目前,IPCdF 拥有法国学院 Jean Dalibard、Antoine Georges、Marc Henneaux 和 Jean-François Joanny 教授教席、Michel Brune 研究团队以及由 IPCdF 年轻研究员 Benoît Fauqué、Alexei Ourjoumtsev 和 Marco Schiro 领导的年轻研究员团队。法国学院还拥有化学和生物实验室,并且毗邻许多高水平研究机构。欢迎与这些机构开展跨学科或合作项目。本次征集将特别关注凝聚态物理、统计物理、无序系统、软物质和生物物理、量子气体、量子信息和量子光学等领域。
NSF支持涉及物理学家,数学家,化学家和工程师的研究,以解决量子状态的操纵以及控制材料/光相互作用的研究。在这一领域支持的研究与行业以及其他联邦机构之间有着牢固的联系,还涉及国际伙伴关系。
N ew P rograms • Advanced Instrumentation Development Center (AIDC) An evolution of the existing Advanced Prototyping Center into an intellectual hub for instrumentation design and development E nabling P rojects • Wright Lab Addition (WL-A) Enables the demolition of Wright Lab West (WL-W) • Chemical Safety Building (CSB) Relocates EHS and Chemistry department stockroom • Demolition of Pierson Sage Garage C ommitment to s uStainality•地热井•光伏准备的o Perational I Mprovements•新停车场(Lot 16)•Wright Lab High-bay地板增强型•耶鲁大学科学大楼 - 贝斯中心服务节点
物理科学实验室 (LPS) 量子比特合作实验室 (LQC) 邀请物理课程和相关学科的研究生和高年级本科生参加我们的 2024 年量子计算暑期短期课程。为期两周的课程将介绍量子计算,从算法到物理实现,包括交互式项目。名额有限,以提升学生体验。请使用下面的二维码或 URL 提交您的申请。我们希望在那里见到你。
•经典的diamagnetism理论•兰格文经典的磁磁性理论•comagnetism的量子理论,居里法律•铁磁域介绍•铁磁性理论•B-H曲线和连续性理论•能量损失和应用>
活生物体是由遵守物理定律的分子建造的,因此不可避免的是生物学和物理研究的线程经常交织在一起。自从Antonie Van Leeuwenhoek的光显微镜和Robert Hooke的光显微镜发现了1600年代生命的细胞基础以来,基于物理原理的仪器揭示了如何在最小的尺度上组织细胞。在1900年代初期,J。C。Bose在植物细胞上进行了开创性的电记录。在1950年代,乔治·帕拉德(George Palade)使用电子显微镜研究了动物细胞的结构,并发现了核糖体。在同一时期,X射线晶体学使Linus Pauling和G. N. Ramachandran可以解决蛋白质结构,并引导Watson和Crick发现DNA双螺旋。
物理科学项目 • 基础物理项目 • 材料科学、燃烧科学、流体物理、软物质/颗粒材料、量子物理、生物物理 • 了解物理系统和过程在不同重力水平下的行为 • 从机械上理解在没有重力或部分重力的情况下的物理现象,以开发数值和预测模型 • 使用微重力或行星际距离作为研究工具,研究物理学的基本定律
我们的实验室试图了解大分子的3D结构与其功能有关。核糖体,尤其是真核细胞中的细胞断核糖体,是我们最喜欢的成像样品。细胞器核糖体由于根据内共生理论与细菌细胞的历史联系,与整体形态中的细菌核糖体相似,但是一旦在高分辨率下确定结构,就很容易观察到蛋白质和rRNA成分的添加和缺失。这些修饰源于在真核细胞环境中的演变过程中适应的必要性。我们想以高分辨率推断细胞器核糖体结构,以便我们可以高精度地推断出这些变化的结构和定位。我们的管道将涉及蔗糖密度梯度超速离心对细胞器核糖体的天然源纯化,通过冷冻EM进行成像和图像处理,以生成此类核糖体不同构象状态的结构。这项工作的随后扩展将是图像各种翻译因子以及核糖体的相互作用的结构和模式。总的来说,我们希望生成有关真核细胞内细胞器环境中翻译机制和翻译调节的重要数据。
摘要 — 分析人工智能 (AI) 采用的历史模式可以为有关 AI 能力提升的决策提供信息,但迄今为止的研究对各个研究领域的 AI 采用提供了有限的见解。在本研究中,我们研究了 1960 年至 2021 年期间 333 个研究领域内全球采用 AI 技术的情况。我们使用文献计量分析了 The Lens 数据库中捕获的 1.37 亿份同行评审出版物来做到这一点。我们使用经济合作与发展组织 (OECD) 专家工作组开发的 214 个短语列表来定义 AI。我们发现,在整个时期的 1.37 亿份同行评审研究出版物中,有 310 万份与 AI 相关,近年来几乎所有研究领域(物理科学、自然科学、生命科学、社会科学和艺术与人文学科)的 AI 采用都激增。AI 在计算机科学之外的传播很早、很快且很广泛。 1960 年,333 个研究领域中只有 14% 与人工智能相关(其中许多属于计算机科学领域),但到 1972 年,这一数字增长到所有研究领域的一半以上,到 1986 年超过 80%,目前超过 98%。我们注意到,人工智能在历史上经历了兴衰周期:人工智能“春天”和“冬天”。我们得出的结论是,当前激增的背景似乎有所不同,跨学科人工智能应用可能会持续下去。