该方法使用人工智能来精确定位各种热老化时间表。InFLOWS AI首席运营官Jake Thiede没有参与这项研究，他在接受采访时表示：“人工智能在材料方面很有用，因为你可以虚拟化实验，以相当高的预测准确性运行数千个实验。”。
大数据文摘转载自HyperAI超神经 作者：缓缓 审校：三羊 3 月 27 日，据新华社报道，为贯彻落实国家《新一代人工智能发展规划》，科技部会同自然科学基金委近期启动「人工智能驱动的科学研究」( AI for Science )专项部署工作。 「AI for Science 有可能推动我们在下一轮科技革命中走在前沿。」中科院院士、北京科学智能研究院院长、自然科学基金委「下一代人工智能」重大研究计划专家组组长鄂维南对此作出预判。 新一轮科学革命如何弯道超车？ 北京科学智能研究院副院长、深势科技创始人兼
曾看过《哈利波特》系列电影的都知道，哈利有一件“祖传”的魔法道具：隐形斗篷，只要一穿上它就可以在众人面前瞬间消失，连邓布利多都很难察觉到。你还记得，哈利第一次穿上隐形衣去了哪里吗？没错！——是图书馆，真是个爱学习的好孩子啊（手动微笑）！
编辑/凯霞 3 月 23 日，在机器之心 AI 科技年会上，创材深造创始人兼 CEO 王轩泽在「AI x Science 论坛」分享了主题为《AI + 金属材料：更适合产业落地的方向》的相关内容。 分享就 AI 产业落地过程中可能遇到的问题进行了讨论，包括精度陷阱；行业壁垒并非技术，传统大厂转型自研；某些 toB 领域存在的一些问题；黑盒性质严重，客户不认可，短期内取代不了关键岗位人员；算法效果惊艳但落地艰难等精彩观点。 王轩泽介绍说，AI 赋能金属材料的产业化，可以有效地规避或解决上述 AI 落地中的难
据新京报、法制晚报、扬子晚报等媒体消息，刚刚举行的清华大学2018年自主招生复试中，面试内容涉及人工智能和区块链等热点。
斯坦福大学的研究人员利用人工智能分析原子级图像中的大量数据，回答了一个悬而未决的问题：传统锂离子电池会受到一种新兴的可充电电池的冲击。 如今的可充电电池是一大奇迹，但远非完美。因为它们最终都会磨损，更换和回收会带来高昂的成本。“但如果电池坚不可摧呢？”斯坦福大学（Stanford University）材料科学与工程副教授 William Chueh 发出了这样的疑问。他首创了一种制造环保电池的分析方法，电池的永久循环利用将不再是遥不可及，该项研究发表在《自然材料》期刊。 Chueh 教授、21级一作博
李杉 编译自 Google Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 机器学习技术在过去几年取得了快速发展，技术能力大幅提升——语音识别更精准，图片搜索更迅速，翻译效果也更好。但我们相信，人工智能的潜力不止于此。如果我们从一开始就把人的因素融入系统，它的实用性将会更强。 我们今天宣布People+AI Research Initiative（PAIR）项目。 该项目会将谷歌内部的研究人员集合起来，研究并重新设计人与人工智能系统的互动方式，PAIR的目标是关注人工智能中的“人类端”：用户与技术的关系，
问耕 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 上个周末，携程联合创始人、执行董事会主席梁建章出席在北大斯坦福中心举办的“CEO北京创业主题派对”，为近百名创业者现场授课，并发表了题为《人
2023年11月20日，SandboxAQ宣布与英伟达™（NVIDIA®）合作，为药物发现、电池设计、绿色能源等领域预测化学反应。SandboxAQ将利用英伟达量子平台，使用张量网络直接模拟支撑现代化学、生物学和材料科学的量子力学。
2024年2月29日，唯一一家利用由实验室自动化驱动的多模态人工智能平台推进小分子和大分子药物研发的生物技术公司1910 Genetics宣布与微软达成一项新的五年期商业协议和市场推广合作，利用先进的人工智能和下一代高性能计算（HPC）扭转70年来制药研发生产力下降的趋势。
本周的18起投融资事件中，人工智能领域居多。 本周硬科技领域共有18起投融资事件，其中，人工智能领域10起，3R（AR、VR、MR）领域3起，新材料领域2起，未来医疗领域2起，物联网领域1起。 本周硬
Hassan Murad和Vivek Vyas开发了世界上最大的垃圾数据集WasteNet，并提供了人工智能驱动的垃圾分类技术。
物联网（IoT）的扩张已经把数不胜数的大数据新来源添加进了数据管理的版图，它将成为2018年及若干年之后主要的大数据趋势之一。笔记本电脑、智能手机、传感器，都为物联网带来了大量数据。 这是获得竞争优势（或者保持竞争力）的重大机遇，前提是企业足够灵活，可以管理好数据并把数据变成有用的商业智能。随着大数据的增长，企业试图跟上它的脚步，努力把数据变成可用的洞见。商业智能是保持竞争力的关键，而数据分析提供了所需的最新信息。 在2017年，一些企业大力发展他们的大数据可视化服务和软件。这使研究人员可以更有效地收集和协
本文介绍了2018年大数据、商业智能、云计算、物联网、人工智能、机器学习等领域的趋势和展望。作者认为，随着大数据的快速发展，企业需要从主要关注成本转向主要关注价值，通过利用人工智能和机器学习来提高运营效率，并利用这些技术来对抗网络安全威胁。
2021年8月16日，Nature Chemistry杂志发表了一篇南安普顿大学物理化学教授、AI3SD Network+首席研究员Jeremy Frey的专访文章。在这篇文章中，Jeremy Frey谈论了机器学习数据质量不确定性的危险以及人工智能与其他技术的协同作用。
回顾2017年，我国大数据产业保持高速发展态势，各级政府和企业大力推进，技术创新取得明显突破，大数据应用推进势头良好，产业体系初具雏形，支撑能力日益增强。展望2018年，大数据产业发展将迎来“黄金时代”，产业集聚将进一步特色化发展，创新驱动仍将是产业发展主基调，大数据融合应用进程加速，为做大做强数字经济、带动传统产业转型升级提供新动力。 2018年的商业智能 企业决策正在经历的转变将延续到2018年。在2017年，处理大数据的目标使效率越来越高，成本不断减少，从而造就了基于大数据的商业智能，对中小企业
AI 科技评论按：腾讯•云+未来峰会于 6 月 21 日 - 22 日在深圳举行，本次大会不仅有腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾站台，还邀请到了非常多优秀的学界、产业界人才发表主题演讲。AI 科技评论
计算机商业评论网站刊登爱思唯尔研发方案化学部主任克莱斯蒂娜·瓦里马基（Christina Valimaki）撰写的文章，着重强调了3D打印、人工智能和机器学习等绿色技术方案在创作可持续未来中的关键作用。文章指出，英国是进口大国，从石油到汽车、从机械到服装。仅2017年5月，英国进口货物达402亿英镑，相比上个月增长5%。然而，进口货物以可观的环境成本为代价。每年，全球海运和航运产生的二氧化碳排放量分别为10亿吨和7.81亿吨。预计3年内运输业产生的二氧化碳量将占全球的17%。“绿色技术”方案——包括3D打印
【新智元导读】斯坦福张首晟团队创造了一个人工智能程序Atom2Vec，只用几个小时就重新得出了元素周期表。这项研究更宏大的目标是设计出替代作为机器智能标准的图灵检验的新标准。张首晟教授在接受新智元采访时认为，实验是检验规律的唯一标准，人类可以通过实验来认证人工智能做出的理论预言。
各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门，有关单位：
工业世界里，高纯气体被广泛应用于半导体制造、光纤生产、科学研究、医疗健康、环保能源等诸多领域。例如，半导体行业，高纯气体是芯片制造的关键原材料，直接影响着集成电路的性能和良率。
11月14日，工信部发布关于印发《新一代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案》的通知，启动了人工智能产业创新重点任务揭榜工作，以下称“人工智能揭榜工作”。
笔记本电脑、智能手机、传感器，都为物联网带来了大量数据。这是获得竞争优势（或者保持竞争力）的重大机遇，前提是企业足够灵活，可以管理好数据并把数据变成有用的商业智能。
科技部监督司发布《负责任研究行为规范指引（2023）》，针对社会关注的人工智能、重大成果发布等热点问题，旗帜鲜明地划定了红线。
材料：党的十九大报告提出，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。今年7月，国务院在印发的《新一代人工智能发展规划》中，对我国人工智能发展明确提出了三步走的战略目标，其中第一步，是到2020年达到总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径。这一目标不仅与2020年全面建成小康社会相呼应，而且也是深化供给侧结构性改革、推动中国跻身创新型国家前列的重要驱动力之一。 新一代人工智能技术，主要由商业需求尤其是互联网需求推动，对传统产业的渗透广度
人工智能可能正是加速太阳能电池喷涂技术的东西，这将彻底改变消费者使用能源的方式。一个研究小组已经使用机器学习，即用人工智能来优化用于制造钙钛矿太阳能电池(PSC)的材料。PSC中使用的有机-无机卤化物钙钛矿材料将光伏电能转化为可消耗能源。
ScienceAI编译 编辑：宇琦 人工智能正在改变生物技术领域，美国政府现在应该采取大胆的措施，使人工智能帮助释放该领域的整体潜力，并确保美国引领即将到来的生物技术革命。 2020年1月11日，中国首次分享了COVID-19病毒基因序列。到1月13日，生物技术公司Moderna已经利用这一信息确定了其疫苗的设计。 将曾经需要数月或数年的过程缩短为短短十几个小时，这一现代科学的奇迹，并非幸运使然。如果没有人工智能和机器学习的重大进展、工业界对这些技术的投资以及美国政府在过去几十年对生命科学和生物技术的资助
编辑 | 白菜叶 材料表征，即通过各种物理、化学等测试方法，揭示和确定材料的结构特征，是科学家理解锂离子电池电极及其性能限制的基础方式。基于实验室的表征技术地进步，科学家们已经对电极的结构和功能关系产生了许多强有力的见解，但还有更多未知情况等待探索。该技术的进一步地改进，取决于对材料中复杂的物理异质性的更深入理解。 然而，表征技术的实际局限性，限制了科学家直接组合数据的能力。例如，某些表征技术会对材料造成破坏，因此无法对同一区域进行其他参数的分析。幸运的是，人工智能技术拥有巨大潜力，可以整合传统表征技术所
这句话不是我臆想出来的，而是伊普斯威奇的“未来学家”伊恩皮尔森在迪拜举行的世界政府首脑会议上发表演讲时提出的。此外，皮尔森还称，人类可以通过把大脑和人工智能连接起来，从而使人类和AI具有相同的智商防止AI掌控人类。这个假设中人都成为了“半机器人”。
早在2023年年初，国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部针对深度合成服务制定的《互联网信息服务深度合成管理规定》（“《深度合成管理规定》”）顺利施行，其明确了深度合成服务相关方的义务与主体责任，强化了对互联网信息服务深度合成领域的管理。同年8月15日实施了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，主要是针对提供生成式人工智能服务需要做大模型备案。这样就形成了由算法备案制度和生成式人工智能备案（下称“大模型备案”）构成的“双备案制”的实践机制。
清华大学化工系卢滇楠教授团队，联合美国加州大学河滨分校吴建中教授和北京科学智能研究院高志锋研究员，提出一种三维 MOF 材料吸附行为的机器学习模型 Uni-MOF，用于预测各类工况下纳米多孔材料对各类气体的吸附性能。
即使在缺少试验数据的情况下，设备学习系统也可以在材料“配方”中找到相应的模式。 上个月，麻省理工学院的三位材料科学家及其同事发表了一篇论文，讲述了一种新型人工智能系统，可以通过科学研究论文搜寻并提取用于生产特定类型材料的“配方”。 这项工作被设想成朝着人工智能系统迈出的第一步，这种系统可以为只在理论上存在的材料提供制作配方。目前，在《npjComputational Materials》杂志上的一篇论文中，麻省理工学院电气工程与计算机科学系（EECS）的三位材料科学家与他们的同事一起朝着这个研究方向迈出了重
去年5月，中国首款国产大型商用飞机C919首飞成功，作为中国实施大型客机项目的主体，统筹干线飞机和支线飞机发展、实现我国民用飞机产业化的主要载体，商飞也一下成了“网红”。
2022年8月2日，宁波宁数智能计算产业发展有限公司发布《宁波人工智能超算中心（一期） 设备采购及建设（含设计）、引入合作运营方招标项目》招标公告。 建设规模：一期项目按照100P（FP16）半精度人工智能算力和5P（FP64）双精度高性能计算算力规模融合建设，并按照300P（FP16）半精度人工智能算力和15P（FP64）双精度高性能计算算力规模留出物理空间和电力供应。 标段一：宁波人工智能超算中心（一期）设备采购及建设（含设计） （1）招标范围：宁波人工智能超算中心（一期）项目的设备采购及建设（含设计）
编辑 | 萝卜皮 目录 无监督机器学习工具加速真正新材料的发现 识别新材料的高通量方法 通过结合深度学习和约束推理来自动化晶体结构相映射 人工智能方法加速热电材料的发现 无监督机器学习工具加速真正新材料的发现 利物浦大学的研究人员创建了一种协作人工智能工具，可以减少发现「真正新材料」所需的时间和精力。 据报道，这种新工具已经发现了四种新材料，包括一系列可传导锂的新固态材料。这种固体电解质可以应用于固态电池开发，为电动汽车提供更长的续航能力。 发现新的功能材料是一个高风险、复杂且非常耗时的旅程；通过组合元素周
本期将为大家介绍香港理工大学计算学系林婉瑜老师招聘博士的相关信息。 导师简介 Dr. LIN Wanyu (林婉瑜博士) 现任香港理工大学计算学系助理教授。她曾于 2020 年在加拿大多伦多大学取得博士学位。她的主要研究方向包括可信人工智能、图神经网络及其在材料科学的应用，其相关研究工作多次发表在人工智能领域国际顶级会议及期刊上，包括 ICML、CVPR、SIGMOD、AAAI、TNNLS、TIFS 等，并曾经入围 CVPR2022 最佳论文 -- CVPR Best Paper Finalist (33
Facebook 宣布将免费向公众开放其最新的人工智能模型 Llama 2。Llama 2 是一个大型语言模型，使用来自开放互联网的数十亿个单词进行训练。这是 Facebook 对 Google Palm-2 和 OpenAI GPT4 的回应。应用程序开发人员将能够直接从 Facebook 下载该模型，或通过微软、亚马逊和开源人工智能初创公司 Hugging Face 等云提供商访问该模型。
2023年11月29日，谷歌DeepMind团队在Nature杂志上发表文章Scaling deep learning for materials discovery，介绍了其在材料科学领域取得的重要突破。Nature同期文章Google AI and robots join forces to build new materials对此进行了评述。
导师简介 Dr LIN Wanyu (林婉瑜博士) 现任香港理工大学计算学系助理教授。她曾于2020年在加拿大多伦多大学取得博士学位。 她的主要研究方向包括可信人工智能、图神经网络及其在材料科学的应用，其相关研究工作多次发表在人工智能领域国际顶级会议及期刊上，包括ICML、CVPR、SIGMOD、AAAI、TNNLS、TIFS等，并曾经入围CVPR2022最佳论文-- CVPR Best Paper Finalist (33/8161=0.4%)。她目前担任神经网络及人工智能领域顶级期刊IEEE Trans
导 读 大数据是原材料，机器学习是原材料加工厂，而新一代人工智能服务则是工厂出炉的产品被消费在越来越多的日常生活中。 在Deepmind和AlphaGo获得的巨大成功吸引了全世界的目光的同时，新一代人工智能德比大战已经开始。 Deepmind之前开发的玩雅达利(Atari)街机游戏的人工智能是全新一代的智能技术——大数据驱动通用人工智能(BigData-drivenArtificialGeneralIntelligence)。 就像这个名字所提到的，这里有两个重要的因素，一是“大数据”驱动，二是通用人工智
大数据文摘授权转载自学术头条 来源：The Verge 作者：James Vincent OpenAI 发布了其自称为“迄今为止最强大、对齐最好的模型”GPT-4，但人工智能社区的一部分人对‘缺乏公共信息’感到失望。他们的抱怨，凸显了人工智能世界中关于安全问题的日益紧张的形势。 昨天，OpenAI 发布了强大的 GPT-4，它是人们期待已久的下一代人工智能语言模型。该模型的强大能力仍在评估中，但随着研究人员和专家对其相关材料的仔细研究，一部分人对一个明显的事实表示失望：OpenAI 发布的 GPT-4，不是
大数据文摘作品 作者：Mickey 你能想到最大的3D打印项目有多大？ 迪拜市政府用楼目前是世界上最大的3D打印建筑，其高达9.5米，项目面积为640平方米。此项目由总部设在美国的ApisCor公司来主持设计建造，而其结构也是在现场用3D打印技术直接建起的。 不过两年后，中国可能会突破这一最大3D打印记录。据《南华早报》报道，中国正在利用人工智能和3D打印技术，建设青藏高原上的水电站项目，2年后如果如期投产，这座高 180 米的羊曲水电站将成为世界上最大的 3D 打印工程。 按照预期，羊曲水电站将在2024
在 AICon 的议题设置中，80% 都着眼于开发与应用，但在我们的专题论坛中，我们想要为大家带来更加开阔的视野，探索 AI 领域的未来前沿。因此，我们特别策划了【AI 前沿探索】的话题。我们邀请了科大讯飞 AI 研究院副院长、科研部部长李鑫博士来担任出品人，以确保我们选择的议题具有更高的质量。在经过认真评估后，我们为听众选择了三个精彩的议题。
相信对大多数人来说，半导体不是一个陌生的名词。它是集成电路和芯片制造最重要的基础材料，从电脑手机到自动驾驶汽车，半导体无处不在。回顾过去的二三十年，从九十年代重量超过一公斤，且仅能打电话的大砖头手机，到现在一二百克，功能丰富的智能手机，半导体的发展可以说是日新月异。但是最近两年，以英特尔为首的半导体厂商却开始放慢了制程的升级迭代之路。目前，半导体制造商最先进的半导体制程已经达到了7nm、5nm，但这几乎已经无限接近硅材料的物理极限。看起来，半导体新材料的研发似乎是能保持未来科技发展的唯一解决方案了。而人工智能，又能在其中发挥怎样的作用呢？
人工智能和机器学习在过去十年中呈指数级增长，那么化学领域如何随着这一新兴趋势发展？
对2016年至2021年提交给美国食品药品监督管理局(FDA)的药物和生物制品监管文件的分析表明，包含人工智能/机器学习（AI/ML）的文件数量越来越多。人工智能/机器学习被用来执行各种任务，如为药物发现/再利用提供信息、加强临床试验设计、剂量优化、加强对药物治疗的依从性、终点/生物标志物评估和上市后监测。人工智能和机器学习正被越来越多的人探索，以促进药物开发。
Nature今年的统计显示，有78%的科学家还没有将ChatGPT等AI工具纳入日常研究中来。
腾讯公司和中国计算机学会于2013年共同发起的CCF-腾讯犀牛鸟基金（以下简称犀牛鸟基金），始终致力于支持海内外青年学者开展前沿学术研究与技术实践。犀牛鸟基金通过提供企业真实问题与业务实际需求，搭建产学研合作及学术交流的平台，推动合作双方学术影响力的提升及研究成果的应用落地，促进自主技术的创新与发展。 本年度犀牛鸟基金共设立8个技术方向，35项研究命题 申报截止时间为2020年6月15日24:00(北京时间) 申报链接：https://withzz.com/project/detail/73（请在
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