现有的填补方法主要分为两类，一类是传统的插值方法，一类是热门的机器学习方法。然而，两类方法都存在明显的优缺点：

CMWF机器学习天气预报模型AIFS Single最新升级：物理约束、训练策略重构与变量扩展 A selection of new variables avai...

在气候变化背景下，全球极端天气气候事件频发，气候风险不断加剧，相关研究引起国内外学者的广泛关注。基于 Web of Science 核心合集科学引文索引数据库（...

https://www.nature.com/articles/d41586-025-02798-y

近年来，科学家们发现，基于机器学习的天气模型可以比传统模型更快地做出天气预测，且使用更少的能耗。然而，许多这些模型无法准确预测未来15天以上的天气，并且到第 6...

今年，人工智能促进协会年度人工智能会议（AAAI）收到了约9000篇论文投稿，因此需要相应规模的项目委员会，由两位项目主席和四位副项目主席共同负责。

研究人员提出的HAMSTER框架基于物理启发的近似模型，并结合机器学习对其进行修正。首先使用简化的物理模型描述体系的基本电子结构，该模型能够捕捉主要物理效应，但...

睡眠障碍是全球范围内普遍存在的健康问题，约三分之一的人群在不同阶段受到失眠或睡眠质量下降的影响。现有镇静催眠类药物虽在临床上被广泛使用，但其潜在的依赖性和副作用...

大家好，今天给大家分享一篇近期发表在J. Am. Chem. Soc.上的研究进展，题为：Graph-Based Machine Learning Identi...

研究人员提出了一种用于设计抗菌肽的机制驱动人工智能框架CAMPER（Constraint-driven AMP Engineering with Ranking...

学习完整的分位数函数（即将概率映射到变量值的函数），而不是为每个分位数水平构建单独的模型，能够更好地优化资源权衡。

在药物发现流程中，限制机器学习(ML)和深度学习(DL)模型潜力的一个关键瓶颈是高质量实验数据的匮乏。将标准ML和DL算法直接应用于这些小规模数据集会带来显著挑...

基于cfDNA的液体活检技术在癌症检测、产前检测以及器官移植监测方面展现出应用前景。研究人员认为，cfDNA片段组可作为生物标志物用于缺乏有效筛查手段的复杂疾病...

过去五年，全球数值天气预报（NWP）的赛道出现了一次“范式漂移”：从解偏微分方程组的传统物理模式，转向用深度网络直接拟合历史再分析场。ECMWF的IFS、英国气...

为了研究化合物如何诱发不良效应，毒理学家们构建了不良结局通路。不良结局通路可被视为一种实用工具，用于捕捉和可视化任何类型应激源引发的不同毒性背后的机制，并描述了...

现有零样本异常图像生成方法大多仅依赖文本提示引导扩散模型，语义控制力有限，生成的异常掩码精度也不够高。

某机构在今年的实证方法自然语言处理会议(EMNLP)上发表了40余篇论文，包括被EMNLP新设行业轨道接收的论文。这些论文涵盖了一些熟悉的主题，如自然语言理解和...