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大食物观是一个体系，涵盖粮食安全、食物生产、多元化供给、营养健康、绿色发展等方面，内容丰富。学习运用好大食物观蕴含的三个融合，有助于贯彻落实大食物观。一、粮食安全与多元化食物生产供给相融合。二、食物生产与营养健康相融合。三、食物生产与绿色发展相融合。
QB GCARDTI： 基于混合图学习机制的药物-靶标相互作用预测模型（图）
靶标 药物研发 药物分子
2024/8/19
药物与靶标之间相互作用（Drug-Target Interactions，DTIs）的鉴定，是药物研发与设计流程中的核心环节，对于缩小候选药物分子的筛选范围具有至关重要的作用。大规模的体外和体内实验不仅成本高昂且耗时较长，同时生物实验在探索DTIs时具有一定的盲目性。然而，传统的计算方法，如随机森林（Random Forest）等学习模型，虽然算法相对简单，但难以提取深层次的特征信息。近年来，深度...
药物-药物相互作用(DDI)预测是药物安全性研究的关键任务，识别潜在的DDI有助于探索联合治疗背后的机制。传统的DDI湿化学实验既繁琐又耗时，限制了DDI预测的效率。因此，开发高效的计算方法来检测药物间的相互作用尤为重要。随着深度学习的发展，学者们提出了众多基于深度学习的DDI预测计算模型。与传统机器学习相比，深度学习可以显著提高DDI预测性能，能够扩展到大规模数据集，并接受多种数据类型作为输入，...
习近平总书记强调：“广大青年要继承和发扬五四精神，坚定不移听党话、跟党走，争做有理想、敢担当、能吃苦、肯奋斗的新时代好青年，在推进强国建设、民族复兴伟业中展现青春作为、彰显青春风采、贡献青春力量，奋力书写为中国式现代化挺膺担当的青春篇章。”
2024年2月，中共中央印发《党史学习教育工作条例》（以下简称《条例》）。《条例》的制定和实施，对于推动党史学习教育常态化长效化，推动全党全社会学好党史、用好党史，从党的历史中汲取智慧和力量，做到学史明理、学史增信、学史崇德、学史力行，具有重要意义。
深度学习系统可预测糖尿病视网膜病变发病进程
糖尿病 视网膜 微血管并发症
2024/3/1
糖尿病视网膜病变（DR）是糖尿病最常见的微血管并发症。该病初期症状隐匿，病情严重时可能导致永久性视力损伤甚至失明。由于不同患者病情进展存在较大差异，每位糖尿病患者患DR的风险和时间难以准确预测。如何高效精准诊断DR并评估其进展风险一直是一大难点。
一种基于随机权神经网络的类增量学习与记忆融合方法
连续学习 灾难性遗忘 随机权神经网络 再可塑性启发
2024/1/16
连续学习(Continual learning,CL)多个任务的能力对于通用人工智能的发展至关重要.现有人工神经网络(Artificial neural networks,ANNs)在单一任务上具有出色表现,但在开放环境中依次面对不同任务时非常容易发生灾难性遗忘现象,即联结主义模型在学习新任务时会迅速地忘记旧任务。
基于滚动时域强化学习的智能车辆侧向控制算法
滚动时域 强化学习 智能汽车 侧向控制
2024/1/16
针对智能车辆的高精度侧向控制问题,提出一种基于滚动时域强化学习(Receding horizon reinforcement learning,RHRL)的侧向控制方法.车辆的侧向控制量由前馈和反馈两部分构成,前馈控制量由参考路径的曲率以及动力学模型直接计算得出;而反馈控制量通过采用滚动时域强化学习算法求解最优跟踪控制问题得到。
近些年,联邦学习(Federated learning,FL)由于能够打破数据壁垒,实现孤岛数据价值变现,受到了工业界和学术界的广泛关注.然而,在实际工程应用中,联邦学习存在着数据隐私泄露和模型性能损失的问题.为此,首先对这两个问题进行数学描述与分析.然后,提出一种自适应模型聚合方案,该方案能够设定各参与者的Mini-batch值和自适应调整全局模型聚合间隔,旨在保证模型精度的同时,提高联邦学习训...
机械臂变长度误差跟踪迭代学习控制
迭代学习控制 误差跟踪 变迭代长度 机械臂
2024/1/16
针对任意初始状态下机械臂轨迹跟踪问题,提出一种变长度误差跟踪迭代学习控制(Iterative learning control,ILC)方法.首先,构造不依赖于期望轨迹的双曲余弦型期望误差轨迹,放宽经典迭代学习控制初始状态要求严格一致的条件.由于该误差轨迹只需设置一个常数项,因而能够有效减少计算量,使得期望误差轨迹的设计更为简单.其次,考虑机械臂运行区间随迭代次数变化的问题,构建虚拟误差变量补偿机...
一个国家、一个民族的强盛，总是以文化兴盛为支撑的。党的十八大以来，习近平总书记围绕新时代文化建设提出了一系列新思想新观点新论断，内涵十分丰富、论述极为深刻，是新时代党领导文化建设实践经验的理论总结，丰富和发展了马克思主义文化理论，构成了习近平新时代中国特色社会主义思想的文化篇，形成了习近平文化思想。
异策略深度强化学习中的经验回放研究综述
深度强化学习 异策略 经验回放 人工智能
2024/1/16
作为一种不需要事先获得训练数据的机器学习方法,强化学习(Reinforcement learning,RL)在智能体与环境的不断交互过程中寻找最优策略,是解决序贯决策问题的一种重要方法.通过与深度学习(Deep learning,DL)结合,深度强化学习(Deep reinforcement learning,DRL)同时具备了强大的感知和决策能力,被广泛应用于多个领域来解决复杂的决策问题.异策略...
面向多智能体协作的注意力意图与交流学习方法
多智能体 强化学习 意图交流 注意力机制
2024/1/16
对于部分可观测环境下的多智能体交流协作任务,现有研究大多只利用了当前时刻的网络隐藏层信息,限制了信息的来源.研究如何使用团队奖励训练一组独立的策略以及如何提升独立策略的协同表现,提出多智能体注意力意图交流算法(Multi-agent attentional intention and communication,MAAIC),增加了意图信息模块来扩大交流信息的来源,并且改善了交流模式.将智能体历史...
针对机器人摄影测量中离线规划受初始位姿标定影响的问题,提出融合初始位姿估计的机器人摄影测量系统视点规划方法.首先构建基于YOLO(You only look once)的深度学习网络估计被测对象3D包围盒,利用PNP(Perspective-N-point)算法快速求解对象姿态;然后随机生成机器人无奇异无碰撞的视点,基于相机成像的2D-3D正逆性映射,根据深度原则计算每个视角下目标可见性矩阵;最后...