基于自校准机制的深度重建框架（DEISM）在加速化学交换饱和转移成像中的应用 学术背景 化学交换饱和转移（Chemical Exchange Saturation Transfer, CEST）成像是一种高灵敏度的分子磁共振成像技术，能够检测与多种疾病（如癌症、癫痫和卒中）相关的生物分子。然而，CEST成像的一个主要缺点是扫描时间过长，这是由于需要在不同的饱和频率偏移下进行多次数据采集。长时间的扫描限制了CEST成像在临床中的广泛应用。为了解决这一问题，研究者们致力于开发加速CEST成像的技术，主要通过利用数据中的冗余信息，从欠采样的k空间数据中重建图像。 尽管现有的并行成像和压缩感知（Compressed Sensing, CS）技术在一定程度上加速了CEST成像，但这些方法仍存在局限性。...

多分辨率信号小波网络在语音情感识别中的应用：SigWavNet 学术背景 语音情感识别（Speech Emotion Recognition, SER）在人机交互和心理学评估中扮演着重要角色。它通过分析语音信号来识别说话者的情感状态，广泛应用于紧急呼叫中心、健康护理和虚拟AI助手等领域。然而，尽管该领域取得了显著进展，系统复杂性、特征区分度不足以及噪声干扰等问题仍然存在。为了解决这些挑战，来自University of Québec、Concordia University和University of Québec at Montréal的研究团队提出了一种新的端到端深度学习框架——SigWavNet，直接从语音波形信号中提取有意义的特征，并通过多分辨率分析提升情感识别的准确性。 论文来源 ...

基于频谱-时间调制特征的双流鲁棒语音情感识别研究 学术背景 语音情感识别（Speech Emotion Recognition, SER）是通过分析人类语音中的情感内容来识别情绪的技术。它在人机交互、客户服务管理系统以及医疗等领域具有广泛的应用潜力。然而，尽管基于深度学习的SER模型在受控环境中表现出色，但在真实环境中的噪声条件下，其性能显著下降。噪声（如交通噪声、风扇噪声等）会严重干扰语音信号，导致情感识别系统的准确性大幅降低。因此，开发一种在噪声环境下依然鲁棒的SER系统成为了一个重要的研究方向。 传统的SER系统通常依赖于梅尔频率倒谱系数（Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCC）和梅尔频谱图等声学特征。然而，这些特征在噪声环境下容易受到干扰，...

学术背景 随着有机化合物对环境污染的威胁日益加剧，研究不同水生生物对有机化合物的毒性反应变得至关重要。这些研究不仅有助于评估污染物对整个水生生态系统的潜在生态影响，还为环境保护提供了重要的科学依据。传统的实验方法虽然能够提供一定的数据，但其成本高昂、耗时较长，且难以应对大规模化学物质的毒性评估。随着深度学习技术的快速发展，其在预测水生毒性方面表现出更高的准确性、更快的数据处理速度以及更好的泛化能力。然而，现有方法在处理高维特征数据时仍存在局限性，尤其是在捕捉分子复杂结构和相互作用方面。因此，如何开发一种能够同时预测多种水生生物毒性的多任务深度学习模型，成为了当前研究的重要课题。 论文来源 本文由Xin Yang、Jianqiang Sun、Bingyu Jin等研究者共同完成，他们分别来自U...

深度学习增强的金属有机框架电子皮肤在健康监测中的应用 学术背景 电子皮肤（e-skin）是一种能够感知生理和环境刺激的技术，模拟人类皮肤的功能。近年来，电子皮肤在机器人、运动科学和医疗健康监测等领域的应用潜力逐渐显现。然而，当前的电子皮肤技术面临着一些挑战：首先是多功能的实现，即如何在一个设备中同时检测多种生理信号（如生物分子、运动信号等）；其次是信号的区分问题，尤其是在同时检测多种刺激时，如何准确区分并识别不同的信号。 传统的多功能电子皮肤通常需要整合多种传感材料，这不仅增加了制造的复杂性，还可能导致设备性能不稳定。此外，现有的电子皮肤在信号的信噪比、灵敏度和稳定性方面也存在不足。因此，开发一种高性能、多功能且易于制造的电子皮肤成为了研究的焦点。 金属有机框架（Metal-Organic ...

免疫检查点抑制剂毒性的预测与监控：DysPred深度学习框架的突破性应用 学术背景 免疫检查点抑制剂（immune checkpoint inhibitors, ICIs）是近年来癌症免疫治疗领域的重大突破，通过抑制免疫检查点信号通路，增强机体的抗肿瘤免疫反应。然而，ICIs在治疗过程中可能引发广泛的免疫相关不良反应（immune-related adverse events, irAEs），这些不良反应不仅影响患者的生活质量，甚至可能导致器官功能受损或死亡。由于irAEs在临床环境、肿瘤类型、组织特异性及患者人口统计学特征中的高度异质性，亟需一种稳健且可扩展的方法来预测和管理这些不良反应。 尽管已有研究通过临床试验和传统的药物不良反应数据集（如SIDER和OFFSIDES）对irAEs进行...

关于动态视觉刺激生成的时空风格转移算法的研究报告 学术背景 视觉信息的编码与处理一直是神经科学和视觉科学领域的重要研究方向。随着深度学习技术的快速发展，研究人工视觉系统与生物视觉系统之间的相似性成为热点。然而，视觉研究中生成适当的动态视觉刺激以测试特定假设的方法相对匮乏。现有的静态图像生成方法虽然已有较大进展，但在处理动态视觉刺激时，仍存在灵活性不足、生成结果偏离自然视觉环境统计特性等问题。为此，研究者们开发了一种名为“时空风格转移”（Spatiotemporal Style Transfer, STST）的算法，旨在生成能够匹配自然视频的低级时空特征，同时去除高级语义信息的动态视觉刺激，为研究物体识别提供了有力的工具。 此外，深度学习模型在视觉任务中的表现与生物视觉系统的比较也需要大量的可...

基于预训练大型语言模型的人类蛋白质必要性预测与分析 学术背景 人类必需蛋白质（Human Essential Proteins, HEPs）对个体的生存和发育至关重要。然而，实验方法识别HEPs通常成本高、耗时长且劳动强度大。此外，现有的计算方法仅在细胞系水平上预测HEPs，但HEPs在活体人类、细胞系和动物模型之间差异显著。因此，开发一种能够在多个水平上全面预测HEPs的计算方法显得尤为重要。最近，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理领域取得了显著成功，蛋白质语言模型（Protein Language Models, PLMs）也因其能够在大规模蛋白质序列上进行预训练而崭露头角。然而，PLMs是否能够显著提高蛋白质必要性预测任务的效果仍然未知...

深度学习应用于目标蛋白配体生成的最新研究：DeepBlock框架的提出与验证 背景与研究问题 药物发现过程中，寻找能够结合特定蛋白的配体分子（ligand）一直是核心目标。然而，目前的虚拟筛选方法（virtual screening）通常受限于化合物库的规模和化学空间的广度，难以在大规模化学空间中发现符合目标特性的创新化合物。相比之下，去新药设计（de novo drug design）通过从头生成分子结构，为探索现有化合物库之外的化学空间提供了崭新的可能性。 近年来，深度生成模型（deep generative models）在化学分子生成领域取得了显著进展，包括自回归模型（autoregressive models）、变分自编码器（variational autoencoders, VA...

从无定形前驱体预测晶体的出现：深度学习助力材料科学新突破 背景介绍 晶体从无定形物质中逐步生成的过程在自然界与实验室中具有重大意义。这一过程广泛存在于从地质到生物过程的各种现象中，并且在开发新材料的过程中占据核心地位。然而，无定形状态向晶体态的转化中，最初出现的常常是亚稳态（metastable state）晶体，而非热力学上的稳定态晶体。这种亚稳态形成的普遍规律可以通过”Ostwald法则”加以解释，该法则指出与无定形前驱体（amorphous precursor）具有相似局部结构特征的晶体将更容易优先成核。 无定形材料的晶化过程，尤其是其能量景观（energy landscape）的建模，一直以来是科学界的难点。传统的分子建模方法或从头计算（ab initio methods）由于计算量...