标签:人工智能

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生成式AI设计并实验验证超宽带近零介电常数完美吸收器

结论方向:研究提示生成式深度神经网络可辅助设计超薄多层近零介电常数吸收器,并在实验中实现近红外超宽带近完美吸收;证据档位为C,属材料设计与实验演示类研究,方向为性能提升但需外部重复验证。 研究设计与做法:为算法驱动的材料设计加实验演示研究,非临床研究。以生成式深度神经网络学习高性

机器学习用于儿童肠套叠诊断与预后的系统评价与荟萃分析

该系统评价与荟萃分析提示,基于超声的机器学习模型在儿童肠套叠诊断中具有较高且外部验证稳健的准确性,腹部X线模型更适合筛查;但无研究报告临床终点数据,故尚不足以下结论认为可替代现有诊疗路径。 研究设计为PROSPERO注册(CRD420251073590)的系统评价与荟萃分析,纳入

基于MCP工具从SDSS DR19 APOGEE光谱识别4万余主序双星候选

在238,205颗DR19矮星光谱上运行打包好的双线光谱双星分解流程,分类器标记出41,466个SB2候选,约为DR13所识别2,645个的十五倍,但纯度未与DR13匹配;作者据此以候选列表形式发布样本。 研究为方法学与数据应用类工作:把El-Badry等(2018b)的双线光谱

基于大语言模型的情感增强多任务碳排放预测框架

材料未报告摘要内容,仅可依据标题推断:该文献提出一种结合情感增强多任务学习与transformer-长短期记忆网络的碳排放预测框架,方向与强度不足以下结论。 研究设计与做法:材料未报告,仅知为资讯类文献,发表于Expert Systems with Applications,证据