人工智能
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goFOOD：用于膳食评估的人工智能系统
作者利用深度神经网络对两个图像进行处理，实现了对食物的检测、分割和识别，以及利用3D重建算法估计食物量。作者提出的膳食评估系统goFOODTM支持319种细粒度的食品类别，并且已经在包含非标准和快餐食品的MADiMa和“Fast food”数据库中进行了验证。goFOODTM在MADiMa数据库中的表现优于经验丰富的营养师，而与“Fast food”数据库中的营养师相当。goFOODTM可为最终用户提供简单有效的膳食评估解决方案。
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FoodTracker：一种由AI驱动的食品检测移动应用程序
本次介绍的是来自加拿大麦吉尔（McGill）大学电气与计算机工程系，于2019年9月发表在arXiv.org上的文章。文中，作者介绍了一个可利用智能手机内置摄像头，仅使用手机有限的计算资源就可识别餐食中多个食物种类及其营养信息的移动应用程序——FoodTracker。该程序将深度卷积神经网络与YOLOv2结合，实现多对象同时识别和定位，得到的mAP接近80%，同时神经网络结构小巧且计算成本低廉。
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Nat. Med. | 人工智能临床研究新指南
目前为止，由于医学中人工智能的临床试验数量有限，因此有关方案和报告的首份指南适时出现。更好的方案设计以及一致且完整的数据表示，将极大地促进这些试验的解释和验证，并有助于该领域的发展。
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食品质量和真伪分析评估的数据挖掘/机器学习方法
近年来，为了更好地鉴定食品，通过现代分析仪器所获得的数据种类和数量急剧增加。一些模式识别工具已经被开发来处理大量复杂的有效试验数据。应用最广泛的方法有主成分分析(PCA)、部分最小二乘判别分析(PLS-DA)、类模型方法(SIMCA)、k-最近邻分类算法(kNN)、平行因子分析(PARAFAC)和多元曲线分辨率-交替最小二乘分析(MCR-ALS)。然而，也有一些替代的数据处理方法，如支持向量机(SVM)、分类回归树(CART)和随机森林(RF)等，与传统的数据处理方法相比，显示出巨大的潜力和优势。在这篇文章中，作者解释了这些方法的背景，并回顾和讨论了这三种方法在食品质量和真实性领域的应用研究的报道。此外，作者声明清楚了在这一特定研究领域中使用的专业术语。
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一项震动制药行业的研究：大型制药公司AI的生产力
6月15日，一篇标题为“ The upside of being a digital pharma player” 的文章在一家受到同行好评的行业期刊《Drug Discovery Today》上被接受并悄悄上线了。一项全面的研究，对制药公司在研发方面的AI努力进行了正面对比。
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色谱与化学计量学相结合在食品鉴定中的应用
食品掺假并非我们这个时代的现象，其历史可以追溯到食品制造的开始。关注食品欺诈问题是一个迅速发展的领域，这是由于公众对经济动机驱动的掺假的认识不断提高，而这可能会给人类带来严重的公共健康风险。化学计量学为光谱和色谱数据的校准分析提供了强大的工具，可用于有明确终点和无明确终点的方法中，以识别各种食品欺诈情况或验证其地理或生物学起源。
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一文看懂云计算、大数据和人工智能
近几年，云计算、大数据和人工智能三个词应该是非常火的术语。在我们的印象中，云计算应该算是底层硬件平台，大数据产生于并存储于云平台，而人工智能分析处理利用这些大数据解决行业内各种问题。但是这三者之间究竟是什么关系，有什么具体的区别和联系？很多人说不清楚。今天分享一篇牛人的总结，尝试为读者呈现一个清晰完整的概念和印象。
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药物开发中基于深度学习的不平衡数据分类
利用机器学习开发药物设计相关的预测模型，经常会遇到数据不平衡的现象。数据的不平衡会导致模型过偏而失去较好的预测性能。为了解决这个问题，很多学者做出了努力。下面介绍Selçuk Korkmaz等人的一项新工作，尝试利用不同的策略处理PubChem数据集，为不平衡数据提供方法参考。
