首页
热心肠日报
文献库
产业库
榜单
关于日报
《肠·道》演讲
往期精彩
《肠·道》2024
《肠·道》2023
《肠·道》2022
《肠·道》2021
《肠·道》2020
《肠·道》2019
《肠·道》2018
《肠·道》2017
关于《肠·道》
肠道大会
热心肠大会
热心肠智库
智库专家
专家动态
智库新闻
关于智库
奖学金
年度人物奖
更多
HOPE
会议信息
科学与艺术
学术专刊
R·AI
周刊
热心肠先生
研究院动态
关于我们
搜索
登录
关闭
手机邮箱登录
扫码登录
微信扫描二维码快捷登录
验证成功,将在
3
秒钟后跳转
已超时,请
重试
关闭
二维码登录
手机登录
邮箱登录
+86
+1
+852
+886
+81
+65
+61
+44
获取验证码
登录 / 注册
关闭
二维码登录
手机登录
邮箱登录
获取验证码
登录 / 注册
预测能力
文章数:1篇
菌群
机器学习和深度学习在菌群研究中的应用
为了解决菌群研究相关的复杂难题,研究人员转向人工智能方法,由于它们强大的预测能力和信息潜力,机器学习和深度学习最近作为一个重要的工具被用于微生物研究领域以推进该领域的发展。本文中,作者展示了这些新的技术是如何用来研究微生物与表型之间的联系的。本综述不仅提供了人工智能在菌群研究领域的应用实例,还列出了使用这些模型时需要注意的事项。对当前数据可用性和模型可解释性瓶颈的进一步研究将进一步推动深度学习在菌群研究中的应用,并扩大我们对影响我们世界的微生物相互作用的理解。
菌群
人工智能
机器学习
深度学习
预测能力