小编：原始标题：新算法准确地解码了分子光学“指纹”科学与技术日 - 美国莱斯大学赖斯大学研究团队已开发了一台新机器
原始标题：新算法准确地专门致力于分子光学“指纹”科学与技术-Day（记者Liu Xia），美国赖斯大学研究团队已经开发了一种新的机械研究算法 - 峰敏感的敏感弹性弹性弹性弹性弹性弹性弹性弹性弹性弹性网络逻辑回归（PSE -LR）。该算法在解释该疾病的分子，材料和生物标志物的独特光学特征方面非常出色，这有助于实现更快，更准确的医学诊断和样本检查。相关论文已发表在《 Nano Magazine》的新期刊上。
研究小组说，这项技术的主要崩溃在于教授计算机来确定由分子或材料以及其他材料和灯光之间的关系产生的独特“指纹”。有了这项技术，可以通过一滴液体或Tissu来照亮光线，将来可以将未来的阿尔茨海默氏病的早期信号E样本。
PSE-LR不仅能够识别“清晰清晰”，而且还具有解释“开放和诚实”的能力。与其他“黑匣子”机器学习模型不同，它可以生成清晰的“重要性图”，可准确突出基本的光谱段，使其可靠，解释，易于验证并易于验证。
与其他机器研究模型相比，PSE-LR和结果表明其性能更好，尤其是在识别微妙或覆盖幽灵的特征时。 In addition, in the subsequent series of verification experiments, the performance of this algorithm is also remarkable, including successfully detecting the presence of traces orF the new coronavirus spike protein in the liquid, accurately identifying the neuroprotective components in mouse brain tissue, effectively distinguishing the subtle spectral differences in Alzheimer's disease samples, and identify the unique optical characteristics of two-dimensional sementizonductor材料。
（编辑：Luo Zhizhi，Chen Jian）
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