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3D打印结合机器学习可开发探测病毒的医用传感器-AOA体育官网

时间:2022-07-07 00:02 点击次数:
  本文摘要:机器学习技术是一个最重要和牵涉到普遍的计算出来领域。因此,当我们获知UCLA(加州大学洛杉矶分校)研究人员在一个新项目中将该技术与3D打印机融合在一起时,一定会倍感激动。据理解,研究人员研发了一个3D打印机原型探测器,其中包括一个使用了机器学习技术来大大展开自我调整的传感器。 一种新的、更加有效地的微小物质检测方法由此问世,该方法可检测癌症生物标志物、病毒、蛋白质等。这可以提高相当严重病毒感染和疾病的临床和化疗。

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机器学习技术是一个最重要和牵涉到普遍的计算出来领域。因此,当我们获知UCLA(加州大学洛杉矶分校)研究人员在一个新项目中将该技术与3D打印机融合在一起时,一定会倍感激动。据理解,研究人员研发了一个3D打印机原型探测器,其中包括一个使用了机器学习技术来大大展开自我调整的传感器。

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一种新的、更加有效地的微小物质检测方法由此问世,该方法可检测癌症生物标志物、病毒、蛋白质等。这可以提高相当严重病毒感染和疾病的临床和化疗。

在医学研究中,等离子体感测(plasmonicsensing)已被用于多年,来搜集亚微观级别的物质构成的涉及信息。然而,由于所牵涉到的仪器数量可观且成本高,在实验室环境外用于等离子体感测受到相当大的容许。现在,由AydoganOzcan教授领导的UCLA团队研发了一个可移动且低廉的等离子体读取器原型,该原型比传统的传感器设计更加准确。

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在等离子体感测过程中,原型利用机器学习技术来要求应该用于什么类型的光源。要告诉,有成千上万种有所不同类型的LED能用在传感器上。在某种特定情况,机器学习能更加有效地和更加精确地要求哪四个LED是最合适的。

因此,传感器可根据自己即将捕捉的生物目标来精彩地自我调整。


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