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中国科学院动物研究所白明研究团队新构建深度学习模型助力下一代分类学研究（图）
白明 学习模型 进化过程
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2024/2/27
在数字化时代，自然历史藏品已经成为生态和进化研究中不可或缺的重要资源。基于形态特征的标本检索使我们能够迅速获取与之相似的标本，能极大地提高对这些馆藏资源的利用效率，满足相关研究的需求。然而，要实现这一目标，需要高效的特征提取和表征技术。
近日，华中农业大学理学院人工智能与统计学习团队以“Gradient Learning With the Mode-Induced Loss: Consistency Analysis and Applications” 为题，在人工智能期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems（IEEE TNNLS）发...
日前，中国工程院院士、中国气象科学研究院研究员张小曳的团队基于地面气象观测数据，构建了考虑空间气象效应的高性能机器学习模型，能够获取1960年代以来的长序列细颗粒物（PM2.5）历史数据集。该数据集对理解气溶胶长期变化趋势、环境和气候影响以及通过同化到化学-天气耦合模型中构建长期再分析数据具有重要价值。
近期，中科院声学所南海研究站李松斌研究员及其研究团队提出了一种基于多尺度特征提取、隐性深层监督和通道注意力机制的高效火灾检测深度学习模型，实现了对火灾的快速准确检测，在复杂场景下该模型的优势更为明显。该模型规模较小，易于部署在资源受限的设备上，具有较高的实用价值。
近日，国家天文台王瑞博士、罗阿理研究员和陈建军副研究员等人通过深度学习方法估计了LAMOST二期中分辨率巡天147万光谱数据的恒星参数（有效温度和表面重力）和13种化学元素丰度。该方法为LAMOST中分辨率光谱数据的恒星参数星表提供了更为丰富准确的信息。
近日，国家天文台白宇副研究员、刘继峰研究员基于LAMOST和SDSS数据库，利用机器学习的方法，开发天体分类器和恒星温度回归器，并把天体分类器应用到最新发布的Gaia DR2星表，揭示了Gaia DR2中天体类型组成。这是国际上使用最大样本开发的天体分类器和恒星温度回归器，该项研究成果已经被《天文学杂志》（AJ）接收，应用于Gaia DR2的最新结果已经发表在《天文和天体物理学研究》（2018，R...
在"规则-策略"的博弈理论范式下, 建立了校园恶性突发事件发生机理的博弈学习模型.首先, 通过建构社会边缘人的心智模型(包括主观认知规则和决策规则), 分析了校园恶性突发事件中社会边缘人从理性的学习规则, 到非理性的反社会学习规则的"规则学习"过程(即"规则学习"遵循着同时包含了强化学习规则与理性规则的广义强化学习模型), 得出了社会边缘人面对自身博弈收益的持续恶化状况, 采取非理性的反社会行为规...