标签:动力学
AI赚钱副业~AI生成影视解说,半个月涨粉变现3.5W+!
这两年大家都在感叹生活不易,然而我想说的是,机会还是有的,但问题不在于有没有,而在于你是否能够认准机会,然后抓住它。 接触过很多咨询项目的人,发现...
2024年诺贝尔化学奖预测:分子动力学模拟、蛋白质结构预测、光催化剂研制……
点击上方蓝字世界科学,再点右上角三颗痣 设为星标,从此你的世界多点科学~2024年诺贝尔化学奖将于北京时间10月9日(星期三)的17点45分揭晓。 英国皇家化学...
魔角石墨烯,再登Nature!
来源:纳米人 第一作者:Tian Xie 通讯作者:金辰皓教授 通讯作者单位:加州大学金辰皓教授,2012年本科毕业于北京大学物理学院,2017年在加州大学伯克利分校...
机器学习框架NIS+:通过最大化有效信息识别“因果涌现” | NSR
机器学习技术难以捕捉复杂系统中的涌现现象(比如鸟群的集群行为、生命游戏中出现的复杂模式等),这阻碍了对复杂系统演化的预测。近日,北京师范大学系统科...
放弃Scaling Law!中科院、清北提出内生复杂性类脑网络:让AI像人脑一样“小而强”
想象一下,如果人工智能(AI)模型能像人脑一样,规模小,耗能少,但具备同样复杂功能,那现阶段 AI 模型训练的耗能大、难理解的瓶颈是不是就能解决了? 中国...
Nature子刊 | 基于内生复杂性,自动化所新类脑网络构筑人工智能与神经科科学的桥梁
AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年,机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容,覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室,有效促进了学术...
无需任何系统的物理知识,美国阿贡国家实验室AI制造材料「指纹」
来源:ScienceAI 编辑:绿罗 正如人类一样,材料也会随时间推移而演变。它们在受到压力和放松时也会表现出不同的行为。 由于难以在不同长度和时间尺度上对材...
仅几秒,准确推断蛋白动力学信息,山大、北理工等AI模型RMSF-net登Nature子刊
来源:ScienceAI 编辑:KX 蛋白质的动力学对于理解其机制至关重要。然而,通过计算预测蛋白质动学信息具有挑战性。 在此,来自山东大学、百图生科(BioMap)...
韩国版AlphaFold?深度学习模型AlphaPPIMd:用于蛋白质-蛋白质复合物构象集合探索
作者:田小幺 编辑:李宝珠,三羊 延世大学王建民博士及其合作者通过将深度学习与生成式人工智能相结合,构建 AlphaPPIMd 模型,通过分子动力学模拟揭示出蛋...
混沌边缘的信息动力学——复杂系统研究中的信息论终篇
导语上世纪90年代初,朗顿创造了“在混沌边缘计算”这个术语,并开始思考一个难题:系统的复杂性来源于何处。他的文字已经暗示这一迷思与信息理论的紧密关联。J...
重整化群遇见机器学习:多尺度视角探索复杂系统内在的统一性
来源:集智俱乐部 作者:陶如意 编辑:梁金 正因为“太小的结构我们看不清,太大的结构我们看不全”,所以我们需要使用重整化群的方法,不断把系统的重要特征突...
涌现的复杂神经动力学
来源:本文来自微信公众号“集智俱乐部” 作者:Dante R. Chialvo 作者:Dante R. Chialvo 译者:刘培源、郭瑞东 排版:阿不鲸 封面:KoMa Zhang导语/Introduc...
长文综述:大脑中的熵、自由能、对称性和动力学|新春特辑
导语我们的大脑在一定程度上是贝叶斯推理系统,生成内部模型对外部世界作出预测,然后将预测与感官输入不断地进行对比,形成预测误差并更新内部模型。2022年...
神经复杂性经典综述:涌现的复杂神经动力学
导语大脑活动呈现的丰富时空活动模式,构成了其适应性行为的基础。理解大脑的千亿数量级的神经元和万亿数量级的突触是如何以灵活的方式产生如此多种皮层连接...
Nature Physics评论:复杂系统的内在简单性
导语复杂系统是高维非线性的动力系统,其组成成分之间存在异质相互作用。为了对复杂系统的大规模行为做出可解释的预测,通常假定这些动力学可以简化为几个方...
中科院罗小舟团队提出 UniKP 框架,大模型 + 机器学习高精度预测酶动力学参数
作者:李宝珠 编辑:三羊 中国科学院深圳先进技术研究院罗小舟团队提出了,基于酶动力学参数预测框架 (UniKP),实现多种不同的酶动力学参数的预测。众所周知...
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