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Aleksandar Vakanski
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机器学习改进核材料夏比冲击性能相关性
研究人员开发了一种新颖的机器学习框架，能够准确地关联亚尺寸和标准尺寸试样的夏比冲击测试结果。该方法解决了现有分析方法的局限性，这些方法通常缺乏精度和材料特异性。机器学习框架映射了延性-脆性转变区域的吸收能量值，从而能够提取上屈服能（USE）和延性-脆性转变温度（DBTT）等关键性能。该方法在SA533B钢上进行了验证，在USE和DBTT上的R2值分别达到了0.942和0.892，优于传统技术，并可用于材料监测计划。
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新的深度学习模型可准确分类多组学癌症数据
研究人员开发了一种名为MOGKAN的新型深度学习框架，用于癌症诊断的多组学数据分类。该框架整合了信使RNA、微小RNA和DNA甲基化样本与蛋白质-蛋白质相互作用网络。MOGKAN实现了96.28%的分类准确率，并通过可训练的单变量函数提供了增强的可解释性，识别出经过基因本体论分析验证的生物标志物。