圈内 圈外人 科学家是如何评价它的 刷屏后 Deepmind被 (圈内人和圈外人的区别)
昨天,让生物科学圈和人工智能圈为之沸腾的,必然是DeepMind宣布蛋白质折叠预测问题已被其攻破的消息,此消息一出,立刻登上了Nature杂志封面,标题直接评论为,它将改变一切!,李飞飞、马斯克等众多大佬纷纷点赞、转发,这个场景是不是和当初AlphaGo战胜了李世石和柯洁有点似曾相识,对于AI界、围棋界来说,AlphaGo是一个划时...。
这次用上了深度强化学习! 谷歌又出量子计算新成果
雷锋网AI科技评论按,日前,谷歌在Nature合作期刊,npjQuantumInformation,上发表了一篇论文,提出结合深度强化学习的方法来实现通用量子控制,从而能够极大地提高量子计算机的计算能力,谷歌也在官方博客上发表文章介绍了这项工作,实现近期量子计算机的主要挑战之一与其最基本的组成有关,量子比特,量子位可以与任何携带与自身...。
圈内人评价 文章正式在Nature发表 或将迎来下一波科技浪潮 量子霸权 谷歌 (圈内人评价文案怎么写)
作者,杨晓凡,Camel编辑,唐里雷锋网AI科技评论按,在九月下旬,,谷歌实现量子优越性,quantumsupremacy,的消息占据了各大媒体的头版头条,注,国内大多媒体将quantumsupremacy翻译成,量子霸权,,无疑相比来讲后者更能博大众的眼球,谷歌官方认为,量子优越性,的翻译更为准确,下文将全部使用,量子优越性,...。
如何满足谷歌苹果的芯片设计需求 (如何满足谷歌的需求)
前有苹果、谷歌,后有阿里、腾讯,科技巨头们自主设计芯片已经成了不可阻挡的趋势,不止于此,为了缩短芯片设计的周期,谷歌开始利用AI加速,其团队6月在Nature上发表的题为,一种用于加速芯片设计的布局规划方法,的论文指出,利用深度学习,人类工程师需要数月完成的工作,谷歌用AI仅需要6小时就能达到相同效果,这表明,随着科技巨头们在芯片领域...。
图灵奖得主LeCun用来怼Google的乳腺癌AI论文 有何过人之处 (图灵奖得主lecun评价sora)
2020年的第一天,谷歌就在医疗领域曝出了一个大新闻,谷歌健康部门联手DeepMind在顶尖学术期刊,Nature,上发布人工智能乳腺癌检测系统,这个系统的核心亮点是,与之前的模型相比,该模型有效减少了乳腺癌被错误识别或遗漏的情况,将乳腺癌检测的假阳性率降低了5.7%,假阴性率也降低了9.4%,作者称,该系统检测乳腺癌的能力超过专业放...。
立刻免费 这些受资助科研论文一经发表 Science和Nature共同发文
2018年,一群有影响力的科研资助者宣布了一项大胆的决定,推倒期刊付费墙,即这些科研资助者们所资助的科学家所发表的研究成果必须发表在完全开放的期刊或平台上,这一名为PlanS的倡议反响热烈,支持者认为这是通往开放科学之路的起点,是对纳税人权益的保障,反对者认为这将损害学术出版社的生存环境,一些小型出版社会因此面临倒闭风险,PlanS原...。
CMU 天才少年 联汇科技赵天成 从 到多模态创业先行者 (天才少年 nature)
CMULTI,卡内基梅隆大学语言技术研究所,每年在全球范围内只有十个左右的博士录取名额,其中的华人学者凤毛麟角,本次以OpenAI发布ChatGPT为标志掀起的人工智能浪潮,CMU也在各大主流AI公司中扮演了技术核心,这群CMU中的华人学者,在中西争夺人工智能高地的竞争中,归国人才显得尤其弥足珍贵,杨植麟是其中之一,在国内创办月之暗面...。
建立因果推理和机器学习的共识基础 重磅!Nature子刊发布稳定学习观点论文 (建立因果推理的过程)
2月23日,清华大学计算机系崔鹏副教授与斯坦福大学SusanAthey,美国科学院院士,因果领域国际权威,合作,在全球顶级期刊NatureMachineIntelligence,影响因子IF=15.51,2020,上发表题为,StableLearningEstablishesSomeCommonGroundBetweenCausalI...。
10种有害物质的神经形态芯片是什么样的 闻出 能 (10种有害物质有哪些)
雷锋网消息,英特尔和康奈尔大学今天发表了一份联合论文,展示了英特尔的神经形态芯片Loihi的新能力,它能够从气味中学习和识别10种有害物质——即使存在,显着的,数据噪声和遮挡的情况,合著者说,它表明了神经形态计算技术可用于检测爆炸物、麻醉品、聚合物等的前体气味物质,这项研究本周发表在杂志,自然·机器智能,NatureMachineI...。
完善 数据的设计 评估是关键 Nature 子刊 实现可信 斯坦福李飞飞团队新研究登 AI (完善数据的设计方法)
在当前AI模型的开发以模型为中心转向以数据为中心的趋势下,数据的质量变得尤为重要,在以往的AI开发流程中,数据集通常是固定的,开发工作的重点是迭代模型架构或训练过程来提高基准性能,而现在,数据迭代成为重心,因此我们需要更系统的方法来评估、筛选、清洗和注释用于训练和测试AI模型的数据,最近,斯坦福大学计算机科学系的WeixinLiang...。
Nature 厘米小甲虫登上 2 物理防御 硬核仿生学灵感来了 max!汽车压不扁的 (natureu快眠片)
自然,杂志最新的研究再次印证了这句话——科学家们发现了一种,物理防御,max的甲虫,其外骨骼之坚硬,可承受的外力高达其体重的3.9万倍,就算是有辆汽车从身上碾过,它也并不受影响,想要将其做成标本,必须得用电钻才行,可以说,让南方同学心态日常爆炸的小强,能承受约为体重900倍的力,在这种名为铁锭甲虫,ironcladbeetle,的生...。
人类有望战胜癌症 科学家发现基因编辑运行机制 (人类有望战胜乳腺癌)
今日,哈尔滨工业大学正式对外发布,该校生命学院教授黄志伟及其团队首次揭示了CRISPR,Cpf1识别crRNA的复合物结构,该成果研究论文已在,自然,Nature,在线发表,所谓,CRISPR,Cpf1,,是最新被人类发现的最高效的DNA编辑工具,人类知道DNA这个物质由来已久,但是无法控制用以优化,众所周知,人类疾病中的癌症、...。
36微秒就能完成传统超级计算机9000年才能完成的任务 这台光子量子计算机登上 Nature (36微秒等于多少小时)
挑战,九章,计算优势的光子量子计算机出现了,近日,加拿大多伦多一家初创公司所开发的光子量子计算机Borealis登上Nature,引起了全球科技圈的广泛关注,他们号称Borealis只用36微秒就可以解决传统超级计算机需要九千年才能解决的问题,计算速度超过目前享誉全球的超级计算机,更是挑战了中国的九章2.0!这家公司就是成立于2016...。
千公里级量子密钥分发 通信安全更进一步 国际首次!中科大潘建伟团队新突破 (500公里量子通信)
量子保密通信的现实安全性又迈进了一大步!由中科大潘建伟团队主导的量子通信研究实现了重要突破,主要表现于两个方面,一是首次通过物理原理确保了卫星传输密钥的安全问题;二是将以往地面无中继量子保密通信的空间距离提高了一个数量级,实现了1120公里无中继纠缠量子密钥分发;这同时也是国际上首次实现基于纠缠的千公里级量子密钥分发,研究成果现已在,...。
公里!潘建伟团队重大突破再登 Nature 天地一体化广域量子通信网近了 4600 (潘建伟最新)
2020年12月4日,中国科学技术大学宣布,由潘建伟领衔的研究团队构建了76个光子100个模式的量子计算原型机,九章,这一成果,使我国成功达到了量子计算研究的第一个里程碑——量子计算优越性,仅一个月后,潘建伟等人再创突破,构建了全球首个星地量子通信网络!今日凌晨,中国科学技术大学宣布,至此,我国已构建出天地一体化广域量子通信网雏形,...。
最新研究 Nature CT首次实现大规模胰腺癌筛查 基于达摩院医疗AI Medicine (最新研究男性寿命短的原因)
这或许是人类与,癌症之王,的斗争中第一次掌握了主动权,11月21日,国际医学顶级期刊,NatureMedicine,最新研究表明,通过,平扫CT,AI,,人类首次拥有了大规模早期胰腺癌的筛查手段,阿里达摩院,湖畔实验室,联合全球十多家顶尖医疗机构,将AI用于体检中心、医院等无症状人群的胰腺癌筛查,只需要最简单的平扫CT,就在2万多真实...。
科学家研发出 读心术 3% 错误率低至 直接将脑电波翻译成文本 (科学家研发出穿戴人工喉)
美国加州大学旧金山分校的科学家,已经训练出一种算法,可以直接将受试者的脑电波实时翻译成句子,错误率仅为3%,这项研究发表在,自然神经科学,NatureNeuroscience,杂志上,他们招募了4位志愿者,这些志愿者被要求多次朗读30,50个固定句子,而电极记录下他们的大脑活动,[1]所有者,GerdAltmann,这些数据随后被输...。
读博后三年两次发Nature 二本生逆袭 引知乎热议 第一学历有那么重要吗 (读博3年能毕业吗)
近日,吉林大学、暨南大学、燕山大学及华侨大学的四篇学者研究论文被刊登在,Nature,上,华侨大学再次引发了众人关注,更加引人注目的是该论文的第二作者,该论文不是华侨大学刊登在,Nature,的首篇论文,18年,华侨大学首次以第一完成单位在,Nature,上发表了研究论文——,PerovskiteLight,EmittingDiode...。
如何用一公斤的DNA满足全球的信息储存需求 Nature (如何用一公斤洗衣液)
导读,现代的归档技术已无法跟上日益增长的信息海啸,但大自然可能早就有了该问题的答案,DNA如何存储下整个世界的数据对于英国欣克斯顿欧洲生物信息研究所,EBI,组长NickGoldman来说,在DNA中编码数据的想法是从一个玩笑开始的,2011年2月16号星期三,Goldman正在德国汉堡的一家酒店中,与他的一些生物信息学家同事谈论如何...。
秃头元凶 首次破解它的结构 男性 长啥样 腾讯AI Lab联合研究登上Nature子刊 (秃头的罪魁祸首)
当下年轻人调侃最多的话题是什么,恐怕除了枸杞保温杯,还有头上日益稀疏的头发,近日,国家卫健委发布了脱发人群调查数据,我国已经有超过2.5亿人脱发,平均6个人里面就有1个人秃头,90后作为脱发主力军,也带火了一大批,头顶生意,无数人在辗转反侧的夜里,都会问出一个灵魂问题,为什么脱发的会是我,雷锋网消息,11月17日,腾讯公布了一项...。
公开35万种蛋白质预测结构 这五位国内专家怎么看 DeepMind 再创里程碑
蛋白质对于生命至关重要,几乎所有疾病,包括癌症、痴呆症都与蛋白质的结构和功能息息相关,数以亿计的蛋白质结构含有丰富的生物信息,既可以用于生物过程推理,也可以用于药物开发或药物干预,然而,经过几十年的努力,科学家们只预测了人类蛋白质序列中17%的氨基酸残基,7月23日,,Nature,杂志发表的一篇题为的研究论文引爆各大社交网络,这篇论...。
讲座预约丨权威专家再谈AlphaFold 大革命 2 AI是否会带来结构生物学的 (讲座预约系统)
去年12月,AlphaFold2高调登上了圈内圈外的热搜榜,因其在蛋白质结构预测领域的突破性成果,使得媒体一度用,颠覆,、,革命性突破,、,诺奖级成果,等词汇来形容此事件,短短半年多,今年7月23日,AlphaFold2再次刷新人们的认知,Nature,杂志发表的一篇题为,Highlyaccurateproteinstructure...。
近年来论文数量激增 Nature 但科技界没有创新 (论文数据最近几年)
在人们的普遍认知上,科研论文和专利是推动科技界发展的重要因素,也是企业产学研结合的重要一环,但Nature在年初最新发布的文章中,展示了对科研论文发展现状的悲观态度,Nature认为,近年来科研论文数量激增,但没有颠覆性创新,文章对6个大型数据库中的4500万篇论文和390万项专利进行了分析,研究人员从不同研究领域出发,分析了1945...。
腾讯 AI 细胞图谱 Lab 用深度学习助力生命科学研究 精准医疗 空间组学 (腾讯ai lab医疗)
近日,腾讯AILab三项研究分别入选国际顶级学术期刊NatureMethods和NatureCommunications,再次展示了在生命科学前沿领域上国际领先的技术实力,这三项研究成果都属于生物细胞研究中的空间组学技术,对于推动精准医疗、细胞图谱绘制、人类生命健康等领域的研究具有重要意义,据介绍,空间组学技术是高通量转录组测序、单细...。
nofollow标签的作用有重大变化
几个小时前,官方博客发了个帖子,Evolving,nofollow,–newwaystoidentifythenatureoflinks,演变中的nofollow–判断链接性质的新方法,,公布从今天开始,nofollow标签的作用和Google处理nofollow的方法有了重大变化,nofollow标签的历史nofollow标签,准确...。
critical (criticize)
acriticalreadingOf,relatingto,orcharacteristicofcriticsorcriticismcriticalacclaimacriticalanalysisofMelville#39swritingsFormingorhavingthenatureofaturningpointcrucialor...。
appreciation是什么意思appreciation的解释 (appreciate)
汉语翻译n.感谢,赏识,甄别,经,涨价,增值英语解释,名词appreciation,understandingofthenatureormeaningorqualityormagnitudeofsomething同义词,grasp,holddelicatediscrimination,especiallyofaestheticvalu...。
critical (critical_process_died蓝屏原因)
acriticalreadingOf,relatingto,orcharacteristicofcriticsorcriticismcriticalacclaimacriticalanalysisofMelville#39swritingsFormingorhavingthenatureofaturningpointcrucialor...。
AI药物研究员跻身Nature子刊:运用专业知识加速药物研发-人工智能
药物发现是一个复杂的、多步骤的过程,涉及到许多化学和生物学子学科的交叉领域。人类药物化学家凭借他们多年积累的专业知识在这个过程中扮演着重要的角色那么,人工智能(AI)能否担任药物化学家在药物发现中扮演的角色呢?答案或许是肯定的。日前,来自诺华生物医学研究所(NIBR)和微软研究院科学智能中心(AI4Science)的研究团队,共同提出了一个机器学习模型,该模型能部分重现职业化学家在工作中积累的集体知识,这类知识通常被称为“化学直觉”。研究小组认为,该方法可以作为分子建模的补充,以提高未来药物研发