研究提出新型時間序列預測框架
近期，中國科學院軟件研究所研究團隊為提升大語言模型時間序列預測性能，提出了向量注入式上下文學習框架。該框架能夠穩定提升時間序列預測性能，并可以降低計算開銷。 大語言模型進行時間序列預測時面臨一項主要挑戰——預訓練文本與時間序列數據在分布與結構上存在差異。傳統方法采用全量微調來減少這種差異，但其訓練成本高、顯存占用大，限制了實際應用。 研究團隊提出引入上下文學習的方法LVICL。該方法通過在輸入提示中引入任務示例，使模型無需更新參數即可實現“類似微調”的效果。為提升上下文學習對示例選擇與順序敏感的不穩定問題，該方法提取示例的向量表示，并以置換不變的方法進行聚合，從而消除順序敏感性；采用輕量適配器對聚合后的上下文向量進行精練，抑制其中可能干擾預測的分量，增強對示例選擇的魯棒性；將優化后的向量注入到大語言模型各層的殘差流中，以可控方式引導模型進行預測。 研究團隊在多個時間序列預測基準數據集上對LVICL進行系統評估。實驗表明......閱讀全文
研究提出新型時間序列預測框架
近期，中國科學院軟件研究所研究團隊為提升大語言模型時間序列預測性能，提出了向量注入式上下文學習框架。該框架能夠穩定提升時間序列預測性能，并可以降低計算開銷。 大語言模型進行時間序列預測時面臨一項主要挑戰——預訓練文本與時間序列數據在分布與結構上存在差異。傳統方法采用全量微調來減少這種差異，但其
用動態融合策略提高長期時間序列預測性能
在數據分析和機器學習領域，時間序列預測一直是一個關鍵且具有挑戰性的任務。它在經濟、氣象、交通等多個領域發揮著重要作用，其中長期時間序列預測因其復雜性和不確定性而更受關注。近日，中國科學院軟件研究所天基綜合信息系統全國重點實驗室研究團隊提出了一種新的動態融合頻率方法，顯著提高了長期時間序列預測的準確性
用動態融合策略提高長期時間序列預測性能
在數據分析和機器學習領域，時間序列預測一直是一個關鍵且具有挑戰性的任務。它在經濟、氣象、交通等多個領域發揮著重要作用，其中長期時間序列預測因其復雜性和不確定性而更受關注。近日，中國科學院軟件研究所天基綜合信息系統全國重點實驗室研究團隊提出了一種新的動態融合頻率方法，顯著提高了長期時間序列預測的準確性
基于深度學習的時間序列預測研究獲進展
時間序列預測是大規模數據無損壓縮和極端天氣預報等領域的核心技術。隨著應用場景多樣化和數據復雜性提升，現有模型在異構數據的統一表達、長序列結構依賴建模、極端天氣波動捕捉等方面存在挑戰。中國科學院計算機網絡信息中心人工智能團隊圍繞上述挑戰開展研究，提出一系列創新算法與模型，并在實際系統部署應用。
構建“整合AIR的序列和結構特征,預測免疫反應”學習框架
適應性免疫受體（AIR，包括 T 細胞受體，TCR；B 細胞受體，BCR）與其同源抗原之間的結構對接是適應性免疫中最基本的過程之一。然而，目前預測 AIR-抗原結合的方法很大程度上依賴于 AIR 的序列衍生特征，忽略了結合親和力所必需的結構特征。 騰訊 AI Lab 的研究人員提出了一個名為
獲取時間序列圖像
獲取時間序列圖像 ?共聚焦顯微鏡的"Time-Series"功能，可以自動在實驗者規定的時間內按照設定的時間間隔獲取圖像。只需設定所需的時間間隔以及所需圖像數量，開啟“Start T”功能鍵，即可進行實驗。“Time-Series"功能大大減輕了實驗者的勞動強度，對于熒光漂白恢復和鈣離子成像等實驗非
馬鈴薯基因組序列框架圖全球發布
中國科學家的創新性思路助推測序工作提前完成 9月23日，由14國科學家組成的“國際馬鈴薯基因組測序協作組”分別在北京、阿姆斯特丹、倫敦、紐約、利馬等地同時宣布了馬鈴薯基因組序列框架圖的完成。此次公布的馬鈴薯基因“藍圖”繪制工作的中國參與單位主要來自中國農業科學院蔬菜花卉所和深圳華大基因研究院。
構建單細胞癌癥基因組時間序列模型，可預測乳腺癌細...
構建單細胞癌癥基因組時間序列模型，可預測乳腺癌細胞克隆適應性不同生物會隨著時間的推移不斷進化，環境壓力可促使具有某些特征的個體在群體中變得更加普遍。癌癥也不例外，在不斷增殖的腫瘤中，具有最佳競爭資源和抵御環境壓力的癌細胞會逐漸占據主導地位。癌細胞的適應性（fitness）并不是一成不變的。在化療藥物
深度學習框架可預測鋰電池壽命
近日，華東理工大學機械與動力工程學院、先進電池系統與安全重點實驗室教授欒偉玲課題組與國家級高層次人才、華東理工大學講席教授陳浩峰合作，在全球交通科學與技術領域期刊《交通電動化》發表論文，首次提出用于鋰電池壽命預測相關的可解釋性深度學習框架。 在鋰電池壽命預測領域，建立全面的電池老化模型是項艱巨
蛋白質序列分析和結構預測
【實驗目的】 1、掌握蛋白質序列檢索的操作方法； 2、熟悉蛋白質基本性質分析； 3、熟悉基于序列同源性分析的蛋白質功能預測，了解基于motif、結構位點、結構功能域數據庫的蛋白質功能預測； 4、了解蛋白質結構預測。【實驗內容】 1、使用Entrez或SRS信息查詢系統檢索人脂聯素（ad
蛋白質序列分析和結構預測
【實驗目的】1、掌握蛋白質序列檢索的操作方法；2、熟悉蛋白質基本性質分析；3、熟悉基于序列同源性分析的蛋白質功能預測，了解基于motif、 結構位點、結構功能域數據庫的蛋白質功能預測；4、了解蛋白質結構預測。【實驗內容】1、使用Entrez或SRS信息查詢系統檢索人脂聯素 (adiponectin)
新版《中國綜合地層和時間框架》發布
近日，由中國科學院院士、中科院南京地質古生物研究所研究員沈樹忠、戎嘉余主編的《中國科學：地球科學》專輯《中國綜合地層和時間框架》正式出版。這是對本世紀以來中國地層學研究進展的一次綜合性整理和總結，專輯中發布的中國高精度綜合地層框架，可為全球或區域地層深化研究、各省區開展大比例尺地質填圖工作，以及
基因可預測人類死亡時間？
[導讀]美國科學家發現了一種特別的基因，甚至能預測一個人最可能在一天中的什么時候死亡。 美國科學家聲稱發現了一種特別的基因，不僅能夠確定你能否成為一個早起的人，而且能夠將你可能去世的時間預測到上午還是下午。這種特別基因控制著人體生理節律，或許是當人接近死亡的時候，身體會還原到一種更加自然的
蛋白質序列分析和結構預測實驗
實驗步驟1. ?人脂聯素蛋白質序列的檢索（1）調用Internet瀏覽器并在其地址欄輸入Entrez網址（http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Entrez）；（2）在Search后的選擇欄中選擇protein；（3）在輸入欄輸入homo sapiens adiponectin；（
蛋白質序列分析和結構預測實驗
實驗步驟 1. ?人脂聯素蛋白質序列的檢索（1）調用Internet瀏覽器并在其地址欄輸入Entrez網址（http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Entrez）；（2）在Search后的選擇欄中選擇protein；（3）在輸入欄輸入homo sapiens adiponectin；
蛋白質序列分析和結構預測實驗
蛋白質序列分析和結構預測實驗 ? ? ? ? ? ? 實驗步驟 1. ?人脂聯素蛋白質序列的檢索（1）調用Internet瀏覽器并在其
最新版中國綜合地層時間框架發布
近日，由中國科學院南京地質古生物研究所沈樹忠和戎嘉余兩位院士主編的《中國科學：地球科學》專輯《中國綜合地層和時間框架》正式出版。專輯中發布的中國高精度綜合地層框架，無論是對全球或區域地層的深化研究，還是各省區開展大比例尺地質填圖工作，以及在相對精準的時間尺度上開展生物演化研究，都具有重要意義。
研究提出高精度電動汽車續航預測新框架
雖然電動汽車日益普及，但“續航焦慮”依然是制約用戶體驗的核心痛點。現有的續航預測方法大多依賴實驗室仿真工況或小樣本測試，難以真實反映不同地區氣候、路況及駕駛習慣的巨大差異。近日，中國科學院大連化學物理研究所等科研團隊，提出了一種基于真實運行大數據的電動汽車剩余續航里程估算與分析框架，在復雜實際工況下
預測蛋白質序列的新AI模型問世
瑞士洛桑聯邦理工學院開發了一種名為CARBonAra的新型人工智能（AI）驅動模型。該模型可以根據不同分子環境所施加限制的主鏈支架預測蛋白質序列，有望在蛋白質工程及包括醫學和生物技術在內的多個領域帶來重大進展。這一成果發表在最新一期《自然·通訊》雜志上。CARBonAra是在一個包含約370000個
預測蛋白質序列的新AI模型問世
瑞士洛桑聯邦理工學院開發了一種名為CARBonAra的新型人工智能（AI）驅動模型。該模型可以根據不同分子環境所施加限制的主鏈支架預測蛋白質序列，有望在蛋白質工程及包括醫學和生物技術在內的多個領域帶來重大進展。這一成果發表在最新一期《自然·通訊》雜志上。使用CARBonAra進行序列預測（示意圖
預測蛋白質序列的新AI模型問世
使用CARBonAra進行序列預測（示意圖）。圖片來源：瑞士洛桑聯邦理工學院科技日報北京8月8日電 （記者張佳欣）瑞士洛桑聯邦理工學院開發了一種名為CARBonAra的新型人工智能（AI）驅動模型。該模型可以根據不同分子環境所施加限制的主鏈支架預測蛋白質序列，有望在蛋白質工程及包括醫學和生物技術在內
《Genome－Research》：根據基因組序列預測MRSA毒性
微生物毒力一直是一個復雜的多因素表型，與病原體的進化軌跡有著復雜的關聯。毒性，破壞宿主細胞膜和粘附的能力，粘附到人體組織的能力，是許多細菌病原體的主要毒力因子，包括金黃色葡萄球菌(Staphylococcus aureus)。 金黃色葡萄球菌是臨床上常見的毒性較強的細菌，自從上世紀40
預測蛋白質序列的新AI模型問世
瑞士洛桑聯邦理工學院開發了一種名為CARBonAra的新型人工智能（AI）驅動模型。該模型可以根據不同分子環境所施加限制的主鏈支架預測蛋白質序列，有望在蛋白質工程及包括醫學和生物技術在內的多個領域帶來重大進展。這一成果發表在最新一期《自然·通訊》雜志上。CARBonAra是在一個包含約370000個
最新版中國綜合地層時間框架正式發布
近日，由中國科學院南京地質古生物研究所沈樹忠院士、戎嘉余院士主編的《中國科學：地球科學》專輯《中國綜合地層和時間框架》正式出版。兩位院士表示，這是對本世紀以來中國地層學研究進展的一次綜合性整理和總結，專輯中發布的中國高精度綜合地層框架，無論是對全球或區域地層的深化研究，還是各省區開展大比例尺地
研究揭示南極長時間序列固定冰圖
南極固定冰與冰山（李新情供圖） 南極中山站固定冰Landsat-8衛星影像（影像獲取時間為2015年10月7日，李新情供圖） 中山大學測繪科學與技術學院極地遙感團隊與國內外科研人員合作，基于高分辨率SAR影像首次獲取了環南極時間序列固定冰數據集，揭示了南極固定冰的時空分布、變化特征及其與冰
新型深度學習框架可應用于電池健康狀態預測
近日，中國科學院大連化學物理研究所研究員陳忠偉、副研究員毛治宇團隊，聯合西安交通大學教授馮江濤，在電池健康管理領域取得新進展。合作團隊開發了一種新型的兩階段聯邦遷移學習框架，有效解決了快充電池健康狀態（SOH）預測中的數據不足和個性化建模難題，為快充電池SOH預測提供了新思路。相關成果發表在《電
我國科學家繪制出毛白楊基因組序列框架圖
我國林木基因組學研究取得突破。北京林業大學的科學家們選用百年古樹作為測序的樣本，利用最新的全基因組鳥槍法測序和拼接策略，繪制完成了毛白楊的基因組序列圖譜，標志著毛白楊分子育種進入基因組時代。 在“985”平臺建設資金支持下，北林大林木育種國家工程實驗室的專家們用短短的6個月完成了這一
美研究稱基因序列預測長壽準確率高達77％
美國研究人員宣布，他們發現基因序列可以預測人能否長壽，預測準確率高達77%。研究論文7月1日由《科學》（Science）雜志發表。長壽老人多有長壽基因 波士頓大學一個研究小組調查1000多名百歲老人，根據收集數據開發出一個基因分析系統。使用這個系統，可以預測人們是否有相當大機會“格外
蛋白質序列分析及結構預測策略包括哪些步驟
序列分析通常就是指同源性分析、保守位點分析，motif分析和功能預測等，結構預測通常又包括二級結構三級結構甚至四級結構，二級結構目前預測還是比較準確的，三級結構最簡單的可以直接將蛋白序列提交swissmodel在線進行預測，也可以采用一些其他軟件，如modeller和一些商業軟件，主要原理是同源
常規血液測試可預測癌癥患者存活時間！
研究人員在新加坡ESMO亞洲2016年大會上報告，常規的血液檢查可以預測姑息治療中癌癥患者的存活時間。 首席作者日本京都大學腫瘤學家Yu Uneno博士說，“需要姑息治療中癌癥患者誠實和準確的預后信息，但這種信息很敏感，必須尊重患者。” “患有晚期癌癥的患者及其家屬必須對治療做出決定，何時壽