假设你老妈挺操心你单身狗的生活，怕你孤独而死。为了给你寻找优质的相亲对象，就把你的照片放到了相亲网站上。艾玛，这可好一下子吸引来200多个人留言，要与你“私定终...
等比例换算的话这个强度大概和大气闪电的强度差不多，比家用电高1000倍，堪称自然界强度最高的电势能场。...这是一个自然界最微小的轮轴系统（“关于大自然为什么没发明轮子”的讨论可以休矣），一部细微精巧藐视所有人类技术的纳米机器。自己本身就是一条复杂而高效率的分子生产线。
蛋白质是生命活动的执行者，地球生命诞生的30亿年时间里进化产生了种类繁多的蛋白质分子，但自然界中还存在大量未被探索的蛋白质。...接着他们对Chroma生成样品和PDB中蛋白质之间结构同源性的定量分析，结果表明该模型产生了自然界未发现的结构，且样品长度越长则与天然蛋白的差距越大。(图2) 图2....蛋白质结构分类器和描述模型使采样过程偏向于指定的属性 最后，作者团队对进行了实验验证，对310个由Chroma生成的蛋白质进行了实验表征，结果显示，这些生成的、自然界不存在的蛋白质可以表达、折叠...该模型创造了自然界中以前未发现的具有可编程特性的新型蛋白质，具有治疗潜力，并在实验室中取得了成功。这种蛋白质设计方法有望加速蛋白质材料的编程控制，促进材料科学和合成生物学的发展，进而造福人类健康。
据博主介绍，费曼教授阐释了数学作为自然界的通用语言，是推理和逻辑的工具，物理学家想要讨论自然现象，了解自然规律，欣赏自然美景，需要把数学作为理解自然的手段，并表明通往科学的道路没有坦途，想要感受自然之美
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】利用AI，我们现在可以在几秒之内设计出自然界中全新的蛋白质了。...论文地址：https://www.science.org/doi/10.1126/science.add2187 也许你会问：创造出自然界中没有的蛋白质，对我们有什么意义？ 意义可太大了。...在自然界中，蛋白质被称为「生命的基石」，因为它们在所有生物的结构中都是必不可少的。在一个细胞生长、分裂、修复的每一个过程中，几乎都有蛋白质的参与。...使用ProteinMPNN设计的蛋白质的细节 要知道，按照一般的传统，研究人员设计蛋白质时，是通过调整自然界中已知的蛋白质。...Baker对此解释道：「自然界中的蛋白质，只是采样很小的一部分，因此，如果你把搜索限制在自然界已经存在的那些序列上，你就不会有任何收获。」
机器之心 & ArXiv Weekly 参与：杜伟、楚航、罗若天 本周论文包括 FAIR 公布的最新研究，发现 ESM2 语言模型通过学习深层语法，就能生成天...
最底层会有机器代码和汇编语言，诸如 C、Python 之类的高级语言让人们更容易理解。其实，自然界也有源代码，它的形式是「DNA 和 RNA 字符串」，其中就包含着构成生命元素的代码。...而自然界将 3 个核苷酸编为一个密码子，密码子是遗传信息中的基本内容，包含 6 个比特的信息。 疫苗的宗旨是教会人体免疫系统如何抵抗病原体，却不会生病。所以代码的作用是什么呢？...和自然界中的每个事物一样，几乎没有什么事物具备一种清晰功能。当细胞需要将 RNA 翻译为蛋白质时，这需要通过一种称作核糖体的机器完成。
Yann LeCun 在推特上表示：FAIR 开发的新蛋白质设计系统，可以产生与自然界中观察到的蛋白质完全不同的蛋白质；在这个蛋白质设计系统之上，蛋白质可以通过一种编程语言来指定。...实验结果表明，语言模型虽然只接受序列训练，但通过学习深层语法就可以设计蛋白质结构，并且设计出自然界中未出现过的蛋白质。...下图 1 是 ESM2 模型设计蛋白质的总体流程： 该研究通过分析比较，归纳出语言模型在蛋白质设计过程中的作用，如下图 2 所示： 实验结果表明，ESM2 模型能够生成自然界已有的蛋白质结构和全新的蛋白质结构...图 2 下图为生成模型产生了一组不同的高置信度结构（图 3B、S2A 和 S2B），包括自然界中蛋白质的各种折叠（卷曲螺旋、β 螺旋桨状、β 桶状和 TIM 桶状）以五角星形状蛋白质（图 3B 中的第
量子比特，是量子计算中的逻辑元素，每个量子比特都有一个「神奇的能力」，就是可以处于「量子叠加态」。
Yann LeCun 在推特上表示：FAIR 开发的新蛋白质设计系统，可以产生与自然界中观察到的蛋白质完全不同的蛋白质；在这个蛋白质设计系统之上，蛋白质可以通过一种编程语言来指定。...实验结果表明，语言模型虽然只接受序列训练，但通过学习深层语法就可以设计蛋白质结构，并且设计出自然界中未出现过的蛋白质。...下图 1 是 ESM2 模型设计蛋白质的总体流程： 该研究通过分析比较，归纳出语言模型在蛋白质设计过程中的作用，如下图 2 所示： 实验结果表明，ESM2 模型能够生成自然界已有的蛋白质结构和全新的蛋白质结构...下图为生成模型产生了一组不同的高置信度结构（图 3B、S2A 和 S2B），包括自然界中蛋白质的各种折叠（卷曲螺旋、β 螺旋桨状、β 桶状和 TIM 桶状）以五角星形状蛋白质（图 3B 中的第 1 行和第
專 欄 ❈ Toby，微信号：drug666123，Python数据科学爱好者，擅长医药统计。国内最大药品数据中心任职，二十多个数据库负责人。...下面我用Python的蒙特卡洛算法模拟巴恩斯利蕨（一种植物）生长。...（自然界真实的巴恩斯利蕨植物） 巴恩斯利蕨植物的生长由下面四个方程式构成： 四个方程式分别按照0.85, 0.07, 0.07, 0.01概率随机生成。...(程序模拟结果：电脑生成一万个随机点构成巴恩斯利蕨植物) 运行环境：Canopy python 2.7+Windows32 项目源码：
To：因为在他人的电脑上并非安装有Python的IDLE或Python的解释器，因此需要将.py源代码转换成无需源代码的可执行文件。...dist文件夹中只生成独立的打包文件 pyinstaller-i：指定程序使用的图标文件（icon） pyinstaller -i 名字.ico -F 名字.pyTo：图标文件需在python...文件中 科赫雪花小包裹 科赫曲线：为了理解科赫曲线，首先我们得认识一下高大上的分形几何 分形几何：是一种迭代的几何图形，广泛存在于自然界中，在分形几何中有一种科赫曲线 ，也叫雪花曲线。...120) koch(400,level) turtle.right(120) koch(400,level) turtle.hideturtle() main() （Python
原创内容 No.711 认真聊AI | 群智能算法 人类最有意思的一点就在于总能从自然界找到各种各样的参考并应用。...群智能的工作原理基于自然界中生物群体的自组织行为。在没有中央指挥的情况下，个体通过遵循简单的规则和局部信息交流，相互协作以实现复杂任务的解决。...总的来说遗传算法就是人们在解决一些问题的时候参考了自然界生物遗传与进化的机理，对这些机理进行模仿的算法。比如自动控制、生产计划、图像处理等等领域，人们参考自然界生物进化的模式做出了解答。...既然是参考了自然界的生物进化，那我们先来说说自然界的生物进化，也就是适者生存，优胜劣汰：一个种群作为起点，经过竞争后，一部分个体被淘汰而无法再次进入循环圈，而另一部分则进入种群，适应度高的个体只是进入种群的概率大...虽然遗传算法、群粒子算法和蚁群算法看起来公式完全不一样，但是核心思路还是比较类似的，除了都是模仿了自然界的生物本能之外，在逻辑上也有类似的地方。
这个很自然地就想用程序控制扬声器，但是我只有Python的环境…… 老师：可调频的发生器+电磁振荡喇叭 这个真没有，除非拆了收音机。 也没有，还得拆收音机。 我还是用python做音频输出吧。...参考了python实现简单的声音文件读写,花了几分钟把这个东西做出来了。 运行后输入a、b两个波的频率，程序会将a、b频率的两个简谐波合成并保存在"a b.wav"内。...这个数值远大于7Hz，我认为主要原因有两点： 程序合成的是简谐波，自然界的声音都带有音色,波形很复杂，并不是简谐波。这一点可以通过改变波形验证。 采用的扬声器对声音输出做了修改。
1.1.1信息与数据 信息的概念： 一般认为：信息是在自然界、人类社会和人类思维活动中普遍存在的一切物质和事物的属性。 ...1.1.1信息与数据 信息的概念： 一般认为：信息是在自然界、人类社会和人类思维活动中普遍存在的一切物质和事物的属性。 ...1.1.1信息与数据 信息的概念： 一般认为：信息是在自然界、人类社会和人类思维活动中普遍存在的一切物质和事物的属性。 ...1.1.1信息与数据 信息的概念： 一般认为：信息是在自然界、人类社会和人类思维活动中普遍存在的一切物质和事物的属性。 ...1.1.1信息与数据 信息的概念： 一般认为：信息是在自然界、人类社会和人类思维活动中普遍存在的一切物质和事物的属性。
Python代码链接放文末。 本文参考了很多张军老师《计算智能》的第六章知识。...article/details/109181453 粒子群优化算法 1.1 粒子群优化算法简介 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是进化计算的一个分支，是一种模拟自然界的生物活动的随机搜索算法...PSO模拟了自然界鸟群捕食和鱼群捕食的过程。通过群体中的协作寻找到问题的全局最优解。它是1995年由美国学者Eberhart和Kennedy提出的，现在已经广泛应用于各种工程领域的优化问题之中。
而DeepMind的研究表示，你们搞这些自上而下的都是歪门邪道，奖励机制才是自然界中产生如此丰富的智能的原因： 不同形式的智能源于不同环境中不同奖励信号的最大化。...论文表示，奖励最大化是足以驱动自然界的生物和强化学习代理产生「智能」的，包括知识、学习、感知、社会智能、语言、概括和模仿。...在论文中，DeepMind 的研究人员建议将强化学习作为主要算法，它可以通过学习在自然界中的奖励最大化方法，并最终带来通用人工智能。...或许在自然界中的进化，也远非我们想象中的那么简单。 推荐阅读： 图灵奖得主Bengio又出新论文，用强化学习提升模型泛化性，Reddit崩溃：idea撞车了！ 你用Python 3了吗？
参考链接： Python中的Phyllotaxis模式| 算法植物学的单位 简介| 叶底 Phyllotaxis / phyllotaxy是植物茎上叶子的排列，Phyllotactic螺旋形成自然界中独特的一类模式...重点要注意： Fibonacci系列通常描述自然界中发现的螺旋。它被计算为一系列，其中前一对数字与系列中的下一个数字相加。该系列是1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89 …。 ...在这里，我们对Spiral phyllotaxy感兴趣，我们将编码使用龟图形在python中形成Spiral Phyllotaxy模式。
Rosenbergiella_YN46在自然界中的分布定植与云南地区登革热流行地区特异性存在高度负相关。...，也不会影响蚊虫在自然界中的生存适应性。...在自然界中，蚊虫广泛分布，但是一个很有意思的现象是：在蚊虫种群密度相似、气候环境相近的地区，蚊媒病毒疾病的流行存在显著的不均一性。...随后，程功教授团队进一步研究Rosenbergiella_YN46菌在自然界中的分布是否与云南省的登革热流行存在相关性。...随后，该研究通过共生菌环境干预，在自然界中实现阻断蚊虫携带并传播病毒。该工作将为蚊媒传染病防控奠定全新的理论体系和应用思路。
Enveda通过代谢组学和机器学习，从广阔的自然界中寻找和开发新化合物。 2022年12月21日，Enveda宣布已经完成了一项6800万美元的股权和债务融资。...关于Enveda Enveda Biosciences是一家生物技术公司，建立了第一个自然界的高分辨率化学地图，以解决药物发现中最棘手的问题。...Enveda的平台用于搜索自然界广阔的未知化学成分，建立在多年来代谢组学和机器学习的前沿进展之上。
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