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    谷歌加速科学团队的工程师克里斯蒂安森说:“我们通过向神经网络显示同一细胞的两个匹配图像来训练该网络,一个没有标签,一个带有荧光标签。”通过重复数百万次,然后向我们从未见过的神经网络呈现未标记的图像,我们可以准确地预测荧光标记的位置。”

    这种深度学习网络可以识别细胞是死亡还是存活,并且在现场具有98%的准确性。即使从大量活细胞群体中也可以挑选出一个死细胞,这比人类通常以80%的准确性识别死细胞的准确性要高得多。实际上,每天向有经验的生物学家两次展示相同的细胞图像有时会给出不同的答案。

    2020年1月17日 99 0 0
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    百科头条 2020年1月15日 71 0 0
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    2019年10月5日 221 0 0