机器学习技术是最重要和最通用的计算领域之一，其中算法基于其处理的数据进行预测，而无需专门编程。因此，正如加州大学洛杉矶分校的研究人员在一个新项目中所展示的那样，将机器学习与3D打印机相结合的前景是一个令人兴奋的领域。对于带有可通过机器学习技术修改的传感器的3D打印机原型检测器，研究人员已经展示了一种新的更有效的方法来检测微小物体，如癌症生物标记、病毒和蛋白质。这可以改善严重病毒感染和疾病的化疗和临床方法。
等离子体传感已经在医学研究中使用了许多年，以便在亚微观水平上收集关于物质组成的信息。该方法将光照射在金属纳米结构上以缩放局部电场。
这个领域和研究人员感兴趣的特定分子之间的相互作用是可以测量的，这使他们能够研究关于分子浓度和动力学的有价值的东西。然而，由于所涉及的仪器的成本和可观测性，它长期以来被限制用于实验室环境之外的等离子体感测。加州大学洛杉矶分校团队由加州纳米系统研究所电气工程和生物工程教授兼副主任AydoganOzcan领导。
现在他们已经开发出了一个移动的低成本等离子阅读器的原型，比传统的传感器设计更精确。据报道，原型使用机器学习技术来确定在等离子体传感过程中应该使用什么类型的光源，因为这种技术允许特定的算法适应环境呈现的数据，并“训练”自己做出要求。它广泛应用于其他领域，其中光学字符识别更为引人注目。Google的地图软件可以准确的加载房屋和街道上的数字和字母，但是对于这个任务，真正的编程算法会不切实际。
本文关键词：亚博手机登录,亚搏手机版网站
本文来源：亚博手机登录-www.cainiaohome.com
