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公眾號(hào)/? ScienceAI（ID：） 編譯 | 紫羅最近，研究人員能夠從少量血液樣本中測量數(shù)千種血漿蛋白，這為廣泛的數(shù)據(jù)提供了新的維度，可以增進(jìn)我們對(duì)人類健康的了解。例如，SomaLogic 公司已經(jīng)開發(fā)出測量 10,000 多種蛋白質(zhì)的方法，而賽默飛世爾的 Olink 檢測方

公眾號(hào)/? ScienceAI（ID：Philosophyai） 編輯 | 蘿卜皮設(shè)計(jì)具有定制電氣和機(jī)械性能的超輕導(dǎo)電氣凝膠，對(duì)于各種電子設(shè)備的應(yīng)用都至關(guān)重要。傳統(tǒng)方法依賴于在廣闊的參數(shù)空間中進(jìn)行迭代、耗時(shí)的實(shí)驗(yàn)。 馬里蘭大學(xué) (UMD) 的研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和

公眾號(hào)：? ScienceAI（ID：Philosophyai） 編輯 | 綠羅量子計(jì)算機(jī) 的核心看起來似乎很熟悉：一塊郵票大小的硅芯片。但和你筆記本電腦的相似之處就到此為止了。該芯片被包裹在真空室中，冷卻到接近絕對(duì)零度，上面有 198 個(gè)金電極，排列成橢圓形的賽道。

公眾號(hào)：? ScienceAI（ID：Philosophyai） David Salvagnini。（來源：NASA）編輯 | X 5 月 13 日，美國國家航空航天局（NASA）局長比爾·尼爾森（Bill Nelson）任命大衛(wèi)·薩爾瓦尼尼（David Salvagnin

公眾號(hào)/? ScienceAI（ID：Philosophyai） 編輯 | 綠蘿 電子學(xué)在核物理領(lǐng)域從來都不是一帆風(fēng)順的。大型強(qiáng)子對(duì)撞機(jī)作為全球最強(qiáng)大的加速器，所產(chǎn)生的 數(shù)據(jù) 如此之多，使得全部記錄這些數(shù)據(jù)從來都不是一個(gè)可行的選擇。 因此，處理來自探測

公眾號(hào)/? ScienceAI（ID：Philosophyai） 編輯 | 紫羅傳統(tǒng)的材料研發(fā)模式主要依賴「試錯(cuò)」的實(shí)驗(yàn)方法或偶然性的發(fā)現(xiàn)，其研發(fā)過程一般長達(dá) 10-20 年。 雖然基于機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法可以加速清潔能源技術(shù)新材料的設(shè)計(jì)，但由于缺乏大型高保真

公眾號(hào)/? ScienceAI（ID：Philosophyai） 抗體（粉色）與流感病毒蛋白（黃色）結(jié)合（藝術(shù)構(gòu)思）。（來源：Juan Gaertner/Science Photo Library）編輯 | X改進(jìn)的蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)工具可以更輕松地解決具有挑戰(zhàn)性的藥物靶點(diǎn)，但 AI 抗體

公眾號(hào)/? ScienceAI（ID：Philosophyai） 編輯 | 蘿卜皮來自深度語言模型的蛋白質(zhì)表征，已經(jīng)在計(jì)算蛋白質(zhì)工程的許多任務(wù)中表現(xiàn)出最先進(jìn)的性能。近年來，進(jìn)展主要集中在參數(shù)計(jì)數(shù)上，最近模型的容量超過了它們所訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集的大小。牛津大學(xué)（University of

公眾號(hào)/? ScienceAI（ID：Philosophyai） JET 托卡馬克裝置的內(nèi)部。（英國原子能管理局）編輯 | 紫羅核聚變被稱為人造太陽，其原理和為太陽以及其他恒星提供動(dòng)力的過程相同，被廣泛視為清潔能源的圣杯。但科學(xué)家們只實(shí)現(xiàn)并維持了幾秒鐘的核聚變能，還有許多障礙，包括

公眾號(hào)/? ScienceAI（ID：Philosophyai） 編輯 | 蘿卜皮治療性抗體廣泛用于治療嚴(yán)重疾病。它們中的大多數(shù)會(huì)改變免疫細(xì)胞并在免疫突觸內(nèi)發(fā)揮作用。指導(dǎo)體液免疫反應(yīng)的重要細(xì)胞間相互作用。盡管生成并評(píng)估了許多抗體設(shè)計(jì)，但缺乏用于系統(tǒng)抗體表征和功能預(yù)測的高通量工具。