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。 信息能够用来消除事物不确定的因素
蚊媒病毒传染病的传播流行是人类健康和生命的严重威胁之一。以登革热和寨卡热这两种最具代表性的蚊媒病毒传染病为例，登革热在全球100多个国家感染流行，每年引发多达3.9亿人感染、50-100万人入院治疗；寨卡热于2015年至2017年在太平洋岛屿和南美洲突然暴发大规模疫情，不到一年时间内出现了超过22.3万例寨卡确诊病例，数千例新生儿小头畸形病例，国际卫生组织将寨卡疫情宣布为国际关注的公共卫生紧急事件。迄今为止，多数蚊媒病毒尚无有效的药物和疫苗，灭蚊措施也无法控制蚊媒病毒的传播流行。人们迫切需要成本低廉且环境友好的防控策略来阻断蚊媒病毒的广泛传播。
大家好，今天给大家分享一篇近期发表在Nature上的研究进展，题为：Illuminating protein space with a programmable generative model。该工作的通讯作者是马萨诸塞州萨默维尔Generate Biomedicines公司的Gevorg Grigoryan博士。
尤其是目前的形式来看，很多编程教育或者视频课程中 html/css/js 已被当成了菜鸟入门级。
---- 新智元报道 来源：sciencedirect 编辑：Emil 好困 【新智元导读】DeepMind最近研究了一下大自然，于是决定把「达尔文主义」应用在AI上面。首先给AI设定一个奖励，等AI学会如何把奖励做到最大化，它就是个出色的人工智能代理了。 人工智能发展了这么久，终于产生了包括卷积，注意力，全连接等各种机制。 有趣的是，最近的研究反而搞起了「这些机制我们都不需要」的创新。 例如苹果发表的一篇论文表示Transformer不需要注意力机制。 在这个方面，DeepMind也不甘落后，发
模型开发团队来自于名为Evolutionary Scale AI的初创公司，团队负责人Alex Rives在推特上官宣了模型发布的消息。
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。
说起RGB，想必大家都不陌生，三原色吗，Red, Green, Blue, 每一种颜色值的范围是0~255，所以每一个颜色用1个字节=8个bit便可完全在计算机内部表示出来。而R， G, B不同的组合几乎产生了所有的颜色，当然自然界中的颜色比这些要远远丰富很多，采用R, G, B的方式，如果以24色深表示的话，在计算机中可表示的颜色数量有2^8* 2 ^8 * 2 ^8 = 16777216中颜色，虽没有自然界丰富，但也足以表示这个世界了，哈哈，你觉着嘞。
作者：朝晖 摘自：驱动之家（mydrivers.com） 大家在生活中每天都会遇到各种色彩，但你说不出原因，为啥一些颜色就看起来特别高大上？ 举个例子，下面是我们在Office Excel里经常见到的
来源：ScienceAI 本文约1800字，建议阅读5分钟 本文介绍了蛋白质编程。 Meta：设计蛋白质这件事，语言模型就能干。 用机器学习去研究蛋白质结构预测，吸引了众多科技大厂、科研机构的目光纷纷投入其中，这期间，他们也产出了重要成果。如在 2021 年 《Science》的十大年度突破中，DeepMind 携预测蛋白质结构的 AI 模型 AlphaFold 上榜，在这项工作的基础上，研究人员现在已经使用人工智能来设计可用于疫苗、建筑材料或纳米机器的全新蛋白质。 在《Science》2022年 9 月发
本文来源：https://blog.csdn.net/qq_44186838/article/details/109181453
本系列的前作当中介绍了HDR技术的相关技术与标准，本文将从更基础的知识点出发，重点介绍HDR技术的两大关键基础-亮度与颜色中的前者。
【新智元导读】中国工程院院士、西安交通大学人工智能与机器人研究所教授郑南宁在《人民日报》发表文章，指出目前人工智能发展三大挑战：无监督学习，让机器像人一样感知和理解世界，以及让机器拥有自我意识、情感和反思的能力。郑南宁表示，发展人工智能不是为了把机器变成人，也不是把人变成机器，而是扩展人类智能，解决人类社会发展面临的重大问题。 （文／郑南宁）不久前，围棋软件“阿尔法围棋”战胜围棋世界冠军李世石，让人们惊叹人工智能发展取得的成就。这是否意味着机器即将获得类人智能呢？现在得出这样的结论还为时过早，但确实需要思
布里斯托大学的研究人员开发了一种深度学习神经网络，可以识别最小化或最大化的最佳色彩，以便主体融入背景或突显出来。在论文中，团队具体描述了网络及其可能的用途。
精彩回顾 2018新智元产业跃迁AI技术峰会圆满结束，点击链接回顾大会盛况： 爱奇艺 http://www.iqiyi.com/l_19rr3aqz3z.html 腾讯新闻 http://v.qq.com/live/p/topic/49737/preview.html 新浪科技 http://video.sina.com.cn/l/p/1722511.html 云栖社区 https://yq.aliyun.com/webinar/play/419 斗鱼直播 https://www.douyu.c
机器之心报道 编辑：陈萍、小舟 Meta：设计蛋白质这件事，语言模型就能干。 用机器学习去研究蛋白质结构预测，吸引了众多科技大厂、科研机构的目光纷纷投入其中，这期间，他们也产出了重要成果。 如在 2021 年 《Science》的十大年度突破中，DeepMind 携预测蛋白质结构的 AI 模型 AlphaFold 上榜，在这项工作的基础上，研究人员现在已经使用人工智能来设计可用于疫苗、建筑材料或纳米机器的全新蛋白质。 在《Science》今年 9 月发表的一篇论文中，华盛顿大学医学院生物化学教授 David
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。 ❈ （细胞二次分裂呈现对称分布） 细胞到生物、
这项来自日本筑波大学的研究，登上计算机图形学顶会SIGGRARH Asia，预训练模型和代码均已开源（地址见文末）。
今天为大家介绍的是来自Christian Heinis团队的一篇综述论文。环状肽是一类在自然界中大量存在的迷人分子。多年来通过改进的合成方法和药物开发过程，新药稳定涌现，平均每年大约有一种环状肽药物获批。研究人员通过用于筛选随机肽库和从头生成配体的强大技术，已经实现了不依赖自然来源分子的环状肽药物的开发。
---- 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。最近，来自华盛顿大学的科学家在Science上连发两篇论文，介绍了ProteinMPNN算法工具。 过去两年，机器学习彻底改变了蛋白质结构预测。 而现在，人工智能又在蛋白质设计领域引发了新一轮革命。 生物学家发现，使用机器学习，可以在几秒钟内创建出蛋白质分子。而在以前，这个时间也许是几个月。 并且，新方法准确率也更高。 9月15日，华盛顿大学医学院的生物学家在Science上
随着现代化合物分离和鉴定技术的不断提高，以及人们对自然界生物多样性的持续研究，越来越多的天然产物被用于新药研究开发。据统计，截至 2013 年，有 547 个天然产物及天然产物衍生物被 FDA 批准上市，占所有 FDA 批准上市药物的三分之一。在这些批准上市的天然产物及衍生物中，25% 来自植物，13% 来自微生物，还有 3% 来自动物。
来源： science； nautil 作者：弗格森 【新智元导读】 Science 近日以《面向一种基础计算问题的神经网络算法》为题，介绍了一项十分前沿的研究：通过果蝇嗅觉回路，发现了一种一直被人们忽视的搜索算法。通过实验，作者证明，这种算法比起传统的搜索算法，性能提升30%-50%。该研究提供了新的搜索算法进化方式的思考。搜索引擎巨头，不管是国外的谷歌还是国内的百度，或者任何互联网和AI公司，搜索都是一个必须要解决的问题。随着数据库信息和数据来源的爆炸式增长，传统的搜索方法，比如线性搜索，需要突破。 S
我们先不讲算法的原理，也不讲一些七七八八的概念，因为对于初学者来说，看到这些术语和概念往往会很头疼。头疼也是正常的，因为无端突然出现这么多信息，都不知道它们是怎么来的，也不知道这些信息有什么用，自然就会觉得头疼。这也是很多人学习算法热情很高，但是最后又被劝退的原因。
最近一段时间，有关摩尔定律终结的讨论时常出现，深度学习越来越高的算力需求与芯片制造厂商们「挤牙膏」式的换代速度产生了不可调和的矛盾。对此，一些研究者们正在专注于常规架构的效率提升，也有一些研究者把目光转向于常规计算机体系之外，如光电计算、类脑计算，以及量子计算等方向。
数字图像： 被定义为一个二维函数，f(x,y)，其中x,y代表空间坐标，f代表点（x,y）处的强度或灰度级。和普通的笛卡尔坐标系有区别，在计算机中坐标系左上角为原点：
珍妮特·艾克曼：珍惜想象力 一件艺术品里的哲学 看到Janet Echelman的那些由渔网得来的灵感而创造出来的柔软，流动，自由，五彩斑斓的建筑作品时，感到想象力真的太神奇了。 自然界有很多很自然很美的东西，如果我们能善于发现生活，能够打破思维界限，跨界融合，比如这个故事，将渔业的工具融合到建筑业，一个看起来软软的东西被应用在貌似只和坚硬有关的领域，就创造出了令人喜悦的艺术品。 我总感觉自己内心是喜欢建筑相关的，看了这个故事之后，觉得应该为这个喜欢而有所行动了。
有些同学没能区分拍频和人耳能听到的声音频率下限20Hz的区别，在群里发表了疑惑。虽然这个问题很快就解决了，但另一个问题产生了——人耳能不能分辨7Hz以上的拍？ 为了验证，首先要制作一个可以产生并合成任意频率的发生器。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……
人工智能这个概念是英国数学家阿兰·图灵在1950年提出的，这一年他发表了一篇划时代的论文——《计算机器与智能》（Computing Machinery and Intelligence）。
之前做个设计，现在从事IT，脑子里面关于RGB,RGBA,CMY,CMYK,YUV，但是具体理论还是不扎实。若干年前之前写过《水煮RGB与CMYK色彩模型—色彩与光学相关物理理论浅叙》《三色视者与四色视者身后的理论基础:色彩原理》
氨基酸是蛋白质的单个构建模块，对生物系统的正常运转至关重要。所有生物系统中的蛋白质都是由20种标准氨基酸组成的，自然界中还发现了超过500种不同类型的其他氨基酸，以及大量的人造氨基酸。其中一些替代氨基酸有助于创造新类型的药物和治疗方法。
探究世界的成因，在自然界中存在很多自然现象、事件，而这些现象都由某些规律支配着。而要理解支配自然界的神秘力量，首先必须将真理从纯粹的迷信中剥离出来。而要把真理从中剥离出来，需要做一些预备性的工作：找到如何从数学上将真理和迷信分开的方法，也即需要某种程序来鉴别一个给定的数学命题是否为真。古希腊大哲学家泰勒斯（Thales）和毕达哥拉斯引入了数学证明的思想后，理解数学-从而理解科学本身的第一块基石才得以确立。也即是什么的问题。也即由此引入公理和定理的概念。公理是大家都公认的、同时正确自明的。而定理则是从公理出发，通过公理推断出来的正确的命题。
本文从农村中学并迁选址问题出发，介绍了数据挖掘十大算法中位居第二的K-平均聚类，后又借用牛顿迭代原理，议论蛋鸡悖论。从过去的数据挖掘课程PPT取些素材，改成这篇博文（比较省事），也许对此课程的新教师有用。虽涉嫌双重班门弄斧（生物、数学），有趣就行，不当之处，请专家指正。 1 、一道应用题：用聚类技术为农村中学并迁选址 为提高教学质量，一些边远农村中学并校迁址。考察图1，在(x,y)的村庄有m名学生，表达为在(x,y)处部署一个质量为m的质点。 如果把全部质点聚成若干簇，学校新
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。
HDR技术的第二个理论基础是色度学。从前面的文章中我们了解到，光学以及人类视觉感知模型为人类提供了解释与分析人类感知亮度的理论基础，但是HDR技术不仅仅关注于提升图像与视频的亮度范围，同时也关注于提供更加丰富的色彩。因此，在本文中，我们将首先介绍人眼与色度学相关的生理特征以及人类对颜色的识别方式，然后介绍颜色空间的概念，最后再回到HDR，介绍与HDR相关的颜色标准。
本文整理自王小东在2022Zabbix峰会演讲分享。ppt可在公众号后台回复“ppt"。
本文授权转载自机器人大讲堂 “金鱼会排队？”不知大家是否记得在多年前央视春晚的一个节目里，青年魔术师傅琰东表演的魔术《年年有鱼》让观众大开眼界，4条黑金鱼和2条红金鱼在鱼缸中自由地游来游去。随着魔术师一声口令，6条金鱼整齐地排队形、齐步走、转弯、解散，如同操练过的士兵一般。 综合网上各种揭秘说法，其中有一种呼声很高：鱼体内有铁块，魔术师是通过控制水下的磁铁来指挥鱼的运动。因此有些网友认为魔术师“虐鱼”，并对他进行了一番口诛笔伐。 用磁铁控制的金鱼 这里当然不是要讨论这个魔术，而是讨论一种现象：利用磁场来
文中有数据派THU福利哦 为什么科学经历了这么长的时间才出现？因为铁律看起来是一个糟糕的想法。 “认可……理论的唯一前提是它们的内容与观察到的事实相一致。” 这听起来和艾萨克·牛顿或者理查德·费曼说的话一样符合科学精神，然而这句话是亚里士多德在公元前4世纪写的。亚里士多德是一位有条理的观察者、有创新精神的理论家，也是一流的知识分子。他把理论解释现象的能力放在了首位。 那是什么阻止了他在近现代科学革命发生的2000 年前创造近现代科学呢？ 通过写一部科学革命史来回答这个问题是一个很诱人的提议，我们会看到在
2023年12月19日，将人工智能与化学相结合、旨在开创下一代分子靶向疗法的生物技术公司Unnatural Products（UNP）宣布获得3200万美元的A轮融资。
一直以来，设计一款机器人的难度是有目共睹的，这是由于机器人的物理结构、感官和运动布局以及行为之间存在着非常复杂的相互依存关系。迄今为止，每个机器人的众多细节都会经由人类设计师数月或数年来的反复构思、原型设计和测试，最终手动确定。
机器人技术广泛用于工业生产、勘探勘测、医疗服务、军事侦察等领域，对于国民经济和国防建设具有重要意义。传统刚体机器人主要由硬质基体（金属、塑料等）和刚性运动副构成，能够快速、精确地完成工作任务，但这种传统的机器人运动灵活性有限，环境适应能力很低，只能在结构化环境下工作，限制了刚性机器人在动态、未知、非结构化的复杂环境领域的应用，如军事侦察、灾难救援以及科学探测等。
大数据文摘转载自机器人大讲堂 机器人打洞技术哪家强？ 或许这款机器人可以展示一下子它的遁地术。 IIT新型软体机器人 意大利理工学院（IIT）的研究人员们提出了一款新型软体机器人，当空气通过或被抽出时，柔软的致动器就会伸长或挤压，从而使它能够爬行。 这蠕动的身影，机智的小伙伴可能已经猜到这款机器人的灵感来源，没错，就是蚯蚓。 在自然界中许多动物（如蛇、蚯蚓、蜗牛和毛毛虫）可以利用身体的灵活性和沿身体长度产生物理行波的能力来移动和探索不同的环境。 此次研发团队正是从大自然中汲取灵感，通过对蚯蚓运动力学的
最近在写 APK 时遇到了需要获取文本宽度的需求。其实就是要自己写一个算法以实现文本超长自动换行的功能。
尽管被认为在神经生物学上是合理的，但主动推理在用于模拟复杂环境中的智能行为时面临困难，这是由于它的计算成本和为主体指定合适的目标分布的困难。本文介绍了两种协同工作来解决这些限制的解决方案。首先，我们提出了一种新的有限时间范围的规划算法，具有非常低的计算复杂度。其次，受控制理论文献中Z-learning的启发，我们简化了为新的和现有的主动推理规划方案设置适当目标分布的过程。我们的第一种方法利用动态规划算法，以其计算效率而闻名，通过贝尔曼最优性原则最小化规划中使用的成本函数。因此，我们的算法以相反的时间顺序粗略地评估了动作的期望自由能。这将计算效率提高了几个数量级，并允许精确的模型学习和规划，即使在不确定的条件下。我们的方法简化了规划过程，即使只指定代理的最终目标状态，也能显示有意义的行为。与定义时间通知的目标分布的更复杂的任务相比，所提出的解决方案使得从目标状态定义目标分布变得简单。这些方法的有效性通过在标准网格世界任务中的模拟进行了测试和演示。这些进步为各种应用创造了新的机会。
在ACS Nano发表的一篇论文中，来自普渡大学，新加坡南洋理工大学和苏黎世联邦理工学院的研究人员提议将蜘蛛式传感器集成到自动机器的外部。也就是说，汽车，飞机和无人机即将拥有蜘蛛般的感官。
mos与三极管 📷 📷 📷 pwm调光 📷 晶振 📷 基本逻辑和符合逻辑 📷 📷 📷 模拟cmos集成电路 📷 模拟电路vs集成电路 尽管信号处理转到数字领域，但模拟电路也是必须的 自然界一般处理方式 📷 可以改为多电平信号来干活 各种信号 📷 📷 📷 电路 📷 电路模拟分类 📷 📷 高低电平 定义 📷
这里所说的粮食，指的是各种主食，无论是水稻、麦，还是土豆、玉米等，这些包含了大量淀粉的植物是人类赖以生存的能量来源。
国际财经媒体Quartz报道，据谷歌和美国“开放人工智能实验室”(OpenAI)的一项研究，类达尔文进化论的神经进化理论可以帮助人工智能算法进化优化。 现代人工智能是为了模仿自然而生，其最主要的目标就是将人类天生的决策能力复制到计算机中。 受人脑工作方式的启发，近三十年来人工智能的发展都围绕着“神经网络”。神经网络的概念借用自神经生物学，将机器的思考描述为在神经元这种相互连接的数学功能单元之间的数据传递。但是，自然界还有其它一些好概念。计算机科学家目前正在重新审视一门古老的学科，并建议将进化过程引入到人工智
互联网时代，人类在与自然和社会的交互中生产了异常庞大的数据，这些数据中包含了大量描述自然界和人类社会客观规律有用信息。如何将这些信息有效组织起来，进行结构化的存储，就是知识图谱的内容。
随着人类的发展，人们面对越来越多的规模巨大、关系复杂、参数众多地复杂问题，系统论就是为了分析和解决这些问题而生。我们平时接触的计算机系统包括软件系统本质上属于系统论的一个范畴。系统论是一门独立的学科，经历了多年的发展已经形成了体系化的理论。 系统论里的一些原则、理论、方法同样适用于计算机系统，计算机系统里遇到的复杂性问题在系统论里肯定会有原则性的指导。相信前人肯定比我们聪明，我们遇到的问题，前人肯定也遇到过，只不过以另外一种形式呈现。多年的互联网从业经验很容易让我们拘泥于互联网软件系统，就样很容易忽略更一般性的规律和原理。
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