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搜索结果: 1-15 共查到知识要闻相关记录10582条 . 查询时间(2.592 秒)
2024年12月18日,信息学院(人工智能学院)青年教师刘宁在人工智能科学问题解答多模态推理领域取得重要进展。研究成果以“T-SciQ: Teaching Multimodal Chain-of-Thought Reasoning via Large Language Model Signals for Science Question Answering”为题,发表在人工智能顶级会议AAAI-2...
在国家自然科学基金项目(批准号:62122025、U22A2037、62202353)等资助下,湖南大学曾湘祥教授团队、西安电子科技大学李朋勇副教授团队,在利用人工智能设计靶向药物研究方面取得进展。相关成果以“一种通过反应性分子砌块进行合理配体生成与毒性控制的深度学习方法(A deep learning approach for rational ligand generation with to...
2024年11月28日,以“AI领航·智绘能源”为主题的700亿参数昆仑大模型建设成果发布会在京举办,标志着中国石油在人工智能领域又迈出坚实一步。
2024年12月4日,甘肃省工业和信息化厅印发了《甘肃省工业和信息化厅关于同意组建甘肃省智能网联产业技术创新联盟等四家产业技术创新联盟及甘肃省风能服务产业技术创新联盟更名的批复》的通知,中国科学院兰州化学物理研究所牵头成立的“甘肃省马铃薯产业技术创新联盟”获批。
2024年11月27日,中国科学院大连化学物理研究所在“人工智能赋能新型工业化供需对接深度行暨石化化工行业发展推进大会”上,发布了由大连化物所低碳催化与工程研究部叶茂研究员、刘中民院士团队与相关单位合作开发的智能化工大模型2.0,将为化工行业的智能化转型提供重要支撑。
2024年11月15日,在2024年全国都市现代农业发展研讨会暨海峡两岸农业科技创新发展交流会上,上海交通大学与中国农学会联合发布了《中国都市现代农业发展报告(2024)》。上海交通大学特聘教授、农业农村部都市农业重点实验室主任、中国农学会常务理事周培教授对报告进行了详细解读。
数据作为一种新型生产要素,已成为推动新质生产力发展的重要引擎。要充分激活数据要素潜能并实现其经济价值,推动数据的市场化流通和多方合作至关重要。然而,与传统生产要素不同,数据要素在流通过程中呈现出价值异质性、正外部性、隐私负外部性和非竞争性等特征。这些特征不仅使数据的价值衡量和定价难以标准化,也为探究数据的流通和不同市场主体间的合作带来挑战。
预测市场,又称信息市场,是一种通过交易合约来反映公众对未来不确定事件预期结果的市场机制。这一市场机制具备信息整合能力强和预测结果准确性高等特点,在众多领域具有广泛的应用场景,例如,在房地产市场中,大众对房价的预期可为政府制定宏观调控政策提供参考依据;在农业领域,天气预测市场能帮助农民提前应对和规避极端天气带来的风险,有效保障农作物的产量。交易价格在预测市场中发挥着至关重要的作用,它是信息传递和共享...
服务业是许多国家的支柱型产业之一,是经济稳定增长的重要基础。服务质量不高是服务业发展面临的痛点和难点问题之一。在医疗、呼叫中心等顾客密集型服务中,提升服务质量往往意味着服务时间的延长,进而加重服务系统拥挤程度。传统观点认为,由分散式服务转向池化服务(将多个服务队列合并)机制能够缓解系统拥挤,从而激励代理人提高服务质量,进而提升系统效率。然而,上述两种服务机制的选择也会影响代理人对服务时间的决策。因...
2024年11月25日,中国科学院上海光学精密机械研究所研究员司徒国海团队提出了基于深度神经网络的、能够应用于自然场景的实时非侵入式透过散射介质光学成像方法(DescatterNet)。相关研究成果以Learning-based real-time imaging through dynamic scattering media为题,发表在《光:科学与应用》(Light: Science & Ap...
近期,上海科技大学信息科学与技术学院郑杰课题组与合作者在《自然·通讯》(Nature Communications)发表了题为“Benchmarking Machine Learning Methods for Synthetic Lethality Prediction in Cancer”的研究论文。文章通过设计多个场景系统性比较了12种最新的机器学习方法在合成致死(Synthetic Let...
2024年11月25日,上海科技大学信息科学与技术学院郑杰课题组与合作者在《自然·通讯》(Nature Communications)发表了题为“Benchmarking Machine Learning Methods for Synthetic Lethality Prediction in Cancer”的研究论文。文章通过设计多个场景系统性比较了12种最新的机器学习方法在合成致死(Synt...
2024年11月25日,中国科学院合肥物质院智能所王智灵研究员课题组提出了一种基于注意力机制和数据增强的点云3D目标检测方法,有效提高了自动驾驶车辆对成像小目标的检测性能。该研究成果被智能交通领域国际顶级期刊IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 正式接收,并以“Early Access”的方式网络首发。
加快新兴显示照明LED如量子点LED的研究具有重要意义。当前,由于缺乏原位、直观的表征手段,新兴LED的内部运行机制理解尚不充分,限制了新兴LED的研发速度。2020年,中国科学技术大学教授樊逢佳团队研发出世界首台电激发瞬态吸收(EETA)光谱仪。这一技术可以给LED“拍片子”,全方位透视LED中的载流子和电场的时间分辨、空间分布等信息,为LED的机理研究提供关键的技术支持,推动LED领域的科学探...
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...

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