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2019年08月20日 15:05

牛牛在线游戏差不多半个世纪以前,1968年,为了纪念控制论诞生20周年,科学家曾经开过一次讨论会,当时一些科学家就曾经断言,神经科学的情况就像19世纪末元素周期表发现之前化学的情况:已经积累了大量的实验资料,但是缺乏一个理论框架把这些资料组织起来。差不多半个世纪过去了,这个理论框架依然没有出现。


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深度学习作为近年来发展最快的人工智能方法,可以有效识别出数据中隐含的与特定结果相关的模式。在这一研究中,研究人员利用深度学习的方法来检测急性肾损伤。训练深度学习算法需要大量的数据,研究人员从美国退伍军人事务部(USDepartmentofVeteransAffairs,为美国退伍军人及其家属提供服务)负责运营的172家医院和1062家门诊中,收集了超过70万例成年病例的数据(2011年-2015年)。这些经过匿名处理的数据为研究人员提供了人口统计信息、电子健康档案、化验结果、药物处方和过往治疗记录等数据。论文的第一作者Toma?ev和同事们从数据中整理出了约60亿个数据点和60多万个记录特征,他们选择了一种被称为循环神经网络的深度学习方法来处理时序数据并对计算机进行训练,这种方法在深度学习领域被证明非常适合处理时序数据。最近发表在《科学》子刊ScienceAdvances上的一项研究,就从分子层面找出了一种潜在的机制。西班牙巴塞罗那生物医学研究所(IRBBarcelona)的科学家们,利用模式生物黑腹果蝇(Drosophilamelanogaster),鉴定出导致两性肿瘤恶化程度不同的调节因子。“这些基因可能是减轻肿瘤恶性程度的潜在靶点。”研究负责人CayetanoGonzález说。

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