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机器学习新闻

慢性疼痛的磁共振成像研究进展

近年来,转化神经成像技术通过结合磁共振和机器学习技术,能够为慢性疼痛的神经病理性机制提供一个更加完整的描述,并为临床诊断提供指导依据。 2021-07-05

苹果工程师用AI赋能“工业3D打印”,让打印成品与设计图差距大幅缩小

近日,苹果软件工程师ZhuZeliangLiu和伊利诺伊大学土木与环境工程教授JinhuiYan正在尝试使用机器学习来预测增材制造(AdditiveManufacturing,AM)过程。 2021-07-04

通过胸片检测新冠病毒的机器学习模型不适合临床使用

去年,科学界建立了数千个机器学习模型和其他人工智能系统,以在胸部X光和CT图像上识别新冠病毒。一些研究人员对研究结果表示怀疑:这些模型是识别了新冠病毒的病理,还是基于混杂因素(如箭头和其他医学无关的特征)做出决策? 2021-06-28

同步加速器有助于找出快充锂离子电池退化的原因

使用伯克利实验室的Advanced Light Source(一种先进的同步加速器,可产生从红外到X射线的光进行化学成像)的机器学习技术,有助于找出快速充电的锂离子电池退化的原因。 2021-04-14

虚拟电子束检测工具实现有效且无干扰获取电子束质量信息

在过去的几年中,美国能源部SLAC国家加速器实验室的研究人员一直在开发「虚拟诊断」,该检测方法利用机器学习实现有效且无干扰地获得有关电子束质量的关键信息。最新的研究成果于近日发表在《自然·科学报告》(NatureScientific Reports)杂志上。 2021-04-07

COSMIC X射线仪揭示有关单个电池颗粒的关键信息

伯克利实验室(Berkeley Lab)的X射线仪器对电池的研究做出了贡献,该电池使用了一种创新的机器学习方法来加快关于缩短可快速充电锂电池寿命的过程的学习曲线。 2021-04-06

将AI与X射线结合使用可提供更快的诊断工具来检测COVID

在最近的一项研究中,巴西的一个研究人员团队通过各种机器学习方法教给了一个计算机程序,该程序可以检测胸部X射线中的COVID-19,其准确率为95 6至98 5%。 2021-03-29

美国能源部为费米粒子加速器的机器学习提供资助

美国能源部科学办公室已向费米实验室(Fermilab)拨款,以使用机器学习来提高费米实验室的粒子加速器的运行效率。这些为实验室的加速器综合体开发的机器学习算法将使实验室节省能源,为加速器操作员提供有关维护和系统性能的更好指导,并更好地为使用加速器的科学家提供研究时间表。 2021-02-02

新的机器学习系统可以实时正确诊断粒子加速器组件问题

美国能源部的托马斯·杰斐逊国家加速器为主要设施连续电子束加速器设施(CEBAF)的操作员配备了新工具,可帮助他们迅速解决可能出现的任何问题。 2021-01-07

人工智能大显神通!简化粒子加速器操作过程

SLAC国家加速器实验室的研究人员,开发了一种使用人工智能机器学习的新工具,与以前的方法相比,它可能会使部分调优过程快五倍,其研究发表在《物理评论快报》期刊上。 2020-07-27