基于几何图学习的物理系统建模:从动态系统到复杂系统
在当前基础科学研究中,绝大多数任务本质上可以归结为对不同物理系统的描述和建模。对蛋白质的结构预测让我们了解蛋白质的功能,分子动力学模拟让我们更好地了解化学反应的机理,对于系统结合能的预测让我们筛选更好的催化剂。随着近年来深度学习模型,特别是图神经网络模型的发展,越来越多的模型开始应用于从亚原子到大...
心智的热力学:理解大脑层级结构的新框架
“心智的热力学”框架则是迈出的第一步,它通过使用热力学原理来量化层级结构下的基础非对称性,从而量化大脑状态的层级结构。例如,平等的组织具有扁平、对称的结构,而许多企业呈现金字塔形结构,顶部有一个或多个领导者,他们将任务委派给许多更低级别的管理层。在这些组织中建立层级结构依赖于建立组织内信息流的非对称...
AI+Science新视野:用物理信息引导AlphaFold 2预测蛋白质动力学
图1:研究方法示意图:根据物理知识筛选MSA中的序列,引导AF2预测蛋白质的不同构象状态。2.蛋白质折叠的能量面与阻挫美国国家科学院院士、莱斯大学的PeterG.Wolynes教授(本文的合作者之一)及其同事在20世纪80年代提出的蛋白质能量面理论,为预测蛋白质结构与动力学提供了基本的物理学原理:蛋白质折叠可以被看作是...
丝瓜网状结构翡翠:独特纹理与形态解析
翡翠的纤维结构是由微小结晶颗粒组成的。这些颗粒以特定的方向排列,形成了网状结构。这种结构不仅使得翡翠具有极高的硬度和韧性,还使得它能够抵抗外界的冲击和压力。因此,翡翠非常适合用来制作各种首饰和工艺品。翡翠的纤维结构还使得它具有特殊的光学效应。由于光线在纤维结构中的反射和折射,翡翠产生了一种独特的光泽和...
前沿综述:面向复杂系统建模的多模态图学习
图学习(GraphLearning)是一种研究和应用图结构数据的机器学习方法。在图学习中,数据被表征为由节点和边组成的图形,其中节点表示实体或对象,边表示它们之间的关系或连接。因此图学习特别适用于复杂系统的多尺度分析、建模与仿真研究,揭示复杂系统中的模式、规律和动态变化。图学习常用的技术包括图卷积网络、图注意力网络...
星战前线:EVE Frontier白皮书中文版(v.0.7.0)
通过智能组件、我们的开源框架以及从链下到链上的零知识证明工具,玩家可以自由创建自定义系统(www.e993.com)2024年10月23日。无论是设计自动防御、建立私人经济,还是编写新的飞船功能,这些创新都在游戏不可变的数字物理系统内运行。这种模块化特性确保游戏会随着社区的成长而不断演变和适应。通过允许玩家创建、修改和扩展世界,我们正在解锁无限的自发游...
水利大模型的建设思路、构建框架与应用场景初探
为构建具备自主知识产权、方便定制使用、业务适用广泛的水利大模型,并逐步构建水利领域大模型共建共享体系,在数字孪生水利框架下设计了基于平台业务需求的水利大模型平台架构,充分汲取物理水利知识,与数字孪生流域、水网、工程等建设智能交互,赋能流域防洪、水资源管理与调配等业务应用,同时通过大模型的能力提升网络安全保障...
科普|警惕运动爱好者的隐形杀手:肩袖损伤解密
其次,肩袖肌肉和肌腱的收缩可以提供强大的动态稳定力。例如,当手臂抬起时,冈上肌的收缩可以防止肱骨头向下滑动;当手臂外旋时,冈下肌和小圆肌的收缩可以防止肱骨头向前滑动。这种动态稳定力可以确保肩关节在各种运动状态下都能保持稳定。此外,肩袖还可以与关节囊、盂唇等其他肩部结构共同作用,形成一个复杂的稳定系统...
革命性KAN 2.0横空出世,剑指AI科学大一统,MIT原班人马再出神作
虽然第一版的KAN网络本身有很多适合科学研究的优点,但深度学习和物理、化学、生物学领域依旧有完全不同的「语言」,这构成了AI4Science最大的障碍之一。因此扩展后的KAN2.0的终极目标只有一个——使KAN能轻松应用于「好奇心驱动的科学」。研究人员既能将辅助变量、模块化结构、符号公式等科学知识集成到KAN中,也能...
浙江省2024年6月高考和选考科目试题评析
选择题的结构和分值与2024年1月卷保持一致,非选择题的结构和题型作了微调,第23题评价题分值由6分调整为7分。史学理论题由原来的最后一题选择题调整到非选择题,增加了试题的开放度。总之,试卷坚持依标命题,整体呈现出基础、融通、开放、灵活的特点,以考查学生运用所学知识分析解决问题的能力。这将进一步引导高中...