Mar, 2024

火星光谱学 2: 气相色谱 - 第二名解决方案

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TL;DR本研究报告描述了在 2022 年 NASA 赞助并在 DrivenData 竞赛平台上举办的火星光谱学 2：气相色谱挑战中，该解决方案在竞赛的测试数据集上获得了第二高的得分。该解决方案利用了竞赛的色谱数据样本的二维图像表示，使用了多个不同的卷积神经网络模型进行训练和集成以进行最终提交。
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发现论文，激发创造
  • 利用人工智能分析质谱数据，辅助理解火星过去的生存条件并为未来任务提供思路

    这篇研究论文应用了人工智能技术分析质谱数据，用于检测古代火星的适居潜力，并探讨了该方法在质谱学和其他领域的适用性。

    Oct, 2023

  • 基于仿真的外行星大气还原的推理方法：从赢得 2023 年 Ariel 数据挑战赛中得到的结论中使用规范化流程

    利用空间望远镜对行星大气光谱进行数据收集，作者团队开发了基于机器学习的模型，有效地从光谱数据中准确提取出化学和物理特性，并提出了替代模型展示出更高性能潜力的建议。这些研究成果为更有效和及时地分析行星大气属性铺平了道路，推进了对这些遥远世界的了解。

    Sep, 2023

  • 使用 GC-IMS 数据探索感染检测的机器学习算法：初步研究

    通过将气相色谱 - 离子迁移谱（GC-IMS）数据与机器学习算法整合到一个统一的实验室信息管理系统（LIMS）平台中，我们的研究目标在于解决精确感染识别的持续问题，为先进诊断技术领域做出贡献，并通过不同的机器学习算法区分感染和非感染样本，以支持疾病的早期检测。

    Apr, 2024

  • 利用深度学习在多光谱卫星数据中进行甲烷排放的自主检测

    利用深度学习方法可以自动化检测卫星多光谱数据中的甲烷泄漏，无需事先了解潜在泄漏点，从而大幅降低误报率，为全球点源甲烷排放的自动化、高清晰度和高频率监测铺平了道路。

    Aug, 2023

  • 机器学习与质谱技术的结合：一种专注角度

    质谱学数据的机器学习分析及相关挑战的前景探讨。

    Jun, 2024

  • 利用卷积神经网络在高对比光谱中进行行星外行星检测：揭示交叉相关光谱中隐藏的分子特征

    利用机器学习和分子模板的交叉相关光谱方法提高对系外行星的检测灵敏度，为未来的望远镜和仪器开发提供支持。

    May, 2024

  • 高对比度光谱学中的机器学习用于外行星探测：将互相关图和深度学习应用于中分辨率整体场谱

    通过使用监督深度学习算法，将光谱和空间维度相结合，我们开发了一种新的方法，以提高积分场谱学（IFS）数据集的高对比度外行星的检测灵敏度。在将光谱维度转化为径向速度维度后，机器学习算法的真阳率受径向分离变化的影响较小，能够减少误报并提高对直接成像行星在 IFS 数据集中的检测限制。

    May, 2024

  • 利用机器学习进行异常检测，在系外行星大气中寻找新颖的化学反应

    下一代望远镜将提供大量高分辨率光谱数据，用于分析成千上万个系外行星。我们提倡将机器学习技术应用于异常检测，以识别具有不寻常化学组成甚至寻找未知生物特征的行星的恒星过境光谱。我们成功地证明了两种流行的异常检测方法（局部异常因子和单类支持向量机）在大型公开数据库的合成光谱上的可行性，并使用 ROC 曲线量化和比较了这两种机器学习技术的性能。

    Aug, 2023

  • 揭开潜力：多任务深度学习用于空间定量监测挥发性甲烷泄漏

    通过基于物理仿真的遥感影像监测方法，我们提出了一种新的基于深度学习的定量甲烷排放监测框架，该框架包括甲烷浓度反演、甲烷烟团分割和甲烷排放速率估计三个子任务，并引入多任务学习模型来提高准确性。

    Jan, 2024

  • FraGNNet：一种用于质谱预测的深度概率模型

    发展了一种新的概率方法用于化合物到质谱的预测，名为 FraGNNet，能够高效且准确地预测高分辨率质谱，超越现有 C2MS 模型作为基于检索的 MS2C 工具。

    Apr, 2024