学科: 计算机科学与技术

摩擦纳米发电机（TENG）结合机器学习（ML）正推动智能体育发展。TENG可自供电感知运动数据，ML则高效分析复杂信号，实现训练评估、健康监测和虚拟现实运动应用。

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一项发表于《自然·通讯》的研究介绍了一种名为DOLPHIN的新工具，可帮助医生更早发现疾病并精准选择治疗方案。该工具利用人工智能分析单细胞基因剪接细节，发现传统方法遗漏的疾病标志物。

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人工智能正从科幻走向现实，广泛应用于医疗领域。最新研究利用生成式AI模型分析疾病发展过程，有望提升疾病预测与诊疗水平，推动医学进步。

标签: 人工智能 医学研究 医疗健康 机器学习 疾病预测

一项新工具“资助前沿”整合了科研论文、专利、政策文件和临床试验数据，以直观方式展示科学研究对社会的广泛影响，如政策制定、药物开发等，并利用机器学习预测未来最具社会效益的研究方向。

标签: 机器学习预测 社会影响力 科学研究影响 科研评估 资助前沿

AI被用于加速新材料发现，但其预测的许多晶体材料存在重复、不可行或不实用问题，引发争议。专家指出，AI需结合实验验证和对局限性的认知才能真正推动材料科学发展。

标签: 人工智能 密度泛函理论 晶体材料 机器人化学家 材料科学

LZ实验在地下深处搜寻暗物质，通过液态氙探测器排除背景干扰，最新结果进一步缩小了WIMP的可能性范围，推动暗物质研究进入更灵敏的新阶段。

标签: LZ实验 WIMP 中子干扰 暗物质 液态氙探测器

一项新研究发现，使用人工智能生成的“参与者”进行社会科学研究可能导致结果偏差。研究显示，不同模型、提示和设置的选择会显著影响数据，且没有一种组合能准确匹配人类反应。

标签: 人工智能 大语言模型 实验偏差 社会科学研究 虚拟参与者

一项新研究首次实时追踪了大语言模型在2024年美国大选期间对选举相关问题的回应变化，揭示了AI模型如何随竞选动态和系统更新而调整回答。

标签: AI伦理 人工智能 信息传播 大语言模型 美国大选

宾州州立大学的研究团队利用声波数据的4D分析和信号振幅信息，结合高性能计算平台Bridges-2，提高了油气储量预测的准确性，解决了传统3D成像漏判储层结构的问题。

标签: 4D油藏监测 地震成像 声波振幅 钻井效率 高性能计算

本文介绍了一种名为CRESt的多模态机器人平台，结合大模型与自动化实验，3个月内筛选900多种催化剂，发现八元合金催化剂在甲酸氧化反应中性能提升9.3倍。

标签: 人工智能 多模态模型 机器人实验 材料发现 电催化剂