科学家通过机器学习技术修改3D打印医疗检测器

作者:博亚体育app下载发布时间:2022-08-23 01:24

本文摘要:机器学习技术是一个最重要的和普遍的计算出来领域,其中算法基于其处置的数据展开预测而没被具体地编程。因此,将机器学习与3D打印机结合的前景,正如UCLA的研究人员在一个新项目中可以显现出的,这意味著是一个令人兴奋的领域。用于具备可以通过机器学习技术改动的传感器的3D打印机原型检测器,研究人员早已展出了一种新的、更加有效地的方式来检测微小物品,例如癌症生物标志物、病毒和蛋白质。这可以提高相当严重病毒感染和疾病的化疗和临床方式。

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机器学习技术是一个最重要的和普遍的计算出来领域,其中算法基于其处置的数据展开预测而没被具体地编程。因此,将机器学习与3D打印机结合的前景,正如UCLA的研究人员在一个新项目中可以显现出的,这意味著是一个令人兴奋的领域。用于具备可以通过机器学习技术改动的传感器的3D打印机原型检测器,研究人员早已展出了一种新的、更加有效地的方式来检测微小物品,例如癌症生物标志物、病毒和蛋白质。这可以提高相当严重病毒感染和疾病的化疗和临床方式。

等离子体感测早已在医学研究中用于多年,以便搜集关于亚微观级别的物质构成的信息。该方法将光照射金属纳米结构上,缩放局部电场。可以测量该领域与研究者感兴趣的特定分子之间的相互作用,并且这容许他们研究关于分子浓度和动力学的有价值的事物。

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然而,由于所牵涉到的仪器的成本和可观性,在实验室环境外用于等离子体感测早已受到限制。UCLA团队由加州纳米系统研究所电气工程和生物工程教授兼任副主任AydoganOzcan领导,他们现在研发了一种移动的、低廉的等离子体激元读取器的原型,它比传统的传感器设计更加准确。

据报,该原型利用机器学习技术来确认在等离子体感测过程中应该用于什么类型的光源,因为该技术容许特定算法适应环境于其呈现出的数据,并且“训练”自身以作出要求。它在其他领域有普遍的应用于,其中一个更加值得注意的是光学字符识别。Google的地图软件可以精确地加载房屋和街道上的数字和字母,但对于这个任务来说,实编程的算法将是不不切实际的。


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