深度神经网络
速度提升3200倍,准确率提高40%!深度神经网络+纠错码革新DNA存储技术
编辑 | 2049在全球数据量呈指数级增长的今天,传统存储技术的扩展速度已难以跟上。 脱氧核糖核酸(DNA)分子作为一种信息存储介质,以其卓越的信息密度、增强的数据耐久性和几乎可忽略的维护能耗,正逐渐成为解决存储危机的关键方案。 然而,DNA 存储技术面临可扩展性和准确性之间的权衡困境,成为商业化落地的主要障碍。
超衍射极限1.5倍,成像条件低10倍,清华、中国科学院用AI方法提高显微镜分辨率
图示:通过 ZS-DeconvNet 对快速光敏生物过程进行长期 SR 成像。(来源:论文)编辑 | 萝卜皮计算超分辨率方法,包括传统的分析算法和深度学习模型,极大地改进了光学显微镜。其中,有监督深度神经网络表现出了出色的性能,但由于活细胞的高动态性,需要大量的高质量训练数据,而获取这些数据非常费力甚至不切实际。在最新的研究中,清华大学和中国科学院的研究人员开发了零样本反卷积网络(Zero-shot deconvolution networks,ZS-DeconvNet),可立即将显微镜图像的分辨率提高超过衍射极限
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