光谱学通过研究物质与电磁辐射的相互作用，揭示其结构与性质，广泛应用于生物学、材料科学、医学和化学等多个研究领域，为样品的定性与定量表征提供了关键手段。机器学习的...

药物发现是一个复杂、资源密集且成功率极低的过程。典型的小分子药物开发通常耗时超过十年，成本高达20–30亿美元。为避免在庞大的化学空间中进行穷举式搜索，理性药物...

以往针对大量靶序列与导向RNA（guide RNA, gRNA）的高通量CRISPR活性评估，多依赖插入–缺失突变（indel）频率而非切割效率。研究人员开发了...

准确而快速地评估蛋白–配体结合亲和力是早期药物发现的关键。然而，物理学方法虽准确但昂贵，经验打分函数虽高效却不稳定；现有机器学习方法在泛化到新蛋白或新化学系列时...

准确评估人表皮生长因子受体2（HER2）状态对于乳腺癌治疗方案的制定和患者预后至关重要。传统的针吸活检由于组织取样范围有限，常受到肿瘤内异质性的影响而导致结果不...

大家好，我是 Echo_Wish，一个混迹运维圈多年、见证过“人肉拷贝配置文件时代”的老运维人。

在农业领域，植物病害检测是确保作物健康和提高农业生产效率的关键任务之一。随着计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的目标检测方法成为了病害识别的主流手段。为此，...

在计算机视觉领域，单个像素常常会成为我们测量能力的极限——但这并非无法突破。在计量学和精密机器人等领域，哪怕仅仅一个像素的误差，都可能转化为微米级的实际偏差。为...

近年来，随着视觉-语言模型的快速发展，开放词汇分割（OVS）技术已成为自然图像处理领域的热点。这项技术让模型能够根据文本描述来分割任意类别的物体，打破了传统语义...

不骗你，我前几年还真见过团队因为“忘记点保存”导致生产环境少了一台节点；也见过因为“同事配错一个安全组”把整组服务锁在门外。这些问题别说高级运维了，新人都怕。

机器学习隐写技术通过数据驱动的方式，自动学习如何在保持载体自然性的同时隐藏信息。特别是深度学习技术的应用，使得隐写系统能够：

每次聊到上线，运维人和开发人的眼神里都有一种共同的恐惧——深夜两点群里一句“能上线吗？”像一道闪电劈下来，谁都不敢回太慢。

推荐系统是现代互联网应用中不可或缺的一部分，无论是电商平台、社交媒体还是内容社区，推荐系统都在帮助用户发现他们可能感兴趣的内容。在众多推荐算法中，**协同过滤（...

表格数据一直是深度学习的老大难问题。这些年CV和NLP领域被Transformer统治得服服帖帖，但在真正的业务场景里，面对表格这类的结构化数据，XGBoost...

对于神经网络来说，我们已经习惯了层状网络的思维：数据进来，经过第一层，然后第二层，第三层，最后输出结果。这个过程很像流水线，每一步都是离散的。

Hyperband是机器学习中一个相当实用的超参数调优算法，核心思路是用逐次减半来分配计算资源。说白了就是让一堆配置先跑几轮，表现差的直接踢掉，剩下的继续训练更...

说句大实话，很多同学一听“持续集成（Continuous Integration）”就觉得它是大厂玩意儿，小团队碰不到，或者运维不搞、开发不想管、老板看不懂。实...

论文原文 (Paper)：https://arxiv.org/pdf/2412.16986 官方代码 (Code)：https://github.com/JN-...