在RNA-Seq数据上投射神经网络
卡内基梅隆大学的计算机科学家表示,神经网络和监督机器学习技术可以有效地表征使用单细胞RNA测序(scRNA-seq)研究的细胞。这一发现可以帮助
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纽约州特洛伊市-改善对癌症等疾病的检测,诊断和治疗,将需要更详细,快速和灵活的成像技术,不可以向医生显示特定器官的外观,而且还可以
如果医疗保健提供者可以准确地预测其服务的使用方式,那么他们就可以不必不必要地分配资金而节省大量资金。深度学习人工智能模型可以很好地
心脏的正常功能由复杂的神经网络由身体的控制中心(大脑)维持。当此通信中断时,将导致心脏病,包括心脏病发作,心脏猝死和血液供应问题。作
我们的大脑细胞或神经元如何使用电信号进行交流并协调以实现更高的大脑功能,这是所有科学中最大的问题之一。 数十年来,研究人员一直使用
计算机断层扫描(CT)是评估患者肺癌的主要诊断工具。现在,斯坦福大学由NIBIB资助的研究人员创建了一个人工神经网络,该网络可以分析肺部CT
因为干细胞衍生的神经元在生物混合机器中向肌肉细胞生长,神经网络以同步爆发模式发射。这项令人敬畏的实验给他们带来了关于这种增长背后的
首先,让我们看一下为什么科学家想要可视化神经元。电生理技术使我们能够在单个细胞(同时限制细胞数量)和网络水平上研究神经信号传导。但是
脑类器官 - 也称为迷你脑 - 是3D细胞模型,代表实验室中人脑的各个方面。脑类器官帮助研究人员跟踪人类发展,解开导致疾病的分子事件并
由美国国立卫生研究院(NIH)资助的研究人员创建了一个心电图分析深层神经网络,该结果显示了与心脏病专家在一项研究中的解释相当的结果。 该
衍射深度神经网络是一种光学机器学习框架,将深度学习与光学衍射和光与物质的相互作用融合在一起,设计出可以以光速共同执行光学计算的衍射
从样品制备到图像采集,电子显微镜(EM)需要精确且耗时的步骤才能产生清晰可见的细节,从而以高分辨率可视化小型细胞结构。此外,一旦创建了