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Nature調查：1600余名科學(xué)家，僅4%認為AI當前是“必需品”
- 過(guò)去十年，關(guān)于人工智能（AI）的研究論文數量在各個(gè)領(lǐng)域都有顯著(zhù)增加?？茖W(xué)家們已經(jīng)開(kāi)始運用 AI 工具來(lái)協(xié)助總結和撰寫(xiě)研究論文和編寫(xiě)代碼。一些研究者嘗試借助生成式 AI 技術(shù)來(lái)探索新的領(lǐng)域，如蛋白質(zhì)結構的發(fā)現、天氣預報的改進(jìn)以及醫學(xué)診斷的創(chuàng )新等各種有前景的領(lǐng)域。AI 已然滲透到科學(xué)研究中。那么，科學(xué)家們是如何看待它們的？近日，頂級期刊《自然》（Nature）對全球 1600 多名研究人員進(jìn)行了一項調查。結果表明，AI 工具在科學(xué)領(lǐng)域越來(lái)越常見(jiàn)，并且許多科學(xué)家預計它們將很快成為研究實(shí)踐的核心。另外，超過(guò)一半的
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Nature：麻省理工人造「巨型原子」問(wèn)世，量子處理和量子通信合二為一
- 一直以來(lái)，量子計算機都是一個(gè)神秘且「高大上」的存在。中國科學(xué)院院士潘建偉曾這樣打比方說(shuō)：如果傳統計算機的速度是「自行車(chē)」，那么量子計算機的速度就是「飛機」。量子計算機的極高運算速度源于奇妙的量子特性。傳統計算機的基礎是比特：一切都是「0」或「1」。量子計算機使用量子比特，它既可以是「0」，也可以是「1」。就憑這點(diǎn)，量子計算機完勝傳統計算機。但是，急性子的量子計算機卻有一個(gè)致命弱點(diǎn)———量子比特十分脆弱，一不留神，就會(huì )失去其特殊的量子特性。所以，就會(huì )經(jīng)常出錯，還可能在傳輸信息時(shí)迅速衰減?！噶孔佑嬎銠C的主要挑
- 關(guān)鍵字： Nature 巨型原子 量子處理 量子通信
《自然》雜志為什么那么牛掰？中國為啥沒(méi)有？
- 《自然》(Nature)雜志在中國學(xué)界有著(zhù)神話(huà)般的地位，在它上面發(fā)文章，不僅意味著(zhù)榮譽(yù)，還對升等、評選大有幫助。但大熱的背后，其實(shí)很多人對這本雜志并不了解，對它的印象也是刻板的。上海交通大學(xué)科學(xué)史與科學(xué)文化研究院江曉原、穆蘊秋從2013年開(kāi)始在《上海交通大學(xué)學(xué)報》上持續聯(lián)名發(fā)表關(guān)于《自然》雜志的實(shí)證研究，目前已有四篇見(jiàn)刊，第五篇即將面世，這些論文刷新了我們對《自然》雜志的舊有認知。近期，部分研究成果結集為《Nature雜志與科幻百年》一書(shū)出版，借此機會(huì )，《澎湃新聞·上海書(shū)評》邀請江曉原教
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《Nature》：已發(fā)現抑制多種癌癥的新基因
- PTEN相關(guān)通路的藥物正在研發(fā)，然而腫瘤很快就會(huì )對這些藥物產(chǎn)生抗性。因此，找到同時(shí)作用于其他抑癌通路的藥物將有助于腫瘤治療。我們希望在這項研究中發(fā)現的基因們可以為前列腺癌和其他癌癥的治療方法的發(fā)展提供一些思路。 前列腺癌是英國男性第二常見(jiàn)的癌癥(為中國男性第6常見(jiàn)癌癥)。在英國每年約有4萬(wàn)7千人被診斷為前列腺癌。超過(guò)一半的前列腺癌患者有突變或缺失的PTEN基因，部分腦腫瘤、子宮內膜癌患者也有類(lèi)似的基因變異。PTEN是調節細胞生長(cháng)和分裂的重要途徑。然而，很少有人知道哪些其他基因或是其他途徑與PTE
- 關(guān)鍵字： Nature
Nature重磅：5篇最新高分子材料綜述
- Nature官網(wǎng)在線(xiàn)之前發(fā)布5篇與高分子材料相關(guān)的綜述：1、來(lái)自可再生資源的可持續性聚合物;2、具有自主生命周期控制的聚合物;3、作為3D打印的軟材料; 4、塑料生物電子學(xué)的興起 ;5、仿生聚合物在生物醫學(xué)上的應用。 1、來(lái)自可再生資源的可持續性聚合物 ? 圖1 從不同的植物油中提取的可持續性聚合物 近年來(lái)，像二氧化碳、萜烯、植物油和碳水化合物等可再生資源被越來(lái)越多地應用于聚合物合成領(lǐng)域，用以制備包括彈性體、水凝膠、樹(shù)脂基復合材料等可持續材料和產(chǎn)品。而催化劑高
- 關(guān)鍵字： Nature 高分子材料
Nature重磅：Hinton、LeCun、Bengio三巨頭權威科普深度學(xué)習
- 借助深度學(xué)習，多處理層組成的計算模型可通過(guò)多層抽象來(lái)學(xué)習數據表征( representations)。這些方法顯著(zhù)推動(dòng)了語(yǔ)音識別、視覺(jué)識別、目標檢測以及許多其他領(lǐng)域(比如，藥物發(fā)現以及基因組學(xué))的技術(shù)發(fā)展。利用反向傳播算法(backpropagation algorithm)來(lái)顯示機器將會(huì )如何根據前一層的表征改變用以計算每層表征的內部參數，深度學(xué)習發(fā)現了大數據集的復雜結構。深層卷積網(wǎng)絡(luò )(deep convolutional nets)為圖像、視頻和音頻等數據處理
- 關(guān)鍵字： Nature 深度學(xué)習
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