouvoir la culture de la médecine traditionnelle chinoise ainsi que l'héritage et l'innovation de la médecine traditionnelle chinoise avec « Internet + Médecine traditionnelle chinoise » comme noyau. Avec l’arrivée de la vague numérique, l’industrie de la médecine traditionnelle chinoise se trouve à une étape importante de son développement. Le cloud computing, l’intelligence artificielle, le big data et d’autres technologies ont donné une impulsion à la recherche scientifique et à l’innovation dans le domaine de la médecine traditionnelle chinoise. À cette fin, l'Académie chinoise des sciences médicales chinoises et Alibaba Cloud ont lancé une coopération approfondie. Ce site a appris par des informations officielles que, conformément à l'accord de coopération, les deux parties.

2023-08-16 commentaire 0  851

Présentation de l'article：Avertissement : Tout le contenu fourni sur ce site Web provient de plateformes tierces. Nous n'offrons aucune garantie pour le site Web et son contenu. Toutes les données et documents pertinents sur le site Web sont uniquement destinés à des fins d'apprentissage et de recherche et ne constituent aucun conseil ou base pour l'investissement, le droit ou d'autres domaines. Vous devez utiliser les données et contenus pertinents avec prudence et supporter tous les risques encourus. Vous êtes fortement encouragé à effectuer vos propres recherches, examens, analyses et vérifications du contenu. Site » Comment acheter et vendre du Bitcoin ? Tutoriel de trading Bitcoin

2024-02-08 commentaire 0  41816

Présentation de l'article：Avertissement : Tout le contenu fourni sur ce site Web provient de plateformes tierces. Nous n'offrons aucune garantie pour le site Web et son contenu. Toutes les données et documents pertinents sur le site Web sont uniquement destinés à des fins d'apprentissage et de recherche et ne constituent aucun conseil ou base pour l'investissement, le droit ou d'autres domaines. Vous devez utiliser les données et contenus pertinents avec prudence et supporter tous les risques encourus. Vous êtes fortement encouragé à effectuer vos propres recherches, examens, analyses et vérifications du contenu. Site » Où acheter des cryptomonnaies ? (Liste des échanges mondiaux de crypto-monnaie)

2024-02-07 commentaire 0  983

Présentation de l'article：Pan Yichen : étudiant en première année de master à l’Université du Zhejiang. Kong Dehan : responsable de l'algorithme de modèle chez Cross Star Technology. Zhou Sida : Diplômé de l'Université de Nanchang en 2024, il étudiera pour une maîtrise à l'Université des sciences et technologies électroniques de Xi'an. Cui Cheng : diplômé en 2024 de l'Université de médecine traditionnelle chinoise du Zhejiang et étudiera pour une maîtrise à l'Université de Suzhou. Pan Yichen, Zhou Sida et Cui Cheng ont réalisé conjointement les travaux de recherche de cet article en tant que stagiaires en algorithme chez Cross Star Technology. À l'ère actuelle de développement technologique rapide, le Large Language Model (LLM) change la façon dont nous interagissons avec le monde numérique à une vitesse sans précédent. Les agents intelligents basés sur LLM (LLMAgent) sont progressivement intégrés, depuis la simple recherche d'informations jusqu'aux opérations complexes sur les pages Web.

2024-07-18 commentaire 0  524

Présentation de l'article：IT House a rapporté le 16 juin que l'Institut d'automatisation de l'Académie chinoise des sciences a publié ce matin une nouvelle génération de grand modèle d'intelligence artificielle développé par l'institut de Shanghai - Zidong Taichu 2.0. Selon les rapports, par rapport à la première génération, le nouveau grand modèle se concentre sur l'amélioration des capacités de prise de décision et de jugement, en passant de la perception, de la cognition à la prise de décision, et jouera un rôle plus important dans les domaines des soins médicaux, des transports. , la production industrielle et d'autres domaines à l'avenir. Selon des rapports précédents d'IT House, le grand modèle d'IA de première génération de Zidong Taichu a été lancé en 2021. Il a été développé conjointement par l'Institut d'automatisation de l'Académie chinoise des sciences et Huawei et est connu comme « le premier grand modèle multimodal au monde ». modèle avec 100 milliards de paramètres. Différent de la plupart des modèles linguistiques à grande échelle actuels qui sont principalement basés sur du texte, le modèle à grande échelle « Zidong Taichu » prend la technologie multimodale comme noyau dès le début de son développement, utilisant des images, des sons, du texte et d'autres mises à jour.

2023-06-16 commentaire 0  1381

Présentation de l'article：Ce site Web a rapporté le 27 janvier que Cai Lei, un combattant de la SLA, fondateur de Overcome ALS Charitable Trust et ancien vice-président de JD.com, et son épouse Duan Rui feront un don supplémentaire de 100 millions de yuans pour soutenir la recherche fondamentale sur la SLA. recherche et développement de médicaments, projets de recherche médicale clinique et autres projets de recherche scientifique. Cai Lei prévoit également de créer une équipe de recherche sur la SLA composée de plus de 100 personnes, dédiée au soutien des scientifiques et des médecins et à la promotion de l'amélioration du système de recherche scientifique sur la SLA. Ils renforceront la coopération avec les plateformes de coopération en matière de recherche préclinique, telles que les banques de cellules, d'organes, d'animaux et d'échantillons, tout en élargissant les ressources telles que les banques de gènes. En outre, ils soutiendront activement le développement et la préparation rapides de petites molécules, protéines, cellules, AAV, acides nucléiques et autres médicaments. Dans le même temps, ils construiront également un réseau national de coopération clinique décentralisée guidé par des experts faisant autorité pour accélérer les essais cliniques.

2024-01-27 commentaire 0  674

Présentation de l'article：Introduction Bro est un framework d'analyse de réseau open source qui se concentre sur la surveillance de la sécurité du réseau. Il est le résultat de 15 années de recherche et est largement utilisé par les universités, les laboratoires de recherche, les centres de calcul intensif et de nombreux membres de la communauté scientifique ouverte. Il a été développé principalement par le Berkeley International Computer Science Institute et le National Supercomputer Applications Center de l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign. Les fonctionnalités de Bro incluent : Le langage de script de Bro prend en charge les stratégies de surveillance spécifiques au site. La prise en charge d'un analyseur de réseau hautes performances prend en charge de nombreux protocoles et permet une analyse sémantique avancée au niveau de l'application. Il conserve de riches statistiques de couche d'application des réseaux qu'il surveille. Bro est capable d'interfacer. avec d'autres applications pour échanger des informations en temps réel. Ses journaux enregistrent tout de manière exhaustive et fournissent une vue de haut niveau de l'activité du réseau.

2024-01-04 commentaire 0  1308

Présentation de l'article：La formation de modèles d’apprentissage profond de plus en plus vastes est une tendance émergente au cours de la dernière décennie. Comme le montre la figure ci-dessous, l'augmentation continue du nombre de paramètres du modèle améliore de plus en plus les performances des réseaux de neurones et génère également de nouvelles orientations de recherche, mais le modèle pose également de plus en plus de problèmes. Premièrement, ces modèles ont souvent un accès limité et ne sont pas open source, ou même s’ils sont open source, leur fonctionnement nécessite néanmoins une grande quantité de ressources informatiques. Deuxièmement, les paramètres de ces modèles de réseau ne sont pas universels, ce qui nécessite une grande quantité de ressources pour la formation et la dérivation. Troisièmement, le modèle ne peut pas être étendu indéfiniment car la taille des paramètres est limitée par le matériel. Pour résoudre ces problèmes, une nouvelle tendance de recherche axée sur l’amélioration de l’efficacité est en train d’émerger. Récemment, plus d’une douzaine de chercheurs de l’Université hébraïque, de l’Université de Washington et d’autres institutions ont uni leurs forces pour

2023-04-08 commentaire 0  946

Présentation de l'article：Big Data Digest Produit par : Caleb Le tabouret peut être considéré comme un grand « trésor » excrété par les humains. La forme des selles peut non seulement aider à déterminer l'état de santé d'une personne, mais peut même révéler vos informations personnelles. Cela suffit à montrer que les selles jouent également un rôle très important dans le domaine de l'IA. Aujourd’hui, de nouvelles recherches montrent que le bruit de la défécation peut également être utilisé comme preuve médicale. Il semble que les recherches sur les selles deviennent de plus en plus intéressantes. Des chercheurs affiliés au Georgia Institute of Technology aux États-Unis ont publié un article intitulé The feces thesis: Using machine learning to détecte la diarrhée. L'article propose un modèle d'apprentissage automatique qui utilise des capteurs installés dans les toilettes.

2023-04-13 commentaire 0  884

Présentation de l'article：Avec le score d’IA le plus élevé de l’histoire, le nouveau modèle de Google vient de passer l’examen de vérification de licence médicale aux États-Unis ! Et dans des tâches telles que les connaissances scientifiques, la compréhension, la récupération et les capacités de raisonnement, il correspond directement au niveau des médecins humains. Dans certaines performances cliniques de questions et réponses, il a dépassé le modèle SOTA original de plus de 17 %. Dès que ce développement a été rendu public, il a immédiatement déclenché des discussions animées au sein de la communauté universitaire. De nombreux acteurs de l'industrie ont soupiré : enfin, il est là. Après avoir vu la comparaison entre Med-PaLM et les médecins humains, de nombreux internautes ont exprimé qu'ils attendaient déjà avec impatience que des médecins en IA prennent ce poste. D'autres ont ridiculisé l'exactitude de ce timing, qui coïncidait avec le fait que tout le monde pensait que Google « mourrait » à cause de ChatGPT. Voyons de quel genre de recherche il s’agit ? Le score d’IA le plus élevé de l’histoire En raison du professionnalisme des soins médicaux, l’application des modèles d’IA d’aujourd’hui dans ce domaine.

2023-04-18 commentaire 0  1136