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機(jī)器學(xué)習(xí)

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2025-2031年中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)市場(chǎng)全景調(diào)研及投資戰(zhàn)略研判報(bào)告

《2025-2031年中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)市場(chǎng)全景調(diào)研及投資戰(zhàn)略研判報(bào)告》共九章,包含國(guó)內(nèi)外企業(yè)主要機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品及應(yīng)用分析,中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)重點(diǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)分析,2025-2031年中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)投資分析及前景預(yù)測(cè)等內(nèi)容。

趨勢(shì)研判!2025年中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈圖譜、市場(chǎng)規(guī)模、競(jìng)爭(zhēng)格局及未來(lái)前景分析:人工智能熱潮來(lái)襲,持續(xù)推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)行規(guī)模發(fā)展[圖]

機(jī)器學(xué)習(xí)是專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識(shí)或技能,重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心,是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑。因此,近年來(lái),隨著人工智能熱潮來(lái)襲,全球機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)呈現(xiàn)加速發(fā)展態(tài)勢(shì)。數(shù)據(jù)顯示,2023年全球機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)價(jià)值已從2019年的109億美元增至468億美元,2024年已達(dá)到672億美元,2025年有望達(dá)到967億美元。

智研觀點(diǎn) 2025-02-13

2024-2030年中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能行業(yè)市場(chǎng)現(xiàn)狀調(diào)查及前景戰(zhàn)略研判報(bào)告

《2024-2030年中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能行業(yè)市場(chǎng)現(xiàn)狀調(diào)查及前景戰(zhàn)略研判報(bào)告》共十四章,包含2024-2030年機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能行業(yè)投資機(jī)會(huì)與風(fēng)險(xiǎn),機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能行業(yè)投資戰(zhàn)略研究,研究結(jié)論及投資建議等內(nèi)容。

美國(guó)開發(fā)出可加速材料創(chuàng)新的機(jī)器學(xué)習(xí)模型

美國(guó)羅切斯特大學(xué)科研人員開發(fā)出一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型,可對(duì)X射線衍射(XRD)實(shí)驗(yàn)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以加速材料創(chuàng)新。

美國(guó)新計(jì)算模型可捕捉化學(xué)反應(yīng)過(guò)渡態(tài)

美國(guó)麻省理工學(xué)院科研團(tuán)隊(duì)開發(fā)出一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,可以更快的計(jì)算化學(xué)反應(yīng)過(guò)程中的過(guò)渡態(tài),幫助化學(xué)家設(shè)計(jì)新的化學(xué)反應(yīng)和催化劑。

2024-2030年中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)市場(chǎng)現(xiàn)狀調(diào)查及投資前景研判報(bào)告

《2024-2030年中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)市場(chǎng)現(xiàn)狀調(diào)查及投資前景研判報(bào)告》共九章,包含國(guó)內(nèi)外企業(yè)主要機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品及應(yīng)用分析,中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)重點(diǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)分析,2024-2030年中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)投資分析及前景預(yù)測(cè)等內(nèi)容。

科學(xué)家建立新生兒不良結(jié)局的縱向風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

根據(jù)潛在的個(gè)人風(fēng)險(xiǎn),了解哪些早產(chǎn)兒更有可能進(jìn)展為獲得性早產(chǎn)并發(fā)癥,是新時(shí)代精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的重要舉措??茖W(xué)家應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)了一種預(yù)測(cè)模型,它能用電子健康檔案來(lái)預(yù)測(cè)新生兒罹患敗血癥、心力衰竭和其它嚴(yán)重疾病的風(fēng)險(xiǎn)。

科學(xué)家首次使用機(jī)器學(xué)習(xí)研究人類習(xí)慣養(yǎng)成

心理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)將習(xí)慣定義為一種決策過(guò)程,在這種過(guò)程中,人們會(huì)在相同的環(huán)境中執(zhí)行相同的行為,而不管結(jié)果如何。

科學(xué)家利用機(jī)器學(xué)習(xí)加快藥物制劑開發(fā)

長(zhǎng)效注射劑(LAI)是治療慢性病最有前途的治療策略之一,是一類先進(jìn)的藥物遞送系統(tǒng),可以提高治療效果、安全性和患者依從性。傳統(tǒng)的藥物制劑開發(fā)依賴于反復(fù)試錯(cuò),需要開展廣泛且耗時(shí)的體外實(shí)驗(yàn),然而,這種試錯(cuò)法對(duì)聚合物L(fēng)AI的開發(fā)帶來(lái)了重大挑戰(zhàn)。

國(guó)外新算法可生成蛋白質(zhì)5D圖像揭示微小尺度下的生物學(xué)過(guò)程

美國(guó)圣路易斯華盛頓大學(xué)科研團(tuán)隊(duì)開發(fā)出一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法Deep-SMOLM,可生成蛋白質(zhì)5D圖像,包括單個(gè)分子的方向和位置等信息。

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