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極鏈科技摘金全球權(quán)威HPAIC人類蛋白質(zhì)圖譜分類挑戰(zhàn)賽

2019-01-17 15:49
張康康
關(guān)注

AiChinaTech 1月17日消息,歷經(jīng)多月的HPAIC(Human Protein Atlas Image Classification)人類蛋白質(zhì)圖譜分類挑戰(zhàn)賽成績(jī)揭曉,來(lái)自極鏈科技的極鏈AI研究院與工程院從全球2236支參賽團(tuán)隊(duì)中脫穎而出,摘得金牌。

此次HPAIC全球圖譜分類挑戰(zhàn)賽由HPA(The Human Protein Atlas)與Google旗下Kaggle平臺(tái)共同發(fā)起,作為被ELIXIR選中的”歐洲核心資源”,HPA長(zhǎng)期以來(lái)致力于用最先進(jìn)的組合技術(shù)整合細(xì)胞、組織和器官中的所有人類蛋白質(zhì),該數(shù)據(jù)庫(kù)每月有超過(guò)200,000名用戶使用,每天有近10份出版物使用Protein Atlas的數(shù)據(jù),此次挑戰(zhàn)中的圖像數(shù)據(jù)來(lái)自HPA Cell Atlas。

極鏈科技摘金全球權(quán)威HPAIC人類蛋白質(zhì)圖譜分類挑戰(zhàn)賽

HPA Cell Atlas提供細(xì)胞內(nèi)蛋白質(zhì)空間分布的高分辨率見(jiàn)解,目前涵蓋可用抗體中12224個(gè)基因(62%),探索蛋白質(zhì)細(xì)節(jié);贖PA Cell Atlas提供的數(shù)據(jù),HPA聯(lián)合Kaggle開(kāi)展了本次在線機(jī)器學(xué)習(xí)競(jìng)賽——HPAIC(Human Protein Atlas Image Classification)人類蛋白質(zhì)圖譜分類挑戰(zhàn)賽。通過(guò)參賽者們提出機(jī)器學(xué)習(xí)在細(xì)胞中人類蛋白質(zhì)圖譜的可視化方案,來(lái)實(shí)現(xiàn)其在顯微鏡下才能顯現(xiàn)的精準(zhǔn)分類,最終得出在人類細(xì)胞圖譜中蛋白質(zhì)表達(dá)的最佳分類算法。大賽自2018年10月開(kāi)啟,為期90天,共吸引了來(lái)自全球2236支參賽隊(duì)伍共2809名來(lái)自世界各地的參賽者,極鏈AI研究院最終以高比分摘得金牌。

此次榮耀摘金的極鏈AI研究院與工程院,作為專注于視頻AI商業(yè)應(yīng)用企業(yè)極鏈科技旗下專業(yè)AI機(jī)構(gòu),目前由復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院姜育剛教授擔(dān)任首席科學(xué)家并主導(dǎo)前沿科研工作,創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)成員由來(lái)自中國(guó)科學(xué)院、復(fù)旦大學(xué)、加拿大皇后大學(xué)等世界名校的專家及博士組成,自成立以來(lái)一直深耕計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)的研發(fā),主要研究方向包括:視頻內(nèi)容識(shí)別、視頻分類、視頻剪輯與摘要、視頻檢索、視頻自動(dòng)生成、視頻情感分析、視頻風(fēng)格遷移、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓縮與加速等,致力于對(duì)視頻AI技術(shù)的研發(fā)積累和前沿探索。

極鏈科技是一家以視頻AI技術(shù)為核心,對(duì)全網(wǎng)415萬(wàn)APP中的視頻進(jìn)場(chǎng)景解析,進(jìn)而驅(qū)動(dòng)場(chǎng)景新經(jīng)濟(jì)發(fā)展的智能科技公司,核技術(shù)為VideoAI視頻智能系統(tǒng)、VideoOS視頻程序系統(tǒng),支持業(yè)務(wù)矩陣包括AI場(chǎng)景營(yíng)銷平臺(tái)、視頻電商、視頻互娛等。公司與數(shù)百家品牌、商家、供應(yīng)鏈建立深度合作,協(xié)同全網(wǎng)APP構(gòu)建了完整的視頻場(chǎng)景產(chǎn)業(yè)閉環(huán),在AI+視頻業(yè)已實(shí)現(xiàn)批量商用;經(jīng)過(guò)數(shù)輪融資,跟技術(shù)快速發(fā)展,極鏈科技目前已成長(zhǎng)成為一家既有領(lǐng)先的技術(shù)、海量用戶和綜合性營(yíng)收能力的視頻AI場(chǎng)景商業(yè)平臺(tái)。

據(jù)悉,HPAIC(Human Protein Atlas Image Classification)人類蛋白質(zhì)圖譜分類挑戰(zhàn)賽中獲勝者,將受到Nature Methods的邀請(qǐng),在賽后作為優(yōu)秀隊(duì)伍共同撰寫(xiě)一篇論文,以總結(jié)比賽中研發(fā)的算法與技術(shù)。

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