本文摘要：机器学习技术是最重要和普遍的计算相关领域。因此，如果UCLA (加利福尼亚大学洛杉矶分校)的研究者得知在新项目中融合了这项技术和3D打印机，一定会很兴奋。研究者了解到，开发了包括使用机器学习技术大幅度展开自我调整的传感器在内的3D打印机的原型探测器。 开发了检测癌症生物标志物、病毒、蛋白质等的新的、更有效的微小物质的检测方法。这可以提高相当严重的病毒感染和疾病的临床和化疗。

机器学习技术是最重要和普遍的计算相关领域。因此，如果UCLA (加利福尼亚大学洛杉矶分校)的研究者得知在新项目中融合了这项技术和3D打印机，一定会很兴奋。研究者了解到，开发了包括使用机器学习技术大幅度展开自我调整的传感器在内的3D打印机的原型探测器。

开发了检测癌症生物标志物、病毒、蛋白质等的新的、更有效的微小物质的检测方法。这可以提高相当严重的病毒感染和疾病的临床和化疗。在医学研究中，等离子体传感(plasmonicsensing )长期使用，一直在收集亚微观级物质构成的信息。

但是，由于相关设备的数量多，成本高，因此相当允许在实验室环境外用于等离子体传感。现在，由AydoganOzcan教授领导的UCLA团队开发了可移动、廉价的等离子体领袖原型。这个原型比传统传感器设计更准确。在等离子体传感过程中，原型要求利用机器学习技术应用于什么类型的光源。

另外，传感器可以利用成千上万种不同类型的LED。在某些特定情况下，机器学习能更有效和正确地要求哪四个LED是最合适的。

因此，传感器可以根据自己想要捕捉的生物目标进行很棒的自我调整。

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