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Nature調(diào)查：1600余名科學(xué)家，僅4%認(rèn)為AI當(dāng)前是“必需品”

  • 過去十年，關(guān)于人工智能（AI）的研究論文數(shù)量在各個領(lǐng)域都有顯著增加。科學(xué)家們已經(jīng)開始運用 AI 工具來協(xié)助總結(jié)和撰寫研究論文和編寫代碼。一些研究者嘗試借助生成式 AI 技術(shù)來探索新的領(lǐng)域，如蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的發(fā)現(xiàn)、天氣預(yù)報的改進以及醫(yī)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 多名研究人員進行了一項調(diào)查。結(jié)果表明，AI 工具在科學(xué)領(lǐng)域越來越常見，并且許多科學(xué)家預(yù)計它們將很快成為研究實踐的核心。另外，超過一半的
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Nature：麻省理工人造「巨型原子」問世，量子處理和量子通信合二為一

  • 一直以來，量子計算機都是一個神秘且「高大上」的存在。中國科學(xué)院院士潘建偉曾這樣打比方說：如果傳統(tǒng)計算機的速度是「自行車」，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(tǒng)計算機的基礎(chǔ)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，量子計算機完勝傳統(tǒng)計算機。但是，急性子的量子計算機卻有一個致命弱點———量子比特十分脆弱，一不留神，就會失去其特殊的量子特性。所以，就會經(jīng)常出錯，還可能在傳輸信息時迅速衰減?！噶孔佑嬎銠C的主要挑
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《自然》雜志為什么那么牛掰？中國為啥沒有？

  • 　　《自然》(Nature)雜志在中國學(xué)界有著神話般的地位，在它上面發(fā)文章，不僅意味著榮譽，還對升等、評選大有幫助。但大熱的背后，其實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年開始在《上海交通大學(xué)學(xué)報》上持續(xù)聯(lián)名發(fā)表關(guān)于《自然》雜志的實證研究，目前已有四篇見刊，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(rèn)知。近期，部分研究成果結(jié)集為《Nature雜志與科幻百年》一書出版，借此機會，《澎湃新聞·上海書評》邀請江曉原教
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《Nature》：已發(fā)現(xiàn)抑制多種癌癥的新基因

  • 　　PTEN相關(guān)通路的藥物正在研發(fā)，然而腫瘤很快就會對這些藥物產(chǎn)生抗性。因此，找到同時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(xiàn)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的癌癥(為中國男性第6常見癌癥)。在英國每年約有4萬7千人被診斷為前列腺癌。超過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(nèi)膜癌患者也有類似的基因變異。PTEN是調(diào)節(jié)細(xì)胞生長和分裂的重要途徑。然而，很少有人知道哪些其他基因或是其他途徑與PTE
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Nature重磅：5篇最新高分子材料綜述

  • 　　Nature官網(wǎng)在線之前發(fā)布5篇與高分子材料相關(guān)的綜述：1、來自可再生資源的可持續(xù)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(yī)學(xué)上的應(yīng)用。 　　1、來自可再生資源的可持續(xù)性聚合物 　　 ? 　　圖1 從不同的植物油中提取的可持續(xù)性聚合物 　　近年來，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越多地應(yīng)用于聚合物合成領(lǐng)域，用以制備包括彈性體、水凝膠、樹脂基復(fù)合材料等可持續(xù)材料和產(chǎn)品。而催化劑高
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Nature重磅：Hinton、LeCun、Bengio三巨頭權(quán)威科普深度學(xué)習(xí)

  • 　　借助深度學(xué)習(xí)，多處理層組成的計算模型可通過多層抽象來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)表征( representations)。這些方法顯著推動了語音識別、視覺識別、目標(biāo)檢測以及許多其他領(lǐng)域(比如，藥物發(fā)現(xiàn)以及基因組學(xué))的技術(shù)發(fā)展。利用反向傳播算法(backpropagation algorithm)來顯示機器將會如何根據(jù)前一層的表征改變用以計算每層表征的內(nèi)部參數(shù)，深度學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)集的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。深層卷積網(wǎng)絡(luò)(deep convolutional nets)為圖像、視頻和音頻等數(shù)據(jù)處理
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