蛋白质预测模型AlphaFold在AI界掀起海啸级巨浪后，Alpha家族又迎来新贵。今天，GoogleDeepMind发布了全新AI模型——AlphaMissense，能够预测出7100万「错义突变」。具体讲，AlphaMissense成功预测出的89%「错义突变」中，57%是致病性，32%是良性的。论文地址：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adg7492而仅有0.1%的变异，能被人类专家确认。为了研究人员更好了解其可能产生的影响，谷歌还将这份千万级「错义突变」所有目录公开。一直以来，发现根本病因是人类遗传学面临的最大挑战之一。而错义突变
近年，人工智能的各个领域，包括自然语言处理、计算机视觉、语音处理，借助深度学习的强大威力，都取得了令人叹为观止的巨大进步。将深度学习技术应用于传统的科学领域，如物理、化学、生物、医学，即所谓的AIforScience（科学智能），作为一个新的交叉学科，也逐渐兴起，孕育着巨大的潜力，受到广泛的关注。ByteDanceResearch也在进行AIforScience的研究，包括机器学习与量子化学、大规模量子化学计算、AI制药等领域一些问题的研究，希望跟业界一起推动领域的发展。本文简要介绍我们这两年来取得的一些进展。也抛砖引玉，希望与业界进行更多的交流和合作。在机器学习和量子化学方向，我们提出的La
你想知道，下面这个分子是什么味道吗？（文末揭晓）图片8月31日，科学家在Science上发文称，AI模型可以让机器拥有比人类具有更好的「嗅觉」。图片论文地址：https://www.science.org/doi/10.1126/science.ade4401在这篇论文中，研究人员提出了一种由数据驱动的人类嗅觉高维图谱（POM）。这个图谱逼真地再现了由单一分子诱发的气味感知类别的结构和关系。图片50万种气味颜色都与AI预测的气味标签相匹配研究证明，机器学习模型在理解和描述气味上，已经达到了人类的水平。并且，在气味描述的前瞻性预测上，AI的准确度已经超过了人类个体！这意味着，机器感知的边界将进一
我有python2.7并且正在尝试发布:glob('{faint,bright*}/{science,calib}/chip?/')我没有获得任何匹配项，但是从shellecho{faint,bright*}/{science,calib}/chip?给出:faint/science/chip1faint/science/chip2faint/calib/chip1faint/calib/chip2bright1/science/chip1bright1/science/chip2bright1w/science/chip1bright1w/science/chip2bright2/s
近日，大学在顶级期刊Nature、Science发表的话题引起了热点，小编也来具体讲讲这两本业界饱受赞誉、难分伯仲的两本期刊。一、期刊简介Nature创刊于1869年，已经有150多年的历史。Nature期刊历史介绍界面上可以看到Nature上发表过的重要科学研究成果，其中包括1896年伦琴发现X射线,1921年爱因斯坦的相对论,1925年RaymondDart提出的人类非洲起源说，1953年沃森和克里克提出的DNA双螺旋结构设想等等。Science创刊于1880年，相比于Nature丰富的期刊历史介绍页,Science似乎低调很多，并没有专门的历史介绍界面。据考证,ThomasHuntMor
你知道，算法究竟是如何影响美国大选的吗？今天，「Meta的算法影响2020年美国选举」研究登上了Science封面。Meta首次一口气发表了4篇具有里程碑意义的研究论文。目的是为了探讨Facebook和Ins在美国2020年选举中，对关键政治态度和行为的影响。研究发现，几乎没有证据表明，Meta平台会造成有害的「情感」两极分化，或对关键政治态度、信仰或行为产生有实际意义的影响。众所周知，2020年的大选，是拜登胜出。图片如果细看选票的统计的话，会发现，从全美普选票来看，在计票率为97%时，拜登以50.8%的得票率超过特朗普的47.4%，拜登的优势并不是特别大。据称，特朗普团队和拜登团队仅仅用于
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。Science正刊发表对ChatGPT的调查报告，《生成式人工智能对生产力影响的实验证据》对于一些文书任务，ChatGPT不仅能在节省40%时间的同时提高18%的绩效，还降低了不同人之间的绩效差异。图片MIT官方也对这一研究成果进行了报道。图片对照组也会偷用这场实验一共邀请了453名受试者，分为实验组和对照组。这些受试者是来自不同领域、受过高等教育的专业人士。两个组中人员的薪资水平、职业等信息如下表所示：图片在为期一个月的实验中，他们被要求完成与职业相关的写作任务。这些任务包括撰写新闻稿、简短报告、分析计划和电子邮件，
前言衷心感谢《TheScienceoftheBlockchain》一书的作者RogerWattenhofer。《TheScienceoftheBlockchain》一书较为严谨地介绍了一种基础技术——容错分布式系统（faulttolerantdistributedsystem）。在容错分布式系统中，数据存储在多台服务器上，并且多台服务器协同完成一项计算操作。这里面，最大的问题便是如何进行协调（coordinationproblem）。围绕协调问题，研究人员提出了诸多算法与模型，如：区块链，一致性协议，电子合同，共识机制，电子账本，溯源系统，等。容错分布式系统具有许多重要作用：（1）同一份数据在
1.问题新版webofscience于2021年7月7日上线，旧版WebofScience将同步运行到2021年底。现在旧版webofscience入口早已关闭，新本webofscience的残产品中也不在提供旧页面入口。近来在使用webofscience文献制作CiteSpace图谱时发现，webofscience导出的文献数据在CiteSpace跑的时候都会出现“thetimingslicingsettingisoutsidetherangeofyourdata”的报错提示，如下图翻译报错：时间切片设置超出了您的数据范围。确保您的数据文件具有正确的格式并且位于正确的文件夹中。然后重试。看了
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