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探索浙江大学在AI技术、医学图像分析及地理信息领域的最新研究成果,揭示其在多个学科的创新应用与突破。

入选AAAI 2025,浙江大学提出多对一回归模型M2OST,利用数字病理图像精准预测基因表达

中国浙江大学的林兰芬教授研究团队联合浙江杭州之江实验室以及日本立命馆大学共同提出了 M2OST,这是一种多对一回归 Transformer 模型,旨在利用不同层次的病理图像共同预测基因表达。

浙江大学研究团队提出M2OST模型,通过多对一回归方法,利用不同层次的数字病理图像(WSIs)预测基因表达,显著提升了计算效率和预测准确性。该模型在多个公开数据集上验证有效性,为空间转录组学的发展提供新思路。

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库克闪现!苹果宣布向浙江大学捐赠3000万元;宝马与阿里达成AI合作;DeepSeek悄然发布新版V3模型

(全球TMT2025年3月26日讯)今日要点:苹果宣布向浙江大学捐赠3000万元;苹果10亿美元砸向英伟达GB […]

苹果向浙江大学捐赠3000万元设立移动应用孵化基金,并与英伟达合作投资10亿美元。DeepSeek发布新AI模型,宝马与阿里合作AI。李开复表示中美AI技术差距缩小至三个月。

库克闪现!苹果宣布向浙江大学捐赠3000万元;宝马与阿里达成AI合作;DeepSeek悄然发布新版V3模型
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直击青藏高原数据匮乏难题!浙江大学团队提出GeoAI新模型,解释青藏高原地表热流分布

例如,通过地理空间建模我们发现,从北京到连云港,PM2.5 浓度普遍较高,这可能是受风向、风速等因素的影响,此外,特定区域内的防护林可能会抑制 PM2.5 的扩散。尤其是在那些地势险峻、人迹罕至的区域,传统的钻孔测量方法和观测设备难以大规模展开,导致这些区域的地表热流数据几乎为空白。研究人员将全球汇编的地表热流数据集、 NGHF...

地表热流(SHF)是研究地球内部热能的重要参数,揭示了地壳热结构和地质演化。青藏高原热流分布不均,研究人员提出EI-GNNWR模型,结合地质与地球物理数据,提高了热流预测精度,为理解青藏高原热流机制提供了新框架。

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论浙江大学心目中的优秀学生

在今天的创造力研究中,学界取得的一个共识是:在智商(IQ)超过120以后,智商和创造力并不存在明显相关性,而在120以下,相关性大约是0.4,但这也不是一个较高的系数。 安德鲁·鲁滨逊在回顾了历史上发起的两项针对天才儿童的研究(“数学能力早熟青年研究”SMPY和刘易斯·特曼)后提出了这样的总结:在智商达到120以后,随着智力的升高而增加的是个人成就,而不是超凡创造力或天才头脑。这两个项目主要...

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直播预告 | 蛋白质优化新突破!浙江大学成果入选NeurIPS 2024,论文一作详解技术亮点

为了进一步推进 AI4S 的普适化,将学术机构的科研成果进一步降低传播壁垒,分享给更广泛的行业学者、科技爱好者及产业单位,HyperAI超神经策划了「Meet AI4S」视频栏目,邀请深耕 AI for Science 领域的科研人员或相关单位,以视频的形式分享研究成果、方法思路,共同探讨 AI for Science 在科研进展及推进落地过程中面临的机遇和挑战,促进 AI for...

「Meet AI4S」系列直播第五期将于12月10日举行,浙江大学王泽元博士将分享新型去噪蛋白质语言模型DePLM的研究,展示其在蛋白质优化中的应用与优势。该模型有效过滤无关信息,提高预测准确性,并已入选NeurIPS 2024。

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直播预告 | 蛋白质优化新突破!浙江大学成果入选NeurIPS 2024,论文一作详解技术亮点...

Meet AI4S 系列直播第五期将于 12 月 10 日 19:00 准时上线!我们邀请到了浙江大学知识引擎实验室的博士研究生王泽元,他的分享主题为「借助扩散去噪过程助力大模型对蛋白质的优化」。「Meet AI4S」系列直播第五期将于12 月 10 日 19:00准时开播,HyperAI超神经有幸邀请到了浙江大学知识引擎实验室的博士研究生王泽元,他本次分享的主题是「借助扩散去噪过程助力大模型...

AI4S系列直播第五期将于12月10日19:00上线,浙江大学王泽元博士将分享新型去噪蛋白质语言模型DePLM,探讨其在蛋白质突变效应预测中的优势与强泛化能力。

原文中文,约2500字,阅读约需6分钟。发表于:
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多领域地学应用:浙江大学团队提出GeoAI系列方法,助力地理/海洋/地质/大气领域时空建模与预测

开源模型落地房价分析/海洋遥感/大气建模/成矿预测

地球科学正经历AI驱动的变革,AI通过分析海量数据优化建模与预测。浙江大学戚劲研究员在COSCon’24论坛上分享了GeoAI的跨学科应用,包括房价分析和海洋遥感,提出了GNNWR和GTNNWR模型,提升了建模的精度与可解释性。这些新方法在多个科学研究中得到广泛应用,推动了地球科学的发展。

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入选ECCV 2024!浙江大学联合微软亚洲研究院提出统一医学图像预训练框架UniMedI,打破医学数据异构化藩篱

解决医学领域数据稀缺难题

浙江大学与微软亚洲研究院合作开发了UniMedI框架,解决医学图像多模态数据整合难题。UniMedI通过诊断报告作为公共语义空间,利用“伪配对”技术将2D和3D图像映射到共同空间,实现联合学习。实验显示,UniMedI在图像分类和分割等医学任务中表现出色。

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优于五大先进模型,浙江大学杜震洪团队提出 GNNWLR 模型:提升成矿预测准确性

卡塔尔世界杯自 2010 年荣膺举办权,直至 2022 年辉煌成功举办,累计投入资金高达约 2,290 亿美元。相较之下,此前七届世界杯的总花费仅约 400 多亿美元。这场体育盛事展现出奢华无度的风采

卡塔尔世界杯投入约2,290亿美元,展现了卡塔尔的奢华风采。浙江大学研究团队提出了一种新的地理空间人工智能方法,地理神经网络加权逻辑回归(GNNWLR),可提升矿物预测的准确性和可解释性。杜震洪教授带领的研究团队在时空大数据与人工智能科研方面取得了显著成绩,并建设了全球公共科技平台Deep-time.org。

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