- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏数智化医院
医院科研科AI智能科研支撑平台系统设计架构方案探析
根据实际应用案例，使用本系统可将数据准备时间从平均3周缩短至24小时[3]。 输出示例 研究假设生成 GPT-4 + 医学知识图谱推理 生成3个可验证的科研假设 2026-Q2 实时因果推断 :2026-Q3, 2027-Q18.2 生态建设计划1. 具体体现在：数据准备周期从平均3周缩短至24小时，大幅提升科研响应速度通过AI自动完成数据清洗、标注和初步分析，减少人工干预提供可视化的科研工作台，简化研究流程，降低技术门槛支持研究项目的全生命周期管理 3. 协作升级通过MCP协议支持下的联邦学习模式，系统能够有效打破医疗机构间的数据孤岛，促进多中心联合创新。
97410编辑于 2025-04-19 - 来自专栏专知
中国成就闪亮2017年科研“世界榜”
世界首台超越早期经典计算机的光量子计算机原型诞生，时速３５０公里的“复兴号”高铁列车服役，国产大飞机Ｃ９１９首飞，量子科学、生命科学、空间科学等诸多领域的世界级科研成果涌现……２０１７年，中国亮出的科研创新成绩单让世界瞩目 重视创新见证科研成果井喷 英国剑桥大学李约瑟研究所所长梅建军说，２０１７年中国的基础科研和应用技术创新成果呈“爆发趋势”。 美国《科学》杂志３月在封面报告，中国科学家利用化学物质成功合成４条人工设计的酿酒酵母染色体，完成酿酒酵母染色体合成的四分之一工作。 ２０１５年科学家首次探测到引力波，开启了天文发现的又一个新时代。今年１０月，多国科学家宣布，人类首次“看到”了双中子星引力波事件。这个开创性的重大发现，中国团队贡献了重要力量。 引力波事件发生时，全世界仅有４台Ｘ射线和伽马射线望远镜成功监测到爆发天区，中国的“慧眼”望远镜是其中之一；中国架设在昆仑站的南极巡天望远镜ＡＳＴ３－２也与全球约７０个地面及空间望远镜一道，在预期坐标内“
84180发布于 2018-04-12 - 来自专栏.NET开发那点事
ASP.NET 获取维基百科研究记录
3.查询 返回跟关键字匹配的若干词条的XML：http://zh.wikipedia.org/w/api.php?
1.1K20编辑于 2022-05-07 知识图谱加速COVID-19科研突破
该技术为COVID-19研究人员提供了强大的文献发现和分析工具，显著提升了科研效率。
20910编辑于 2025-10-27- 来自专栏生信小驿站
浙江大学近五年科研发展报告
1952年，浙江大学部分系科转入中国科学院和其他高校，主体部分在杭州重组为若干所院校，后分别发展为原浙江大学、杭州大学、浙江农业大学和浙江医科大学。 120余年的办学历程中，学校始终秉承“求是创新”为校训的优良传统，逐步形成了“勤学、修德、明辨、笃实”的浙大人共同价值观和“海纳江河、启真厚德、开物前民、树我邦国”的浙大精神 我们总结了近五年浙江大学的科研文章发表趋势以及国自然发展趋势 2019年国自然金额大于100万元项目 [1] "植物信号转导,徐娟,120万元" [2] "神经生物学,崔一卉,120万元" [3] "单细胞技术,韩晓平,120万元" [4] "农业农药残留信息感知 " [24] "高产奶牛乳腺低氧应激成因的代谢与分子机制,刘建新,299万元" [25] "哺乳动物中母源性mRNA降解与合子基因组激活的相互调控机制,范衡宇,300万元" [26] "FXYD3介导的信号网络对肠道黏膜免疫稳态的调控研究
84520发布于 2019-12-11 知识图谱加速COVID-19科研信息发现
可以参阅某中心博客上的两篇文章：“使用某中心 Neptune、某中心 Comprehend Medical 和 Tom Sawyer Graph Database Browser 探索COVID-19科学研究
15410编辑于 2026-01-08知识图谱加速COVID-19科研信息检索
知识图谱通过节点和边的结构组织信息，便于更高效地探索分析。节点代表实体（如论文、作者），边表示实体间关系。某中心于2020年5月公开了COVID-19知识图谱（CKG），该图谱基于艾伦人工智能研究所牵头构建的COVID-19开放研究数据集（CORD-19）构建，支撑了某中心的文献排序和推荐系统。
21410编辑于 2025-09-26- 来自专栏AgenticAI
Consensus 开源多智能体科研助手架构，已服务 800 万科研人员，助力高效阅读论文！
哈哈，感觉我做的 paramind 有异曲同工之效嘛，只是他们的受众群体更明确，我或许也该抄一套这个多智能体科研架构！ （3）应用广泛，价值突显：覆盖教育、科研、医疗、设计、零售等场景，既能助新手入门，也能为开发者和创业者提供创新思路与商业机会。 如果觉得有趣，就点个关注吧或者你有什么想问的，反馈的都可以留言呢～
36210编辑于 2025-11-29 科采通 Scivaro：构建国产科研设备生态的“关键补全者”
作为一家长期服务于交叉科研一线的科技品牌，**科采通（Scivaro）**正在做的，不只是设备销售或渠道推广，更重要的是： 在国产科研设备生态中做“补全者”与“整合者”。 资料严重缺失 产品手册仅为参数页，缺乏使用流程说明 SDK 支持不完善，接口对接困难 3. 平台兼容性低 难以集成进现有的 Unity、Python、Matlab、LabVIEW 等平台 开发者缺乏样例代码或快速上手文档 科采通正是基于这三点，逐步构建出一个“国产科研硬件生态补全计划”。 “产品化思维”科采通始终认为：科研设备不应该只是“零部件”，而应该是**“科研生产力工具”**。 而科采通的使命，就是站在科研者的角度，为每一个项目、每一个课程、每一个创意，提供更可用的基础。
28310编辑于 2025-07-18- 来自专栏小明的数据分析笔记本
R语言ggplot2科研数据作图配色的一些小技巧
image.png 配色小技巧之一：RColorBrewer 包 RColorBrewer 包是一个专门调色的包，包含三种类型的配色： 1、sequential 2、qualitative 3、diverging （小明评论：这三个类型的配色我的理解是 1 sequential 如果你的数据是1,2,3,4，这种有大小，配色可以选择这种类型，数值比较小，颜色会比较浅，数值比较大，颜色会比较深；2 qualitative 定性的 适用于分类变量，就是数据是 A B C D这种，没有大小，只是类别不一样；3 diverging 这个暂时不理解是什么意思） 先把调色板调出来看一下 library(RColorBrewer) image.png 1 对应的应该是sequential 2 对应的是 qualitative 3 对应的是diverging 生成颜色值我们需要使用brewer.pal()函数，这个函数又两个参数，第一个参数是调色板左侧的名字 ，第二个位置是生成几个颜色 比如做柱形图，我们选择分类的颜色 colors<-brewer.pal(name="Set<em>3</em>",9) colors 这样就生成了9个颜色，接下来用这个颜色填充柱形图 ggplot
10K22发布于 2021-07-12 - 来自专栏Python | Blog
糗事百科_多进程_demo(3)
self.content_q.task_done() def run(self): self.get_url() process_list = [] for i in range(3)
39820发布于 2019-07-31 - 来自专栏深度学习技术前沿
沈向洋博士：三十年科研路，我踩过的那些坑
在近日举办的 X-Talk 上，美国工程院外籍院士、小冰公司董事长沈向洋博士分享了自己过去三十多年做科研的体会。 日前，首届 X-Talk 于 2020 年腾讯科学周期间在腾讯北京总部举行。 美国工程院外籍院士、小冰公司董事长沈向洋博士分享了自己过去三十多年做科研的体会。 ? 三、会讲故事很重要，对科研亦然 第三点我想重点讲一下，就算是对工程师和科学家来讲，除了你专业做得好以外，最重要的一件事情大家不要忘记，就是一定要把故事讲好，story telling is the most
44530发布于 2020-11-20 - 来自专栏庄闪闪的R语言手册
基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（3）
前两幅图的详细代码介绍可见：基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（2），基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（1）。 data_Cmu_E11.5.csv") ) head(data_Cwt_E8.5) # X42.0231534315441 # 1 48.60862 # 2 59.44292 # 3 具体可以参考：《R语言教程》[3]和R 数据科学[4]，或者公众号相应的数据科学系列文章。 dev_stage trachea_length # 1 wildtype E8.5 48.60862 # 2 wildtype E8.5 59.44292 # 3 github.com/marco-meer/scifig_plot_examples_R [2] 文章: https://ggplot2.tidyverse.org/reference/theme.html [3]
86330编辑于 2022-05-24 - 来自专栏机器之心
沈向洋博士：三十年科研路，我踩过的那些坑
机器之心整理 机器之心编辑部 在近日举办的 X-Talk 上，美国工程院外籍院士、小冰公司董事长沈向洋博士分享了自己过去三十多年做科研的体会。 美国工程院外籍院士、小冰公司董事长沈向洋博士分享了自己过去三十多年做科研的体会。 ? 三、会讲故事很重要，对科研亦然 第三点我想重点讲一下，就算是对工程师和科学家来讲，除了你专业做得好以外，最重要的一件事情大家不要忘记，就是一定要把故事讲好，story telling is the most
73330发布于 2020-11-20 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
推荐很好的R语言ggplot2科研数据可视化参考资料
链接是 https://z3tt.github.io/beyond-bar-and-box-plots/ 主要内容是介绍R语言ggplot2绘制柱形图和箱线图以及柱形图箱线图的替代方案的一些代码 示例数据提供的是一个链接 https://raw.githubusercontent.com/z3tt/DataViz-Teaching/master/data/weissgerber-data.csv 链接里出的图有 image.png ",sep=",",header=TRUE) library(ggplot2) my_pal <- rcartocolor::carto_pal(n = 8, name = "Bold")[c(1, 3, position = position_nudge(x = .15) ) + gghalves::geom_half_point( side = "l", range_scale = .3, alpha = .5, size = 3 ) -> p1 g + geom_violin( aes(fill = group, fill = after_scale(colorspace
63320编辑于 2023-01-06 - 来自专栏biosignalsplux
BITalino：低成本模块化生理信号采集平台，助力科研与原型开发 | 科采通
在生物信号与健康追踪技术逐渐普及的今天，科研人员、开发者以及硬件爱好者对于“快速搭建、低成本、生理信号精准采集”的平台需求日益增长。 三、应用场景：不仅限于科研BITalino 初期用户多为高校和研究机构（如 MIT、苏黎世大学、佛罗里达大学等），但它并不仅限于严肃科研。 其框架基于 WebSockets、HTML5 与 CSS3，开发者可基于此构建自己的远程监控平台、数据可视化应用或交互式实验环境。 作者：科采通关键词：BITalino、生物信号采集、EMG、EDA、心电图、Arduino、原型开发、医学工程、开源硬件、健康监测
36900编辑于 2025-06-25 - 来自专栏天意云&天意科研云&天意生信云
GPT-5科研写作能力大幅提升，实测五大科研场景表现出色（附GPT-5学术指令）
虽然不少网友反应GPT-5的“情商”不如GPT 4o，但在科研写作领域我认为是利大于弊的，例如在研究方向选题、文献检索与解析、数据统计分析、论文润色与评审等方面，都可以利用GPT-5来提升科研效率。 预测未来跨学科研究趋势 结合国际研究趋势分析【研究领域】过去5年的关键词演变，筛选出3个新兴研究方向，详细阐述其驱动因素（包括技术创新或社会需求），并评估其选题前景。 文献检索与解析 1. 3. 表格/数据趋势解读 你是一名科研助理，用专业学术语言解读数据，需涵盖整体趋势（升/降/波动）、组间/变量差异、潜在因果机制及对研究假设的支持情况。要求字数不少于200字。 2. 分析结论撰写 按科研论文“Results”部分标准，依据统计结果撰写段落，需要包含各变量/实验组核心结果（均值、标准差等）、显著性检验指标（t值、p值等）以及数据是否能支撑假设，不要加入主观推论，客观描述事实
1K10编辑于 2025-08-15 - 来自专栏python3
python3科学计算开发相关配置
若没有则新建即可，这个很蠢，没有默认配置的文件要自己新建，另外网上全是错的教程 保存后，在命令行执行pip install XXX走的即是对应的源 windows切换python2, python3版本
40010发布于 2020-01-02 - 来自专栏镁客网
又一科研成果被爆剽窃！致命病毒发现者疑遭偷天换日
策划&撰写：伶轩 剽窃科研成果，不仅是对知识产权的漠视，更是科研界的毒瘤。 1月8日下午，微博网友为@水草199604突然爆料，称自己是浙江龙泉市疾控中心王淼若，要实名反映慈溪疾控中心范飞能等人剽窃其团队科研成果。 ? 这也从一定程度上印证了该科研成果的真实性。 那么，疑点就来了。 · 疑点一：没有署名，范飞能团队申报所言的“独立完成”何来？ 到这里，这次“科研成果剽窃”事件基本已经理清，即在王淼若看来，慈溪疾控中心范飞能等人在没有得到任何授权的情况下，剽窃了浙江龙泉市疾控中心一项有关于“发现新型龙泉病毒LQUV”的科研成果，并为此获得奖项， “剽窃”为人所不齿，科研成果“剽窃”更是零容忍。但素来有关科研成果被“剽窃”的是非判定本就繁杂且费时，具体情况如何，还有待后续调查。
51430发布于 2019-01-24 - 来自专栏量子位
搞科研新姿势：让GPT-3给你打下手
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 搞科研的最新姿势，被一位华人小哥解锁了—— 告诉AI你的研究目标，再把数据集“投喂”进去，完事。 这就是来自伯克利的博士生Zhong Ruiqi等人的最新研究，把从海量数据集中繁琐的“取证”过程，统统交给GPT-3来解决： 他们还发现，这种用AI搞科研的方法不仅效率高，而且还能得出人类没有想到的“ 让GPT-3帮你搞科研 那么小哥他们为什么突发奇想地要用这种方式搞科研呢？ 这是因为他们发现，对大型语料库做深入的挖掘确实能得到一些有用的结果，但这个过程要是让人类来搞，那简直就太费时费力了。 按照这种思路，研究人员接下来用GPT-3做了次实验。 他们先是向GPT3展示研究目标和每个语料库中的一些样本，然后让它提出一个假设列表。 不过似乎这项研究让小哥也是兴奋不已，毕竟离他“构建一个用AI稿科研”的梦想更近了一步。
33130编辑于 2023-03-09
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号