машинный

Как машинное обучение может помочь с нарушениями голоса: обнаружив признаки неправильного использования голоса, система в конечном итоге может быть использована для диагностики нарушений голоса

Мир / /

К сожалению, многие нарушения голоса, связанные с поведением, недостаточно изучены. В частности, пациенты с дисфонией мышечного напряжения (MTD) часто испытывают ухудшение качества голоса и утомляемость голоса («усталый голос») при отсутствии какого-либо явного повреждения голосовых связок или других медицинских проблем, что затрудняет диагностику и диагностику состояния. …

Как машинное обучение может помочь с нарушениями голоса: обнаружив признаки неправильного использования голоса, система в конечном итоге может быть использована для диагностики нарушений голосаПодробнее »

Новый алгоритм машинного обучения обнаруживает взаимодействия в клетках с задержкой по времени: новый алгоритм использует данные временных рядов для выявления лежащих в основе биологических сетей.

Природа / /

«Мы хотим понять, как ячейки принимают решения, чтобы мы могли контролировать решения, которые они принимают», — сказала Неда Багери из Северо-Западного университета. «Клетка может решить бесконтрольно делиться, как в случае рака. Если мы поймем, как клетки принимают это решение, то мы сможем разработать стратегии вмешательства». …

Новый алгоритм машинного обучения обнаруживает взаимодействия в клетках с задержкой по времени: новый алгоритм использует данные временных рядов для выявления лежащих в основе биологических сетей.Подробнее »

Модель машинного обучения обеспечивает быстрое прогнозирование риска заражения C. difficile: модель успешно применяется к данным из медицинских центров с различными группами пациентов, систем электронных медицинских карт

Наука / /

«Несмотря на значительные усилия по предотвращению инфекции C. difficile и раннему лечению после постановки диагноза, уровень инфицирования продолжает расти», — говорит Эрика Шеной, доктор медицинских наук, из отдела инфекционных заболеваний MGH, соавтор исследования и доцент медицины Гарвардской медицинской школы. …

Модель машинного обучения обеспечивает быстрое прогнозирование риска заражения C. difficile: модель успешно применяется к данным из медицинских центров с различными группами пациентов, систем электронных медицинских картПодробнее »

Машинное обучение может стать ключом к производству более прочных и менее агрессивных металлов: исследователи взламывают код для создания словаря атомных структур матери-природы

Человек / /

Хорошо, это совсем не цепляет, но вот в чем дело: границы зерен имеют большое значение. Это микроскопические неупорядоченные области, где строительные блоки размером с атом связывают кристаллы (то есть зерна) вместе в материалах.Что еще более важно, границы зерен помогают определять свойства металлов, важные для человека. …

Машинное обучение может стать ключом к производству более прочных и менее агрессивных металлов: исследователи взламывают код для создания словаря атомных структур матери-природыПодробнее »

Квантовое машинное обучение

Природа / /

Методы машинного обучения используют математические алгоритмы и инструменты для поиска закономерностей в данных. Эти методы стали мощными инструментами для множества различных приложений, которые могут варьироваться от биомедицинских применений, таких как разведка рака, в генетике и геномике, в мониторинге и диагностике аутизма и даже в пластической хирургии, до чистой прикладной физики для изучения природы материалов. …

Квантовое машинное обучениеПодробнее »

Машинное обучение может разгадать загадки образования галактик

Человек / /

Возможности этого метода изложены в двух недавних статьях, написанных профессором астрономии, физики и статистики Робертом Бруннером, его студентом Харшилом Камдаром и научным сотрудником Национального центра суперкомпьютерных приложений Мэтью Терк.В настоящее время космологи используют два подхода к моделированию. …

Машинное обучение может разгадать загадки образования галактикПодробнее »

Ученые используют суперкомпьютеры и машинное обучение для автоматического определения опухолей головного мозга

Мир / /

Джордж Бирос, профессор машиностроения и руководитель группы параллельных алгоритмов для анализа данных и моделирования ICES в Техасском университете в Остине, почти десять лет работал над созданием точных и эффективных вычислительных алгоритмов, которые могут характеризовать глиомы, наиболее распространенные и наиболее распространенные. …

Ученые используют суперкомпьютеры и машинное обучение для автоматического определения опухолей головного мозгаПодробнее »

Портал обо всем