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机器可以实现科学发现吗?——机器智能在科学发现中的价值与限度
2025年
机器学习在科学研究中,尤其是在数据密集型领域,取得了显著进展。然而,其在科学发现中的应用仍然存在局限。近年来,计算科学家提出了一些方法,试图运用人工智能技术从数据集中自动发现科学定律,但他们是否能够真正触及科学发现的本质,由此引发了广泛的讨论。通过细致分析机器学习系统在数据选择、模型构建、理论与现象的关联以及思维本质等方面与人类的发现过程之间存在的显著差异,表明它们并不具备自主思维能力,即其输出仍是在现有的人类知识体系和认知框架的共同作用下生成的。尽管如此,人工智能已深刻改变了科学研究的方式,既要承认机器在科学研究中的不可替代性,也要坚持人类在科学发现中的特殊作用。未来应当追求的是人机高效协作,而非让机器取代人类成为科学研究的主体。
贾玮晗董春雨
关键词:机器思维
论儿童的“发现”与二十年代中国新诗
2025年
二十年代“发现”儿童的时代精神内核,使得这一时期的新诗有了新的表现形式和特点,儿童的“发现”给二十年代新诗塑造艺术形象带来了新的表现题材,即儿童的生活。儿童的“发现”也给二十年代新诗带来了诗风上的改变,这一时期新诗多具有儿童歌谣语言平实拙朴、流畅明白和音节响亮且朗朗上口的特点,儿童的“发现”对于新诗的影响力还体现在诗歌的译介,同时,二十年代新诗从儿童社会性和本体性两个维度“发现”儿童,对三、四十年代新诗中的儿童形象和儿童视角等都起到了源流的文学史意义和作用。
张琰
关键词:社会性本体性
Magnetosymbiosis discovery:new perspectives in magnetotaxis research
2025年
Magnetotactic bacteria have been the only known magnetoreceptive microorganisms for decades.Even if the existence of magnetotactic protists was suggested in 1986,this is only 30 years later that magnetotaxis was extended to the domain of Eukaryota,thanks to the characterization of magnetotactic symbiotic assemblies composed of a flagellated protist and bacteria biomineralizing magnetic crystals.Their mutualistic ectosymbiosis relies on a collective magnetotaxis coupled to a hydrogen-based syntrophy.This new form of cooperation challenges our view of magnetic biomineralization in prokaryotes and magnetoreception in eukaryotes.In this review,we present how magnetosymbiosis was discovered and how cooperation functions.Finally,we discuss the future research and the new perspectives such discovery brought to the field of magnetotaxis.
Caroline L.MONTEILChristopher T.LEFEVRE
关键词:BIOMINERALIZATIONSYMBIOSIS
Discovery of the Hailin impact crater in northeast China
2025年
A uniquely shaped impact structure,the Hailin impact crater,has been discovered in northeast China.The crater was formed on a granodiorite hillside and is an oval depression with asymmetric rim height and a maximum diameter of 1360 m.The bottom of the crater is filled by Quaternary sediments with large amounts of rock fragments underneath.The discovery of quartz planar deformation features in rock clasts on the crater floor provides diagnostic evidence for the impact origin of the structure.The shape of the crater is largely due to the impact having occurred on a ridge terrain.The impact event probably occurred in the late Cenozoic Era.The Hailin impact crater is the fourth confirmed Chinese impact crater.
Feng YinMing ChenWenge YangHo-kwang Mao
关键词:NORTHEASTROCK
基于符号知识的选项发现方法
2025年
基于选项(Option)的层次化策略学习是分层强化学习领域的一种主要实现方式。其中,选项表示特定动作的时序抽象,一组选项以多层次组合的方式可解决复杂的强化学习任务。针对选项发现这一目标,已有的研究工作使用监督或无监督方式从非结构化演示轨迹中自动发现有意义的选项。然而,基于监督的选项发现过程需要人为分解任务问题并定义选项策略,带来了大量的额外负担;无监督方式发现的选项则难以包含丰富语义,限制了后续选项的重用。为此,提出一种基于符号知识的选项发现方法,只需对环境符号建模,所得知识可指导环境中多种任务的选项发现,并为发现的选项赋予符号语义,从而在新任务执行时被重复使用。将选项发现过程分解为轨迹切割和行为克隆两阶段步骤:轨迹切割旨在从演示轨迹提取具备语义的轨迹片段,为此训练一个面向演示轨迹的切割模型,引入符号知识定义强化学习奖励评价切割的准确性;行为克隆根据切割得到的数据监督训练选项,旨在使选项模仿轨迹行为。使用所提方法在多个包括离散和连续空间的领域环境中分别进行了选项发现和选项重用实验。选项发现中轨迹切割部分的实验结果显示,所提方法在离散和连续空间环境中的切割准确率均高出基线方法数个百分点,并在复杂环境任务的切割中提高到20%。另外,选项重用实验的结果证明,相较于基线方法,赋予符号语义增强的选项在新任务重用上拥有更快的训练速度,并在基线方法无法完成的复杂任务中仍然得到良好收敛。
王麒迪沈立炜吴天一
关键词:分层强化学习马尔可夫决策过程
科学中的女性形象:玛丽·拉瓦锡和氧气的发现
2025年
拉瓦锡被称为“现代化学之父”,享誉史册。玛丽作为他的妻子和重要助手,参与了拉瓦锡实验室的设计,贡献了所有实验仪器设备模型的图纸,全面、翔实地记录实验过程和实验数据,翻译和评论科万的《论燃素》,这些都为拉瓦锡发现氧气、形成“氧气说”奠定了基础。同时,玛丽利用自身出色的社会活动能力,为拉瓦锡构建了一个科学网络,保障了他与欧洲同行们的密切联系,使其能够及时掌握化学发展的最新动态。她还邀请科学家参观拉瓦锡的实验室,观看实验过程,利用构建的科学网络不遗余力地推广和传播拉瓦锡的“氧气说”。因此,需要重新认识玛丽为氧气发现和传播“氧气说”做出的重要贡献。
段庆刚段书敏
马尔可夫毯与多数投票因果发现评估
2025年
近年来,因果学习因其卓越的可解释性,成功地与深度学习相结合。在因果学习中,由于自然数据的收集难度和高成本,过去的研究主要依赖于合成数据集进行因果发现的验证。然而,合成数据集和半真实数据集常包含较多的人工控制,无法真实反映因果发现算法在实际场景中的表现。为解决这一问题,提出了一种在缺乏真实因果图的情况下评估因果发现方法的新策略。具体而言,将数据集划分为训练集和测试集,在训练集上进行因果发现以构建因果图,然后在测试集上验证该因果图。验证过程包括马尔可夫毯测试和因果图中每条边的因果方向判别,最终通过多数投票策略集成判别结果。在合成数据集和真实数据集上进行了全面的实验,结果表明,该方法在评估因果图的准确性和泛化性方面具有显著的有效性。这一方法为因果发现算法在真实场景中的性能评估提供了新的途径,提升了因果学习的应用潜力和可信度。
李廷鹏王雷彭丹华廖军刘礼
人工智能在抗肿瘤药物发现中的应用进展
2025年
药物发现往往面临周期长、成本高、成功率低等问题,人工智能(artificial intelligence,AI)因算力、算法的不断更新迭代而飞速发展,为新药研发注入了强大动力。本文从靶点的发现与确证、蛋白质结构预测、先导化合物的发现与优化、分子性质预测以及加速临床试验等方面对AI在抗肿瘤药物发现中的应用进行简要介绍。随后,对AI参与的代表性抗肿瘤药物分子的临床进展进行了简要分析,以期为行业研究方向提供启发和参考。
王超丁晓王亚洲丁小雨任峰
关键词:人工智能药物发现抗肿瘤药物
基于时间局部性的网络拓扑结构发现算法
2025年
【目的】随着社交网络技术的快速发展,大规模复杂网络的拓扑结构获取成为电子、网络、生物和医学等多个学科领域亟待解决的问题。大规模复杂网络由参与节点和虚拟连接组成,其中节点代表个体、家庭与社会等角色,而连接则刻画了这些角色间的复杂关系。一般而言,复杂网络中存在严重的同源性现象,即存在大量的重复或相似组成架构,这极大地增加网络动态结构发现的难度。【方法】在时间局部性原理基础上,提出一种启发式网络社区发现算法,旨在进一步优化拓扑结构发现的精确度和运行耗时。通过修改相邻时间范围内节点的计算规则,利用余弦相似性判定准则与拓扑结构发现算法深入描述网络中多个参与节点之间复杂关系的可预测性。算法结合经典Louvain算法,通过计算增量模块度和余弦相似性优化社区检测的精确度和耗时。此外,算法使用模块度概念,对网络拓扑结构进行准确衡量,同时引入增量模块度指标计算表达式,以实时掌握拓扑结构发现算法指标的变化情况。【结果】为验证所提算法的有效性,利用智能电网实际通信数据集进行仿真,数据集包含115个用电单位的616条通信连接数据。仿真结果表明,与经典Louvain算法相比,所提算法在检测效率和运行耗时上均有显著优势。归一化互信息量指标的对比分析显示,所提算法在参与节点数量较多时,具有更高的归一化互信息量和更低的平均运行耗时。算法在大规模网络中具有优势,尽管在小规模网络中表现稍逊。通过实际数据集仿真可知,基于时间局部性的拓扑结构发现算法在大规模智能配电网络的精准发现方面具有明显优势,性能表现突出,为智能电网领域提供优化网络拓扑结构发现的策略。【结论】综上所述,基于时间局部性拓扑结构发现算法的创新性在于将时间局部性原理应用于网络社�
黎燕刘成江张千千殷攀程
关键词:复杂网络拓扑结构模块度
First discovery of Neogene proboscidean fossils in southeast China
2025年
Stegolophodon is an age-informative genus of mammals that had a widespread distribution during the Neogene.This paper reports the discovery of Stegolophodon fossils from the Middle Miocene lower Fotan Formation at the Zhangpu locality,Fujian Province,China.This discovery represents the first evidence of Neogene proboscidean fossils in southeastern China.The newly found molar materials have low tooth crowns,very straight lophs/lophids,and an indistinct median sulcus.The mesoconelets and posterior cingulum are well-developed,while the second posterior pretrite central conule is significantly reduced.These specimens closely resemble Stegolophodon pseudolatidens in cheek tooth morphology,and can thus be attributed to the same species.This discovery fills a gap in the fossil record of large mammals in this region during the Neogene and provides valuable insights into the evolution of proboscideans and paleoenvironments.
LI Chun-XiaoTANG Jian-RongWANG Shi-QiWANG Lin-ChangZHENG Ying-KaiDENG KeLIN MinCHEN Run-ShengZHOU Guo-WuCHEN Zhong-Yang
关键词:MORPHOLOGY

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高松
作品数:74被引量:1H指数:1
供职机构:《环球企业家》编辑部
研究主题:DISCOVERY 企业家 企业管理 并购过程 移动互联
蒋君好
作品数:80被引量:308H指数:10
供职机构:重庆医科大学药学院
研究主题:临床药学 电子结构 药学教育 圆二色谱 光谱性质
邓萍
作品数:69被引量:166H指数:7
供职机构:重庆医科大学
研究主题:电子结构 圆二色谱 光谱性质 光谱 ECD
何淼
作品数:45被引量:123H指数:6
供职机构:中山大学生命科学学院
研究主题:数据库 DISCOVERY STUDIO 天敌 非酒精性脂肪肝病
焦诗卉
作品数:3被引量:8H指数:1
供职机构:中山大学生命科学学院
研究主题:DISCOVERY STUDIO HIV-1 CCR5 综合评价