IT思维

最近，一位粒子物理学家谈论他将计算推向了一个新的精度高度。他的工具？一个 1980 年代的计算机程序，称为 FORM。

企业的生成式 AI 模型有可能颠覆内容创作的世界，对营销、软件、设计、娱乐和人际交流产生重大影响。

新加坡 Gero PTE 公司的研究人员结合分析和机器学习工具来描述大量纵向测量中的老化过程。

偶极扩散函数 (DSF) 工程重塑了显微镜的图像，可以最大限度地提高测量偶极状发射器 3D 方向的灵敏度。

除了一些活组织之外，很少有材料能够在长时间暴露于意料之外的环境负载情况下自主学习表现出所需的行为。

移动无线技术从 3G/4G 到 5G 的演进以及工业 4.0 的引入，导致无线系统设计的复杂性不断增加。

机器学习方法的进步提供了在科学研究中具有广泛适用性的工具。这些技术正在应用于核物理研究主题的多样性，从而带来促进科学发现和社会应用的进步。

人工智能等最新技术浪潮已经触及几乎所有行业和企业的海岸。

设计可行的分子候选物对于设计低成本和可持续的存储系统至关重要。

在人工智能计算机芯片的广阔前景中，服务于「边缘」市场的产品，包括无人机、物联网设备、电话和低功耗服务器环境，为供应商提供了肥沃的土壤，成为少有的市场之一。

代谢动力学模型通过机械关系将代谢通量、代谢物浓度和酶水平联系起来，使其对于理解、预测和优化生物体的行为至关重要。

十年来，许多最令人印象深刻的人工智能系统都是使用大量标记数据进行教学的。

脑机接口通常依靠电生理信号来解释和传输神经信息。然而，在生物系统中，神经递质是基于化学的中间神经元信使。这种不匹配可能会引起对传输信息的错误解释。

量子计算机理论上可以解决任何经典计算机都无法解决的问题——即使是数十亿年——但前提是它们拥有许多被称为量子比特的组件。

对比增强脑肿瘤的预处理诊断在临床神经肿瘤学中仍然具有挑战性，因为它们在常规 MRI 上的外观非常相似。

内部验证是药物靶点预测模型最常用的评估策略。

材料科学的一个基本挑战是阐明化学计量、稳定性、结构和性质之间的关系。

量子计算关键依赖于有效表征量子硬件输出的量子态的能力。

虽然缩小场效应晶体管的尺寸对于提高计算效率是非常有效，但当接近纳米级时，Si/SiO2 界面处的量子隧穿会带来新的问题。

新的研究表明深度学习如何改善基因疗法和抗病毒药物。

机器学习 (ML) 方法已证明能够以传统理论化学方法的计算成本的一小部分来预测分子光谱，同时保持高精度。

谷歌的人工智能负责人 Laurence Moroney 做出了回应，试图证明人工智能可以做什么。尽管他最初并不担心人工智能会取代他或其他作家。

由于现实世界中可能的材料组合的数量是天文数字，寻找新的有用的材料是一项艰巨的任务。

微塑料无处不在——在我们喝的水、吃的食物和呼吸的空气中。

机器学习和基础学科交叉在近年受到越来越多的关注。能够从大量数据中学习的 AI，是否能够像人类一样，从数据中发现规律？当神经网络被用于解决物理问题时，是否有可能学习到物理知识？