现今，技术达到了巅峰。探索了不同的编程和技术途径用于数据分析、自动化和机器人技术。机器学习是优化数据分析、进行准确预测以及加快 / 改进现有功能的关键。因此，目前人工智能领域中的机器学习正在发展，并且正在探索它在不同领域的应用。其中一个领域突出的应用是微生物生物合成。本文提供了微生物生物合成中所使用的不同机器学习程序的全面概述，并简要描述了机器学习和微生物生物合成这两个领域。包括过去的趋势、现代的发展、未来的改进、过程的解释以及当前面临的问题。因此，本文的主要贡献是概括这两个关键领域的发展并提供全面的解释，以及它们对于改进工业 / 研究的适用性。它还突出了挑战和研究方向，旨在激发在不断发展的领域中进行更多的研究和发展。最后，本文旨在成为正在进行研究的学者、改进流程的行业专业人员和想要理解生物合成中的机器学习概念的学生的参考资料。

Aug, 2023

本文综述了生物医药行业中越来越受关注的图机器学习对于模拟生物分子结构、它们之间的功能关系以及综合多组学数据的能力，并在药物研发和发现的全过程中，从靶点识别、小分子和生物类药物设计、以及药物重药用等方面进行了归纳总结，并指出，尽管这一领域仍在崛起，但关键的里程碑已经出现，表明图机器学习将成为生物医学机器学习的首选模型框架。

Dec, 2020

机器学习在临床微生物组学领域的应用具有良好的前景，需要高质量、可重复、可解释的工作流程以满足监管机构对临床工具设定的较高要求。本研究通过对 2021-2022 年发表的 100 篇同行评议的期刊文章进行深入分析，以数据驱动方法总结了目前监督式机器学习在微生物组学数据中的应用现状，并提供了关于实验设计的重要考虑因素，如如何减少小数据集大小的影响同时避免数据泄露。此外，还提供了关于如何避免常见的实验设计陷阱以提高模型性能、可信度和可重复性的指导。本文配有一个互动在线教程，旨在向微生物组学社区介绍机器学习实验设计的基本原则。正式规范监督式机器学习在微生物组学领域的最佳实践是提高临床研究的成功率和效率，造福患者和其他利益相关方的重要步骤。

Feb, 2024

通过快速处理能力，检测易被忽视的隐藏模式使得机器学习 (Machine Learning, ML) 在今天的医疗系统中不可或缺。本研究的目标是在不同医疗领域简洁有效地收集 ML 应用，并以表格形式提供相关参考文献和描述，以便立即获取必要信息。我们将研究分为五个主要组别：社区层面工作、风险管理 / 预防护理、医疗运营管理、远程护理和早期检测。我们的目标是向人们介绍机器学习在医疗行业的适用性，缩小临床医生对机器学习应用的知识差距，并推动医疗专业人员更多地基于机器学习的医疗系统。

Jul, 2023

本文介绍了机器学习在化学和聚烯烃制造优化中的应用，从 AI 和 ML 在化学工业的演变、核心 ML 组件和入门资源、各种 ML 方法以及深度学习网络探索，到使用先进 ML 算法进行预测建模的实践工作坊，提倡科学引导的机器学习方法，旨在为化学工程和聚烯烃生产中的 ML 实际应用提供详尽介绍，并为后续学习奠定基础。

Jan, 2024

过去 40 年来，治疗抗体的发现和开发已经变得司空见惯。然而，随着治疗抗体构造变得更复杂（例如多样性抗体），常规的优化方法日益低效。机器学习承诺开辟一条使用较少实验和成本的计算模拟路径来加速药物产品的发现和开发。本文对当前的做法进行了批判性评论，解释了常见陷阱，并明确了一组方法开发和评估指南，可应用于治疗抗体发现与开发的不同类型的机器学习技术。

Dec, 2023

通过分析当前文献，本研究提供了关于机器学习在疾病诊断方面的最新方法和性能指标的深入了解。

Oct, 2023

科学界利用机器学习技术进行科学探索的能力正在初生阶段，然而，机器学习的原理应用正在为基础科学发现开辟新的途径，尤其在处理观测数据的复杂性方面。

May, 2024

本研究提出了一种基于迁移学习的方法，通过使用大量来源于基于物理的流程模型的计算廉价的数据进行 ML 模型训练，然后在少量代价昂贵的实验数据上进行微调，从而降低了新工艺过程物理模型开发的高成本，并且该方法在 Fused Filament Fabrication 的印刷线宽建模中表现良好，减少了模型开发时间、实验成本、计算成本和预测误差。

Apr, 2023

该论文介绍了机器学习和深度学习的一些创新研究工作以及实际应用，并涉及股票交易、医疗保健系统和软件自动化等领域。

Jan, 2022