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...

随着人工智能（AI）技术的快速发展，深度学习在复杂任务中取得了显著进展。然而，深度学习的成功在很大程度上依赖于大量标注数据，而数据的标注过程不仅耗时、劳动密集，还需要专业的领域知识，成本高昂。特别是在一些专业领域中，如机器人技能学习、催化剂发现、药物发现和蛋白质生产优化等，获取标注数据的难度和成本尤其突出。为了解决这一问题，深度贝叶斯主动学习（Deep Bayesian Active Learning, DBAL）应运而生。DBAL通过主动选择最有信息量的数据进行标注，显著提高了标注效率，从而在有限标注数据的情况下实现高质量的学习。 然而，DBAL的实现面临着一个重要的技术挑战：它需要处理大量的随机变量和高带宽的数据传输，这对传统的确定性硬件提出了极高的要求。传统的互补金属氧化物半导体（Co...

机器学习助力量子化学：逼近耦合簇精度的分子电子结构预测 学术背景 在物理学、化学和材料科学领域，计算方法是揭示各种物理现象背后机制和加速材料设计的关键工具。然而，量子化学计算（尤其是电子结构计算）通常是计算瓶颈，限制了计算速度和可扩展性。尽管近年来机器学习方法在加速分子动力学模拟和提高精度方面取得显著成功，但现有的机器学习模型大多基于密度泛函理论（DFT）数据库作为训练数据的“真实值”，其预测精度无法超越DFT本身。DFT作为一种平均场理论，其计算通常引入的系统误差比化学精度（1 kcal/mol）大几倍，这限制了基于DFT数据集训练的机器学习模型的整体精度。 相比之下，耦合簇方法（CCSD(T)）被认为是量子化学的“金标准”，能够提供各种分子性质的高精度预测。然而，CCSD(T)的计算成本...

关于动态视觉刺激生成的时空风格转移算法的研究报告 学术背景 视觉信息的编码与处理一直是神经科学和视觉科学领域的重要研究方向。随着深度学习技术的快速发展，研究人工视觉系统与生物视觉系统之间的相似性成为热点。然而，视觉研究中生成适当的动态视觉刺激以测试特定假设的方法相对匮乏。现有的静态图像生成方法虽然已有较大进展，但在处理动态视觉刺激时，仍存在灵活性不足、生成结果偏离自然视觉环境统计特性等问题。为此，研究者们开发了一种名为“时空风格转移”（Spatiotemporal Style Transfer, STST）的算法，旨在生成能够匹配自然视频的低级时空特征，同时去除高级语义信息的动态视觉刺激，为研究物体识别提供了有力的工具。 此外，深度学习模型在视觉任务中的表现与生物视觉系统的比较也需要大量的可...

基于模拟退火算法的加权网络随机化研究 背景介绍 在神经科学领域，连接组学（connectomics） 是研究大脑神经网络结构和功能的重要分支。随着现代成像技术的发展，研究人员能够获取到大量的生物意义丰富的边权重（edge weights），这些权重信息对于理解大脑网络的组织和功能至关重要。然而，尽管加权网络分析在连接组学中日益普及，现有的网络随机化模型大多仅保留二元节点度（binary node degree），而忽略了边权重的重要性。这导致在评估网络特征的显著性时，可能无法准确反映出权重信息的影响。 为了解决这一问题，来自McGill University、University of Minnesota等机构的研究团队提出了一种基于模拟退火算法（simulated annealing al...

引言 近年来，利用数值方法求解偏微分方程（Partial Differential Equations, PDEs）已在工程和医学等广泛学科中扮演了重要角色。这些方法在拓扑和设计优化以及临床预测中的应用已显示出显著成效。然而，由于在多种几何体上进行多次问题求解所需的计算成本非常高，导致这些方法在很多场景下变得无法负担。因此，开发能够在不同几何条件下提高PDE求解效率的方法，成为了近年科学机器学习领域的一个研究热点。 论文背景与来源 《A Scalable Framework for Learning the Geometry-Dependent Solution Operators of Partial Differential Equations》这篇文章由Minglang Yin、Nic...