標(biāo)簽：動(dòng)力學(xué)

WPS接入DeepSeek，秒變辦公神器！

WPS 大家經(jīng)常用來(lái)日常寫(xiě)作，雖然本身提供了AI功能，但可惜需要會(huì)員，本文教你三分鐘接入最火的DeepSeek，讓W(xué)PS秒變辦公神器。 DeepSeek API申請(qǐng)地址：http:/...
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AI賺錢(qián)副業(yè)~AI生成影視解說(shuō)，半個(gè)月漲粉變現(xiàn)3.5W+！

這兩年大家都在感嘆生活不易，然而我想說(shuō)的是，機(jī)會(huì)還是有的，但問(wèn)題不在于有沒(méi)有，而在于你是否能夠認(rèn)準(zhǔn)機(jī)會(huì)，然后抓住它。 接觸過(guò)很多咨詢(xún)項(xiàng)目的人，發(fā)現(xiàn)...

AI蛋白質(zhì)諾獎(jiǎng)后再登Nature，第一性原理級(jí)精度，微軟亞研院4年之作

西風(fēng) 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號(hào) QbitAI歷時(shí)四年，微軟亞研院AI for Science團(tuán)隊(duì)發(fā)布AI驅(qū)動(dòng)的從頭算（ab initio）生物分子動(dòng)力學(xué)模擬系統(tǒng)。 直接登上Nature...
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2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)?lì)A(yù)測(cè)：分子動(dòng)力學(xué)模擬、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、光催化劑研制……

點(diǎn)擊上方藍(lán)字世界科學(xué)，再點(diǎn)右上角三顆痣 設(shè)為星標(biāo)，從此你的世界多點(diǎn)科學(xué)~2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)將于北京時(shí)間10月9日（星期三）的17點(diǎn)45分揭曉。 英國(guó)皇家化學(xué)...
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魔角石墨烯，再登Nature！

來(lái)源：納米人 第一作者：Tian Xie 通訊作者：金辰皓教授 通訊作者單位：加州大學(xué)金辰皓教授，2012年本科畢業(yè)于北京大學(xué)物理學(xué)院，2017年在加州大學(xué)伯克利分校...
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機(jī)器學(xué)習(xí)框架NIS+：通過(guò)最大化有效信息識(shí)別“因果涌現(xiàn)” | NSR

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)難以捕捉復(fù)雜系統(tǒng)中的涌現(xiàn)現(xiàn)象（比如鳥(niǎo)群的集群行為、生命游戲中出現(xiàn)的復(fù)雜模式等），這阻礙了對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)演化的預(yù)測(cè)。近日，北京師范大學(xué)系統(tǒng)科...
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放棄Scaling Law！中科院、清北提出內(nèi)生復(fù)雜性類(lèi)腦網(wǎng)絡(luò)：讓AI像人腦一樣“小而強(qiáng)”

想象一下，如果人工智能（AI）模型能像人腦一樣，規(guī)模小，耗能少，但具備同樣復(fù)雜功能，那現(xiàn)階段 AI 模型訓(xùn)練的耗能大、難理解的瓶頸是不是就能解決了？ 中國(guó)...
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Nature子刊 | 基于內(nèi)生復(fù)雜性，自動(dòng)化所新類(lèi)腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)筑人工智能與神經(jīng)科科學(xué)的橋梁

AIxiv專(zhuān)欄是機(jī)器之心發(fā)布學(xué)術(shù)、技術(shù)內(nèi)容的欄目。過(guò)去數(shù)年，機(jī)器之心AIxiv專(zhuān)欄接收?qǐng)?bào)道了2000多篇內(nèi)容，覆蓋全球各大高校與企業(yè)的頂級(jí)實(shí)驗(yàn)室，有效促進(jìn)了學(xué)術(shù)...
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無(wú)需任何系統(tǒng)的物理知識(shí)，美國(guó)阿貢國(guó)家實(shí)驗(yàn)室AI制造材料「指紋」

來(lái)源：ScienceAI 編輯：綠羅 正如人類(lèi)一樣，材料也會(huì)隨時(shí)間推移而演變。它們?cè)谑艿綁毫头潘蓵r(shí)也會(huì)表現(xiàn)出不同的行為。 由于難以在不同長(zhǎng)度和時(shí)間尺度上對(duì)材...
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僅幾秒，準(zhǔn)確推斷蛋白動(dòng)力學(xué)信息，山大、北理工等AI模型RMSF-net登Nature子刊

來(lái)源：ScienceAI 編輯：KX 蛋白質(zhì)的動(dòng)力學(xué)對(duì)于理解其機(jī)制至關(guān)重要。然而，通過(guò)計(jì)算預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)動(dòng)學(xué)信息具有挑戰(zhàn)性。 在此，來(lái)自山東大學(xué)、百圖生科（BioMap）...
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韓國(guó)版AlphaFold？深度學(xué)習(xí)模型AlphaPPIMd：用于蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)復(fù)合物構(gòu)象集合探索

作者：田小幺 編輯：李寶珠，三羊 延世大學(xué)王建民博士及其合作者通過(guò)將深度學(xué)習(xí)與生成式人工智能相結(jié)合，構(gòu)建 AlphaPPIMd 模型，通過(guò)分子動(dòng)力學(xué)模擬揭示出蛋...
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混沌邊緣的信息動(dòng)力學(xué)——復(fù)雜系統(tǒng)研究中的信息論終篇

導(dǎo)語(yǔ)上世紀(jì)90年代初，朗頓創(chuàng)造了“在混沌邊緣計(jì)算”這個(gè)術(shù)語(yǔ)，并開(kāi)始思考一個(gè)難題：系統(tǒng)的復(fù)雜性來(lái)源于何處。他的文字已經(jīng)暗示這一迷思與信息理論的緊密關(guān)聯(lián)。J...
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重整化群遇見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)：多尺度視角探索復(fù)雜系統(tǒng)內(nèi)在的統(tǒng)一性

來(lái)源：集智俱樂(lè)部 作者：陶如意 編輯：梁金 正因?yàn)椤疤〉慕Y(jié)構(gòu)我們看不清，太大的結(jié)構(gòu)我們看不全”，所以我們需要使用重整化群的方法，不斷把系統(tǒng)的重要特征突...
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涌現(xiàn)的復(fù)雜神經(jīng)動(dòng)力學(xué)

來(lái)源：本文來(lái)自微信公眾號(hào)“集智俱樂(lè)部” 作者：Dante R. Chialvo 作者：Dante R. Chialvo 譯者：劉培源、郭瑞東 排版：阿不鯨 封面：KoMa Zhang導(dǎo)語(yǔ)/Introduc...
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長(zhǎng)文綜述：大腦中的熵、能、對(duì)稱(chēng)性和動(dòng)力學(xué)｜新春特輯

導(dǎo)語(yǔ)我們的大腦在一定程度上是貝葉斯推理系統(tǒng)，生成內(nèi)部模型對(duì)外部世界作出預(yù)測(cè)，然后將預(yù)測(cè)與感官輸入不斷地進(jìn)行對(duì)比，形成預(yù)測(cè)誤差并更新內(nèi)部模型。2022年...
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神經(jīng)復(fù)雜性經(jīng)典綜述：涌現(xiàn)的復(fù)雜神經(jīng)動(dòng)力學(xué)

導(dǎo)語(yǔ)大腦活動(dòng)呈現(xiàn)的豐富時(shí)空活動(dòng)模式，構(gòu)成了其適應(yīng)性行為的基礎(chǔ)。理解大腦的千億數(shù)量級(jí)的神經(jīng)元和萬(wàn)億數(shù)量級(jí)的突觸是如何以靈活的方式產(chǎn)生如此多種皮層連接...
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Nature Physics評(píng)論：復(fù)雜系統(tǒng)的內(nèi)在簡(jiǎn)單性

導(dǎo)語(yǔ)復(fù)雜系統(tǒng)是高維非線(xiàn)性的動(dòng)力系統(tǒng)，其組成成分之間存在異質(zhì)相互作用。為了對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的大規(guī)模行為做出可解釋的預(yù)測(cè)，通常假定這些動(dòng)力學(xué)可以簡(jiǎn)化為幾個(gè)方...
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