学术背景与研究动机 在牙科医疗保健领域，锥形束计算机断层扫描（CBCT, Cone Beam Computed Tomography）是一种广泛应用的三维成像技术。CBCT能够提供口腔的三维图像，尤其在对牙源性病变的诊断中表现出色。然而，CBCT图像的分割（segmentation）——即对图像中每个体素（voxel）标记出病变、骨骼、牙齿和修复材料——是一个关键且复杂的任务。目前，临床实践中主要依赖手动分割，这不仅耗时，还需要大量的专业知识。为了实现自动化分割，减少对大量手动标记数据的依赖，研究者们提出了结合口腔解剖知识的半监督学习方法。本文提出了一种新颖的“口腔解剖知识引导的半监督学习模型”（OAK-SSL, Oral-Anatomical Knowledge-Informed Semi...

学术背景 随着有机化合物对环境污染的威胁日益加剧，研究不同水生生物对有机化合物的毒性反应变得至关重要。这些研究不仅有助于评估污染物对整个水生生态系统的潜在生态影响，还为环境保护提供了重要的科学依据。传统的实验方法虽然能够提供一定的数据，但其成本高昂、耗时较长，且难以应对大规模化学物质的毒性评估。随着深度学习技术的快速发展，其在预测水生毒性方面表现出更高的准确性、更快的数据处理速度以及更好的泛化能力。然而，现有方法在处理高维特征数据时仍存在局限性，尤其是在捕捉分子复杂结构和相互作用方面。因此，如何开发一种能够同时预测多种水生生物毒性的多任务深度学习模型，成为了当前研究的重要课题。 论文来源 本文由Xin Yang、Jianqiang Sun、Bingyu Jin等研究者共同完成，他们分别来自U...

新型阻变存储器驱动的零样本多模态事件学习系统：硬件-软件协同设计的研究报告 学术背景 人类大脑是一种复杂的脉冲神经网络（Spiking Neural Network, SNN），能够以极低的功耗在多模态信号中进行零样本学习（Zero-shot Learning），即通过泛化已有知识来处理新任务。然而，将这种能力复制到神经形态硬件中面临着硬件和软件的双重挑战。硬件方面，摩尔定律的放缓以及冯·诺依曼瓶颈（von Neumann bottleneck）限制了传统数字计算机的效率；软件方面，脉冲神经网络的训练复杂度极高。为了解决这些问题，研究人员提出了一种硬件-软件协同设计的方法，结合了阻变存储器（Resistive Memory）和人工神经网络（Artificial Neural Network,...

基于混合专家与三维模拟内存计算的大语言模型高效扩展 学术背景 近年来，大规模语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理、文本生成等领域展现出了强大的能力。然而，随着模型规模的不断增加，训练和推理的成本也急剧上升，尤其是在内存占用、计算延迟和能耗方面。这成为阻碍LLMs广泛应用的主要瓶颈之一。传统的冯·诺依曼架构在处理大规模参数时，数据频繁在内存和计算单元之间移动，导致所谓的“冯·诺依曼瓶颈”，加剧了这些挑战。 为了解决这一问题，研究者们探索了多种技术路径，其中之一是“专家混合”（Mixture of Experts, MoE）架构。MoE通过条件计算（conditional computing）机制，动态选择输入的处理路径，只激活模型的一部分参数，从而显...

多模态学习揭示基因型-表型动态关系 背景介绍 基因型与表型之间的复杂关系一直是生物学领域的核心问题之一。基因型（genotype）指生物体的遗传信息，而表型（phenotype）则是这些遗传信息在特定环境下的表现。尽管早在1909年，Wilhelm Johannsen就提出了这两个术语，并试图量化它们之间的关系，但一个多世纪以来，我们仍然无法精确地描述基因型如何通过复杂的基因表达模式塑造表型。近年来，单细胞RNA测序（single-cell RNA sequencing, scRNA-seq）等技术的发展使得我们能够在细胞分辨率下观察基因表达的复杂动态，然而这些技术仍然无法全面映射基因型组合如何导致表型的产生。 当前的研究方法，如正向遗传学（forward genetics）和反向遗传学（r...

免疫检查点抑制剂毒性的预测与监控：DysPred深度学习框架的突破性应用 学术背景 免疫检查点抑制剂（immune checkpoint inhibitors, ICIs）是近年来癌症免疫治疗领域的重大突破，通过抑制免疫检查点信号通路，增强机体的抗肿瘤免疫反应。然而，ICIs在治疗过程中可能引发广泛的免疫相关不良反应（immune-related adverse events, irAEs），这些不良反应不仅影响患者的生活质量，甚至可能导致器官功能受损或死亡。由于irAEs在临床环境、肿瘤类型、组织特异性及患者人口统计学特征中的高度异质性，亟需一种稳健且可扩展的方法来预测和管理这些不良反应。 尽管已有研究通过临床试验和传统的药物不良反应数据集（如SIDER和OFFSIDES）对irAEs进行...