目录：
过去50年中推动人工智能革命的八大统计学思想
PHYSFRAME：一种用于检查机器人物理参考系的系统
MIT团队利用红外摄像头和人工智能提供对沸水的洞察
机器学习捕捉价键理论，破解金属氧化态问题
诺奖得主为哺乳动物免疫系统研究开发新工具
利用人工智能发现受自然启发的新药
AI通过测量心脏周围的脂肪来预测糖尿病风险
新软件可识别肿瘤及其微环境中的细胞类型
科学家利用人工智能探测引力波
北大、南大联合首次实验发现相邻量子自旋霍尔绝缘体之间的一维库仑阻力
过去50年中推动人工智能革命的八大统计学思想
文章回顾了过去半个世纪最重要的统计思想，并将其归类为：反事实因果推理、引导和基于模拟的推理、超参数化模型和正则化、贝叶斯多级模型、通用计算算法、自适应决策分析、鲁棒推理和探索性数据分析。文章探讨了统计和机器学习的关系，旨在激发关于统计学和数据科学研究的更大主题的思考和讨论。
PHYSFRAME：一种用于检查机器人物理参考系的系统
机器人系统在运行过程中不断测量自身的运动和外部世界的坐标系。普渡大学和弗吉尼亚大学的研究人员开发了名为PHYSFRAME的系统，该系统可以自动检测帧的变量类型并识别基于机器人操作系统ROS的代码中可能与相关帧不一致的地方。研究人员在GitHub上发布的个项目上进行了测试，向开发人员报告了52条检测到的问题，收到了18条回复，其中15条已修复/已确认。论文于6月21日发表在arXiv预印本平台上。
MIT团队利用红外摄像头和人工智能提供对沸水的洞察
在大容器沸腾传热中，当热流密度达到最大值时，可能会导致设备烧毁，这个现象被称为沸腾危机。麻省理工学院的研究人员训练一个神经网络来预测「沸腾危机」，并用最小冗余最大相关性算法对特征进行了排序，其潜在应用是冷却计算机芯片和核反应堆。论文于6月23日发表在《AppliedPhysicsLetters》杂志上。
机器学习捕捉价键理论，破解金属氧化态问题
瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）分子模拟实验室的研究人员使用机器学习模型预测材料和化合物中金属的氧化态问题。氧化态描述了一个原子必须获得或失去多少电子才能与另一个原子形成化学键，目前的最新预测技术仍然基于20世纪初提出的「价键理论」。该团队使用剑桥结构数据库训练模型，只考虑金属中心周围的直接局部环境，捕捉到了化学学科的集体知识。论文于7月5日发表在《NatureChemistry》杂志上。
诺奖得主为哺乳动物免疫系统研究开发新工具
年诺贝尔生理学或医学奖获得者BruceBeutler带领团队开发了名为CandidateExplorer（CE）的软件，该软件使用机器学习算法识别与表型（性状或功能）相关的化学诱导突变。Beutler表示，CE已经帮助确定了参与小鼠免疫的数千个基因，其中数百个具有新功能，这将提高我们对免疫系统的认知。论文将于7月13日发表在《PNAS》杂志上。
利用人工智能发现受自然启发的新药
苏黎世联邦理工学院的研究人员证明，人工智能能够有针对性地识别天然产物的生物活性，并有助于找到与天然物质具有相同效果但更易于制造的分子。这为药物发现开辟了巨大的可能性，也有可能改写药物研究的规则手册。
AI通过测量心脏周围的脂肪来预测糖尿病风险
英国研究人员基于多残差U-net（MultiResUNet）架构开发了一种新的人工智能工具，能够从磁共振成像（MRI）中自动测量心脏周围的脂肪量。使用该工具，该团队证明了，心脏周围脂肪含量越多，患糖尿病的几率就越大，这与一个人的年龄、性别和体重指数无关。
新软件可识别肿瘤及其微环境中的细胞类型
波士顿大学研究人员基于R包开发了一种新颖的无监督递归分区算法K2Taxonomer，它利用集成学习来识别批量和单细胞数据中的分层子组结构，适用于转录组学、蛋白质组学等所有组学的分析。
科学家利用人工智能探测引力波
来自美国能源部(DOE)阿贡国家实验室、芝加哥大学、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究人员联合开发了一种新的AI框架，可以快速、可扩展、可重复地检测引力波。论文于6月5日发表在《NatureAstronomy》杂志上。
北大、南大联合首次实验发现相邻量子自旋霍尔绝缘体之间的一维库仑阻力
北京大学和南京大学的研究人员实验观察到由空气间隙隔开的相邻量子自旋霍尔(QSH)绝缘体之间的一维库仑阻力，强调了QSH效应在抑制库仑相互作用对纳米电路性能的不利影响方面的潜力。论文于6月21日发表在《NatureElectronics》杂志上。
