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        動態(tài)照明深度學(xué)習(xí)關(guān)聯(lián)成像研究

        2020-10-30 01:47
        科學(xué)中國人·上半月 2020年8期
        關(guān)鍵詞:論文機(jī)器人研究

        動態(tài)照明深度學(xué)習(xí)關(guān)聯(lián)成像研究

        中國科學(xué)院上海光學(xué)精密機(jī)械研究所量子光學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室提出一種適用于傅里葉變換關(guān)聯(lián)成像系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型,該方法可實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)成像動態(tài)解碼,樣品只需單次曝光即可獲得高質(zhì)量圖像。相關(guān)論文發(fā)表于Optics Express。利用傅里葉變換關(guān)聯(lián)成像系統(tǒng)的特點(diǎn),提出了一種動態(tài)解碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(Y-Net),只要訓(xùn)練過程和成像過程的散斑場統(tǒng)計(jì)特性一致,即可高質(zhì)量重建樣品圖像,且樣品只需單次曝光。由于網(wǎng)絡(luò)具有動態(tài)解碼特性,訓(xùn)練散斑場的空間分布可以完全不同于實(shí)驗(yàn)散斑場,因此可以采用模擬數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),從而解決了常規(guī)深度學(xué)習(xí)成像方法中的數(shù)據(jù)來源問題。

        微生物單細(xì)胞人工智能鑒定研究

        中國科學(xué)院微生物研究所付鈺研究組利用拉曼光鑷結(jié)合人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)了微生物單細(xì)胞水平的快速準(zhǔn)確鑒定。研究論文發(fā)表于Analytical Chemistry。研究組設(shè)計(jì)了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法,建立拉曼組數(shù)據(jù)庫,開展模型驗(yàn)證和樣品預(yù)測,驗(yàn)證了人工智能模型對微生物單細(xì)胞檢測的特異性和靈敏性,結(jié)果顯示單細(xì)胞水平鑒定微生物的平均正確率達(dá)到95.64%,整個鑒定過程在5分鐘內(nèi)完成。鑒于人工智能分析的“黑箱性”,通過逐一遮蔽光譜的理念建立了新型的微生物拉曼光譜特征峰提取算法,實(shí)現(xiàn)對人工智能如何分析微生物拉曼光譜的可視化呈現(xiàn),為進(jìn)一步表征微生物的生化特性奠定了基礎(chǔ)。

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