Как прогнозирование сильных или слабых значимых p-значений на основе машинного обучения может помочь нам улучшить текущие показатели или определить подполя, которые могут потребовать разработки более высоких стандартов для публикации. Часть 1: введение и исследовательский анализ Введение Воспроизводимость результатов исследования - одна из самых больших проблем научных исследований. Опрос, проведенный Nature в 2016 году, показывает, что 90% исследователей обеспокоены..

AI не оправдывает ожиданий История ИИ показывает, что попытки внедрить человеческое понимание в компьютеры редко срабатывают. Напротив, большая часть прогресса в этой области произошла за счет комбинации постоянно увеличивающейся мощности компьютеров и экспоненциального роста доступных данных. По сути, способность использовать все более грубые вычислительные ресурсы для решения проблем, связанных с большими наборами данных, дает все большую полезность. Но его ограничения также..

Исследования искусственных нейронных сетей приводят к новой гипотезе о том, почему мы мечтаем: предотвратить "переобученный" мозг. Может быть, присниться… Сны снятся всем, даже если мы не помним этого, когда просыпаемся. Среднестатистическому человеку за ночь снится от трех до пяти снов, этих самодельных умственных чудес. Большинство ( но не все ) снов возникают во время быстрого сна. Возраст играет роль: младенцы, как правило, проводят половину своего сна во сне, в то время как..

Машины узнают, из чего состоит белок Подход машинного обучения, который дает интерпретируемые результаты, обеспечивает подробное представление о белках только на основе данных о последовательности. Почти каждый процесс, поддерживающий жизнь клетки, зависит от активности нескольких белков. Все белки состоят из цепочек более мелких молекул, называемых аминокислотами, а конкретная последовательность аминокислот определяет общую форму белка, которая, в свою очередь, определяет его..