该标签下共有 4 篇文章
作者: aeks | 发布时间: 2025-10-10 08:24
学科: 大气科学 空间探测技术 行星科学
利用先进的深度学习技术，研究人员从5万多张火星卫星图像中识别出尘卷风，并首次在全球尺度上揭示其运动速度可达160公里/小时，远超以往认知，对火星气象、地表过程及未来探测任务具有重要意义。
标签: 尘卷风 深度学习
作者: aeks | 发布时间: 2025-10-09 22:06
学科: 信息与通信工程 控制科学与工程 电子科学与技术 计算机科学与技术
本文介绍了一种基于深度学习的摩擦电声学智能纺织品（A-Textile），可将日常衣物转化为语音感知与人工智能交互界面。该织物利用衣物表面静电实现无感、主动语音识别，并结合生成式AI（如ChatGPT）实现语音控制物联网设备、获取云端信息等智能功能。
标签: 摩擦电 深度学习 生成式AI
作者: aeks | 发布时间: 2025-10-04 23:17
学科: 智能科学与技术 物理学 生物医学工程 纳米科学与工程
本文介绍了一种结合中红外等离激元传感器与物理信息深度学习模型的新方法，用于在水溶液中实时、原位量化纳米尺度蛋白质的二级结构变化。该方法通过合成复频率波增强光谱特征，显著提升了卷积神经网络的预测精度，解决了传统数据稀缺问题。
标签: 复频率波 水溶液 深度学习 等离激元传感 蛋白质二级结构
作者: aeks | 发布时间: 2025-10-04 22:32
学科: 信息与通信工程 控制科学与工程 生物学 计算机科学与技术
高维核磁共振（NMR）可用于蛋白质结构解析，但采集时间长。深度学习可加速重建，但限于三维以内且难以应对未见过的加速倍数。本文提出一种名为ROAD的新方法，通过将信号分解为一维指数成分并结合神经网络校正误差，实现对3D和4D蛋白NMR谱的高效、鲁棒重建，支持广泛加速倍数，为高维NMR的快速应用开辟新路径。
标签: ROAD方法 核磁共振 深度学习 蛋白质结构 高维谱重建
