科学家研发出新型类脑学习方法
人工智能迫切需要借鉴生物系统中的微观、介观、宏观等多尺度神经可塑性融合计算机制，以启发实现更加高效的类脑连续学习算法，消除人工神经网络因采用反向传播（Backpropagation，BP）等人工学习方
科研人员报道双人知觉学习提升学习效果和脑可塑性
专业的影像科医生可以在复杂的X光片中准确识别出病灶的位置，出色的乒乓球运动员可以在乒乓球高速飞行的过程中就辨别出乒乓球旋转的方向和速度。面对非常细微、转瞬即逝的视觉特征，这些“最强大脑&r
AI制药算法新突破：通用分子指纹编码，显著提速药物分子筛选
该研究开发的变分图编码器的隐空间具有令人惊讶的多用途性质，可用于预测高度多样化数据集的属性。后续进一步的工作将涉及限制因素的缓解策略和算法在药物发现管线中的应用，包括随后的实验验证。
Science：利用机器学习将哺乳动物的增强子变异与复杂表型关联在一起
不同的表型，包括相对于身体大小的较大大脑、群体生活和发声学习能力，在整个哺乳动物历史上已经进化了多次。这些共同的表型可能通过基因组比较识别出的共同机制而反复出现。
研究解析痕迹型恐惧关联学习的神经机制
现实生活中，人们时常需要将前后间隔发生的事件进行关联，形成联合型情景记忆。记忆形成后，人们可以根据先前信息去预测后续事件发生，从而及时做出行为反应。
学习啦《RNAscope™助力实现空间多组学多靶标原位检测》
生物谷&梅斯医学联合Bio-Techne旗下子品牌ACD携手于2023年9月5号下午14：00-15：30举办“RNAscopeTM助力实现空间多组学多靶标原位检测”主题空中讲坛
科学家发现，基于机器学习的诊断模型可以更加灵活准确地区分低或高风险心肌梗死
英国心脏基金会（BHF）的研究团队开发了一个机器学习模型，将患者就诊或连续检测时的心肌肌钙蛋白浓度与临床特征相结合，计算个体的急性冠脉综合征诊断和评估联合（CoDE-ACS）评分（0-100），相当于
Advanced Science：韩敬东团队开发转录组数据空间重构新算法
该研究建立了一种单细胞/寡细胞转录组数据从头空间重构算法——De Novo Coalescent Embedding（D-CE）。该研究利用细胞-细胞转录相关网络的非线性嵌入方法，从头重构了单细胞转录
科研团队系统分析与展望用于软体机器人的3D打印PEDOT:PSS
软体机器人是一类将生物概念与机器人相融合的系统，兼具环境顺应性与灵巧运动功能。其中，柔性导电材料可以辅助软体机器人实现感知、控制和作动等复杂功能。