研究2022年11月7日|开放获取 结合心电标记和CMR放射组学预测心房颤动 Esmeralda Ruiz Pujadas ，Zahra Raisi-Estabragh ＆卡里姆Lekadir 科学报告 12, 18876年
研究2022年11月05日|开放获取 学习组蛋白编码与大基因组窗口和三维染色质相互作用使用变压器 现有的基于深度学习的通过组蛋白修饰(HMs)预测基因表达的方法只能专注于启动子周围狭窄的线性基因组区域。在这里，作者通过开发一个名为Chromoformer的基于变压器的深度学习体系结构来解决这些问题。 Dohoon李 ，Jeewon杨 ＆金太阳 自然通讯 13, 6678年
研究2022年11月04日|开放获取 利用高斯贝叶斯网络从高维微阵列数据中学习基因调控网络的复杂依赖结构 Catharina E. Graafland ＆José M. Gutiérrez 科学报告 12, 18704年
新闻和观点|2022年11月7日 一种快速定制的元胞分割算法 基于机器学习的普通元胞分割模型在测试图像与训练图像差异很大的情况下表现欠佳。Cellpose 2.0允许生物学家根据自己的成像数据快速训练最先进的分割模型。这在以前只能使用大型的、带注释的数据集，并且需要专业的机器学习知识。 自然方法, 1 - 2
新闻和观点|2022年10月19日 AI算法看不见的黑脸 一项对商业面部分析工具的审计发现，深色皮肤的面孔被错误分类的比例远远高于其他任何群体的面孔。四年过去了，这项研究正在塑造研究、监管和商业实践。 Abeba Birhane 自然 610, 451 - 452
评论与意见|10月17日 AI模型在医疗保健中的可移植性:一个社会技术的视角 为了在医疗保健领域提供价值，人工智能和机器学习模型不仅必须集成到技术平台中，还必须集成到当地的人类和组织生态系统和工作流程中。为了实现大规模应用这些模型的预期收益，需要一个社会技术可移植性挑战和潜在解决方案的路线图。 Batia Mishan Wiesenfeld ，阴Aphinyanaphongs ＆欧迪11月 自然-机器智能 4, 807 - 809
一种快速定制的元胞分割算法
AI算法看不见的黑脸
结合心电标记和CMR放射组学预测心房颤动
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生成对抗网络生成的脑缺血的spect与真实患者的扫描结果没有区别
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