角度4可观察和离子3-前2次工作，然后说不是一个函数

角度4可观察和离子3-前2次工作是一个问题描述，不是一个具体的名词或概念。根据提供的问题描述，无法给出完善且全面的答案。请提供一个具体的名词或问题，我将尽力给出相应的解答。

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这个课题组也是二刺螈选手了可以说柔软的感觉通常涉及一组机械传感器，它们在按压时“检测”压力和位移。触摸的中心部分往往比边缘部分具有更高的压力。...示意图两个压头的结构放大的样子在压头中，使用两个不对称部署的传感器 - 一个（传感器 #1）放置在弹性半球的杆上，一个（传感器 #2）放置在与主轴成 25° 的角度，检测接触压力和偏离中心的偏转...这个是有限元的模拟该传感器由离子活性层（聚偏二氟乙烯-六氟丙烯）（PVDF-HFP）-1-乙基-3-甲基咪唑鎓双（三氟甲基磺酰基）亚胺（[EMIM][TFSI]））组成夹在扁平聚对苯二甲酸乙二醇酯（...离子电子传感器具有高灵敏度和宽工作范围；如此高的传感特性对于传感系统的性能至关重要。大概就是这样的工艺我对材料真的是土狗一条，不知道写的啥。...对应的精度分别为10%和40%。结果表明，与商用可穿戴设备相比，此便携式眼压计表现出更高的可重复性和一致性。感觉产业化的可能性还是蛮大的，懂材料的小伙伴可以找我聊聊。

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「人造太阳」精准放电！DeepMind实现AI可控核聚变新突破

传统上，等离子体的精确控制是通过等离子体电流、形状和位置的连续闭环来实现的。在这种模式下，控制设计者预先计算出一组前馈线圈电流，然后为每个受控量建立反馈回路。...根据观察、行动和奖励的记录序列，智能体使用正则化损失函数上的梯度下降交替更新策略和critic网络。更新后的actor网络参数将用于未来与环境的交互。...窄化X点奖励（Narrow X-Point Reward）：从训练开始就使用更为严格的奖励函数 — good = 0，bad = 0.025。 4. 额外训练：在不更新奖励函数的情况下进行额外的训练。...在这项工作中，研究人员采用了一种更简单的解决方案：没有让策略（policy）学习积分误差，而是手动计算它，并将其附加到前馈策略所观察到的观测集中。...转移学习在试图减少训练时间时，一个自然的问题是问是否可以重用之前放电时训练的模型，也就是说，智能体在解决一个初始任务时积累的知识在多大程度上可以转移到一个相关的目标任务上。

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改变世界的3页内容

请允许我用一种传统的方式——引用词典中的定义开启这篇文章，即从科学的角度使用字典中对 "客观证据 "的定义：“如要称之为科学，调查方法必须遵循特定的推理原则收集可观察的、可验证的、可测量的证据。...科学方法包括通过观察和试验收集数据，以及提出及测试假设。”1将这一定义应用于J-STD-001H的第8章（也就是题目中提及的“3页纸”），我们可以了解为了符合新的要求都需要做些什么。...图1和图2展示了行业在加工能力和微型化技术上取得的巨大进步。但即使行业经历了如此巨变，验收标准在2020年前没有任何改变。当然也可以说即使完全删除了ROSE测试限值，标准也还是没有发生太大变化。...任何时候都没有人根据经验说1.56μg/cm2对产品和工艺无效，只需要证明这项测试可以表示PCB已经清洗干净。第3条注释是说在高温和湿度条件下，使用正常的操作电源对带电产品进行电气测试。...我说粗略的相关性，因为ROSE和IC测试之间无法一一对应比较。ROSE测试测量的是整个工艺中可溶材料的数量，并提供电阻率测量方法；IC确切地告知离子是什么及其数量。

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AI成功预测等离子体撕裂登Nature，清洁能源「圣杯」更近一步

为了实现这一目标，研究人员通过强化学习方法训练了一个Actor模型，设计了一个奖励函数R来衡量等离子体在可接受的撕裂风险下能达到多高的压力。...其中，当阈值设为0.5和0.7时，等离子体能够稳定持续，直到实验结束都没有出现破坏性的不稳定现象。图4b至4d展示了三次实验后分析得到的撕裂倾向情况。...图4：不同阈值设置的对比实验点亮未来之路研究人员指出，虽然这项工作成功证明了AI在有效控制聚变反应方面的潜力，但这只是推动聚变研究领域的第一步。...曾在Kolemen团队做研究生，目前是PPPL博士后研究员，也是共同作者的Ricardo Shousha解释说：「你可以想象，有一个综合的奖励函数，它调整多个参数，以此来同时控制多种不稳定性。」...这表明，AI不仅能够成为控制核聚变反应的有效工具，还能作为一种新的教学资源，帮助我们从不同角度理解和探索聚变科学。

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用NBO做自然共振理论(NRT)分析

体系的总密度矩阵可表达为各共振结构的密度矩阵的权重平均：其中和分别为共振结构的密度矩阵和共振权重。...C 4, ( C 4- O 5), ( N 3), O 5 3 12.03 ( N 3- C 4), C 4- O 5, N 3, ( O 5)...4, ( C 4- O 5), H 1 6 0.50 ( H 1- N 3), N 3- C 4, ( C 4- O 5), O 5 7...0.0000 0.0000 0.7526 0.0000 --- i 0.0000 0.0000 0.0000 0.1553 0.0000 --- 每个键级包括总的键级以及共价和离子成份...之后输出每个原子上的自然原子价（分为共价和离子两种贡献）、电子数和形式电荷： Natural Atomic Valencies, Electron Counts, and Charges:

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Drug Discov Today｜小分子药物的特性趋势分析和可开发性评估

分子亲油性（a）、离子类别（b）和靶点类别（c）的柱状图，作为FDA批准的口服分子的函数（带批准年份）唯一经得起时间考验的参数似乎是HBD（H-bond donor）。...美国FDA批准的口服分子的cLogP与Mw的散点图（10年动态平均）为了便于讨论，本文将从理化性质和性能性质的角度对观察到的趋势进行审查。...体内清除率被认为是ADMET过程中最难预测的，因为它更依赖于化学结构而不是物理化学性质；离子化强烈影响清除率（由于血浆蛋白结合）。Mw对清除率没有影响，但随着cLogP的增加而增加。...从临床前给药的角度来看，pH值调整是一种强大的技术，通过它可以提高药物的溶解度和溶出度，但这种方法仅限于可电离的化合物、化合物的pKa和制剂的可接受的pH值范围。...cLogP和cLogDpH6.5的影响大小最为突出，临床前和上市分子之间的分配系数几乎下降了一个pH单位。

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使用EzReson进行化学共振分析（1）：定量的共振理论

苯的6c-6e大Π键可认为是两个含三个2c-2e π键的Kekulé结构的共振平均此外，共振理论和共振杂化体还可用来描述极性键。...因此，一个比较好的解决思路是：首先进行快速高效的DFT计算，然后在DFT波函数的基础上进行定量的共振分析。根据这一思想，人们提出了两种不同的定量共振分析的理论，下面就先简要介绍一下。 1....例如，对于苯分子，我们只对其π电子进行共振分析；对于乙烯和1,3-丁二烯间的Diels–Alder反应，我们只对参与协同反应的[4+2]电子感兴趣。...例如，萘分子有多达19 404个线性独立的共振结构，但实际上只需考虑其中的纯共价结构和单离子结构（即Lewis结构中只存在一对正负形式电荷）就能重现90%的真实波函数，而所用的共振结构总数则降到了1 302...此外，从能量角度考虑，NRT也无法给出共振稳定化的本质和来源。

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自然·机器智能 | 利用机器学习预测有机金属框架的水稳定性

这是因为，从分类的角度来看，U类和LK类、S类和HK类之间的界限比U类和S类之间的界限要模糊得多。因此，如果S类的MOF被错误地预测为U，而不是预测为HK时，ML模型的分类表现就应该被认为不佳。...SVM通常也可以采用不同的核以获取非线性分类边界，本工作采用了径向基函数(RBF)作为SVM的核函数。...RF是一个决策树的集合，它从一组“弱模型”中对预测进行平均，从而得出总体上更好的预测。本文中RF的主要超参数包括决策树的数量和单个决策树可访问的特征的数量。...同样地，GB以分段的方式建立了一组可加性模型，其工作过程中，下一个预测器将与前一个预测器的残差相拟合。本工作中优化的GB超参是预测器的数量。...此外，对于三类模型，可以观察到邻近类较高的误分类率——当预测错误时，类别1和−1分被分类为类别0，而不是彼此（不会将1类误分为-1类，反之亦然）。

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原创 | codeforces 1425E，一万种情况的简单题

其实方法非常简单，甚至都算不上一个数据结构。我们只需要一个数组就可以完成，我们新申请一个数组，叫做presum。我们希望，也就是说presum[i]等于A数组前i个数之和。这样我们可以得到。...我们来看一个例子，这是K=2时的情况： ? 我们激活的是某一个i，然后在a位置跳转到了1，又在i-1跳转到了a+1。虽然我们跳转了两次，但是所有的离子都没有浪费。...那么最优的情况一定是它和1号离子连带。这样的话，我们只要激活[2, i]区间里任何一个离子，都可以获得前i个离子的总收益。但是这里又有一个问题，我们要不要再激活离子i+1呢？...如果激活的话，我们就获得所有离子的收益，也可以不激活。所以我们又得到了两种情况，分别是情况3和情况4。...情况4是在情况3的基础上再激活一个i+1离子，情况4：，我们再分析一下会发现我们可以通过选择i，让D[i+1]也尽量小，小到成为全局倒数第二小。

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启示AGI之路:神经科学和认知心理学大回顾

从计算的角度来看，SFA可以具有各种功能上的影响，例如，它可以有助于调节在尖峰神经网络中兴奋性和抑制性信号之间的平衡（见第4节）。 3.5....为了展示SNNs的（理论）优越性，他考虑了一个“元素不同性”函数ED：(ℝ+)n → {0, 1}，定义为：然后，他提出了一个不太直观的ED变体，定义为：  如果存在k ≥ 1，使得x1, x2,...在SNNs中，神经元基于膜电位的积累和发射阈值产生输出尖峰，反映了MLPs，其中神经元使用输入的加权和后跟一个激活函数来计算激活。...与传统的NNs相比，开发和训练SNNs本质上更加复杂。在大规模网络中，由于硬件限制，可扩展性可能是一个问题。...我们在这里介绍它对具有静态行为的神经元的应用，例如MLPs中的神经元，而不是尖峰神经元。这些神经元通常是简单的，具有线性激活函数。完整内容请阅读原文。

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今天，霍金没有提AI威胁论，他的新目标是带领人类移民外星球（附霍金姚期智Pete演讲实录+PPT）

另外我们也希望能够更好地仔细观察这些移居的星球，所以去年开始，我们就使用了欧洲南方天文台在智利的一个强大的天文台望远镜，帮我们进一步地观察刚才说的半人马星A和B两个星座，也许5—10年以后我们会看到不仅仅是有可能移居...我们看到像是太阳这样的，其实有上千个，我们希望能够观察他们的亮度，近距离观察以后，通过开普勒观察站我们就可以更好地了解上面的一些细节，我们就会发现，在银河系当中是否有可能有我们这样的太阳系，其中1/4也有一些像地球一样有水...这个波的传播，从计算机的角度来讲，这个并不是太难做，是可以计算的。在量子里面，我们怎么样用到刚才这件事情？...我们还希望量子比特存储得久，比如说0.01秒就消失了，我们最近做的一项工作，用的是离子的量子计算。离子很有意思，它是先把原子用电离的方式做成变成离子，然后用镭射固定、冷却，同时操纵它。...如果说，我们能够把量子计算用到这个里面，我们可能比大自然更聪明，所以在量子计算和人工智能中间，我们也做了一些工作（见附图PPT）。

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科学家爆炸性结论：人死后会穿越进另一个宇宙

量子物理学家使用 MWI 理论来弥补哥本哈根诠释的缺陷，即声称没有观察到的现象其实也是存在的，所以薛定谔的猫到底是死是活不是问题，这只猫只是“分支”进入两个不同的世界：一只是活的，另一个则死了。...但这并不是说我们的现实生活不是真实的，它是真实的。我们只是必须承认——通过 MWI ——我们的生活并不完全是它看上去的那样。 2....另一个量子不朽的思想主张，我们中间的某一个版本一定就在周围观察着宇宙。...《爱因斯坦的骰子和薛定谔的猫》（"Einstein's Dice and Schroedinger's Cat"）的作者 Paul Halpern 这样说过：人们时怎么生存下来的？...通过使用标准的量子光学设备，单个离子会被陷入离子陷阱和周围环境隔离。然后把两个单独的离子拿到另外一个系统里可以进行量子力学的测量，结果创造两个平行世界。

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人工神经网络太简陋了，《Science》新作揭露，神经元树突也隐含计算能力

然后神经科学家对于人脑的研究发现却并不是如此。在神经科学的诸多研究中已经发现，人脑在信息计算上并不只有神经元连接在起作用，单个的神经元也同样承担着比以前人们想象中要重要得多的计算任务。...这项工作促使了Koch以及耶鲁大学医学院的Gordon Shepherd等人开始对树突结构进行建模。基本的思路就是，神经元不再只是充当一个简单的逻辑门，而是一个复杂的多单元处理系统。...它们非常迅速而短暂，就如同动作电位一般，是由钙离子的流动所引起的。这是值得注意的，因为传统的动作电位通常是由钠离子和钾离子所引起的。...并且，虽然此前已经在啮齿动物的树突状中也观察到了这种由钙离子所诱发的信号，但是那些尖状物的持续时间要长得多。更奇怪的是，给树突注入给多的电流刺激，反而会降低神经元放电的密集度，而非增加。...结语虽然现在研究者们还有很多工作需要做，但他们认为这些发现也暗示着他们需要重新思考他们该如何对大脑以及其更广泛的函数建模。仅仅关注不同神经元和大脑区域的关联性，远远不够。

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主动推理、形态发生和计算精神病学

已经有论据表明 [4, 5]，形态发生是一种基础智能的例子，符合威廉·詹姆斯对“通过不同手段达到相同目标”的定义 [6]，因为它能够恢复被截断的结构（然后停止）、使用非常多或非常少的细胞产生相同大小的身体...这也被称为信息理论中状态的自信息（也称为惊讶度，或更简单地说惊讶）。在贝叶斯统计学中，它被称为负对数证据。这个函数可以由上界变分自由能函数加以限制，而这个函数是贝叶斯推理背后的自由能原理的基础。...变分自由能是一个关于内部状态的函数，它使得可以将李雅普诺夫函数与贝叶斯模型证据联系起来，从而以贝叶斯推断和隐含生成模型的角度表征系统动态。...然后，我们使用相关的拉格朗日函数或李雅普诺夫函数构建了(10)中介绍的近似后验密度。其中表示拉格朗日相对于内部状态的曲率。...肠细胞的分化持续了28个步骤，然后细胞才部分分化为它们的适当身份，然后恢复以产生目标形态。我们可以观察到，头部和尾部的细胞并没有完美地迁移到目标形态。它们的位置和分化是不完全的。

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量子计算（十六）：其他类型体系的量子计算体系

以因禁Yb+为例，下图（a）是离子阱装置图，20个Yb+连成一排，每一个离子在超精细相互作用下产生的两个能级作为量子比特的两个能级，标记为|↑〉和|↓〉。...下图（b）表示通过合适的激光可以将离子调节到基态，然后下图（c）表示可以通过观察荧光来探测比特是否处于|↑〉。离子阱的读出和初始化效率可以接近100%，这是它超过前两种比特形式的优势。...国内的离子附量子计算也于近几年发展起来。清华大学的金奇免研究组和中国科学技术大学的李传锋、黄运峰研究组已经实现了对一个离子的操控，做了一些量子模拟方面的工作。...原子可以通过边带冷却的方式冷却到基态，然后同样可以通过激光对比特进行操控比特的读出也类似于离子饼的方法。...其与荷兰代尔夫特理工大学、丹麦哥本哈根大学、瑞士苏黎世理工大学、美国加州大学圣芭芭拉分校、普渡大学和马里兰大学在实验和理论上展开了广泛的合作，目标是五年内制备出世界上第一个拓扑量子比特，其拓扑保护的时间可长达一秒

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跨界也伟大：当D.E.Shaw进军医疗领域

经过一系列这样的模拟，结合实验研究，使得DESRES对Kv1.3的结构、动态和功能特性有了独特的理解，从而设计出与目标蛋白强结合的化合物，同时可避免与其他离子通道产生不良的相互作用。...礼来公司将向DESRES支付6000万美元的初始款项，通过各种开发和里程碑式的付款，再加上全球销售的特许权使用费，许可费可增至4.75亿美元。 4.75亿美元可能对于一个对冲基金来说，不算太多。...观察人士表示，这种做法已渗透到企业文化中。同时，对于总部位于纽约的D.E.Shaw说，中国是一个关键市场！...他说：“感觉就像曼哈顿的硅谷”。“人们会被等级制度所消耗，但证据表明，扁平化的结构和多样化的团队合作能产生更好的结果。” 即使是在华尔街的同行中，D.E.Shaw在很大程度上也是一个未知数。...他说：“算力驱动着一切，为我们所能做的事情设定了一个限度，因此，成倍增长的计算能力将是革命性的。” 几乎所有的传统投资公司都在争先恐后地聘请数据科学家、程序员和技术人员，把自己变成人与机器的混合体。

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人工神经网络是否模拟了人类大脑？

但在神经科学领域，神经元并不是最底层的单位，举例来说，有人在做神经元膜离子通道相关的工作。...V1 的主要功能是识别点和不同角度的线段（Hubel 和W 在上世纪50年代在猫上的工作），但是其实不止如此，V1 还对颜色有一定的感知。...出错了，把误差送到一个更靠近输入的地方，然后重新训练。 4、记忆和遗忘：提到记忆的话，这里主要说的是LSTM， LSTM 的记忆储存在每个节点的权重里面，同时有专门的遗忘门控制遗忘速率。...得益于反向传播机制和神经系统的生物性，他们在训练过程中和在不断的学习过程中都只能以一个相对慢的速度发生改变，从学习速率角度来讲，他们是比较相似的。然后我们来说遗忘。...这么说的话，我们对于大脑，同样去其糟粕，取其精华不是更好吗？我上面提到的是一个理想的情况，我们对大脑已经了解的比较透彻的，知道该去掉哪，留下哪。但是现在，可能还要走一段模拟的路子。

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Dimple在左耳听风ARTS打卡（第七期）

示例 1：输入：1->2->4, 1->3->4 输出：1->1->2->3->4->4 这个题目一看到的时候，吓我一跳，这个给出的链表，对于链表这个结构不是很熟悉的我来说，简直是一脸懵逼。...大佬也说过，很多程序员都在不停地对业务代码进行bug的修改，没有系统的对基础进行学习，这也是我们要来刷题的目的之一吧。好啦，小编最后这道题是借助了网络能力才解答出来的，并不是真正的解答了，惭愧惭愧。...给出了三个解决方案，前两个是递归，最后一个不是，大家可以细细品味。网上的方法很多，顺带学习了下链表，真的很受用噢。...看完这个懵逼了，但是文中还有地方说道，如果你们周做50个小时的工作，那么在8到10周之后，你每周的工作效率低于40hpw的人，哈哈，这个和之前说的996.icu很像啊，说明长时间工作，不仅不能提升工作效率...但是，如果深入分析你会发现，Docker并不是一种完全的虚拟化技术，而更是一种轻量级的隔离技术 Share 一篇有观点和思考的技术文章继续设计模式的学习执行，更新到观察者模式。

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现在的AI算法真的模拟了人脑吗？

但在神经科学领域，神经元并不是最底层的单位，举例来说，有人在做神经元膜离子通道相关的工作。...大部分我们听到的，看到的应该都不是这种方式编码的，但是脉冲神经网络这个东西确实也有，（今天去ASSC 开会的时候看到了一个很有趣的工作，以后有空再写。）...V1 的主要功能是识别点和不同角度的线段（Hubel 和W 在上世纪50年代在猫上的工作），但是其实不止如此，V1 还对颜色有一定的感知。...得益于反向传播机制和神经系统的生物性，他们在训练过程中和在不断的学习过程中都只能以一个相对慢的速度发生改变，从学习速率角度来讲，他们是比较相似的。然后我们来说遗忘。...这么说的话，我们对于大脑，同样去其糟粕，取其精华不是更好吗？我上面提到的是一个理想的情况，我们对大脑已经了解的比较透彻的，知道该去掉哪，留下哪。但是现在，可能还要走一段模拟的路子。

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深度神经网络（DNN）是否模拟了人类大脑皮层结构？

但在神经科学领域，神经元并不是最底层的单位，举例来说，有人在做神经元膜离子通道相关的工作。...和大家想的不同，视觉区分了V1，V2，V3，V4，V5（MT），上面还有FFA，和一些掌管更高级功能的脑区。在这里面每一个小的视皮层里面，并不是纯由神经元互相连接构成的，仍然存在不同的层级结构。...V1的主要功能是识别点和不同角度的线段（Hubel和W在上世纪50年代在猫上的工作），但是其实不止如此，V1还对颜色有一定的感知。...得益于反向传播机制和神经系统的生物性，他们在训练过程中和在不断的学习过程中都只能以一个相对慢的速度发生改变，从学习速率角度来讲，他们是比较相似的。然后我们来说遗忘。...在这个角度上谈他们的异同是不太负责的。。。容易被打脸。接下来我会试着邀请几个朋友来说下环路这个级别的事情。。然后会找其他同行帮我挑错和补充。。。。。很多东西都是按照记忆写的。。

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