浙江大学的研究团队提出了一种地质约束的数据驱动成矿预测方法，通过将各向异性空间邻近关系与空间非平稳建模机制显式引入预测框架，实现对成矿异质性与方向性控制的定量表达。

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。

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。

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...

「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。

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。

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。

今年诺贝尔奖聚焦于AI在科学中的应用，标志着科研新范式的兴起。HyperAI超神经举办论坛，邀请专家分享医疗AI和地理信息AI等领域的研究进展，促进国内科研人员的交流与合作。

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。

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。

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。研究在加拿大新斯科舍省进行，通过多环缓冲区分析和反距离加权插值等方法，获得了245个阳性样本。GNNWLR模型在矿物分类方面表现出卓越的拟合和预测能力。研究还使用SHAP值分析了成矿影响因素，提高了模型评估的可解释性。杜震洪教授团队在地理信息系统和人工智能方面取得了显著成绩，并建设了全球公共科技平台Deep-time.org。

腾讯安全玄武实验室和浙江大学的安全研究人员发现了一种名为BrutePrint的攻击方案，可以利用漏洞在安卓和鸿蒙系统上无限次匹配指纹图像，破解验证系统接管目标设备。