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人工智能驱动的诺贝尔飞跃
在研究世界中，2024年将被记住为诺贝尔人人工智能奖（AI）。物理学的一种，授予约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）和杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton）的基本发现和发明，使机器学习能够使用人工神经网络，已密封物理学与信息科学之间的联系，现在在经过50多年的富有成果的互动之后，现已正式在强烈的跨学科边界领域上进行正式交配（人工互动，2024年，2024年）。更具体地说，将AI连接到生物分子建模涉及授予David Baker的诺贝尔化学奖，用于计算蛋白质设计，Demis Hassabis和John Jumper用于蛋白质结构预测。许多统计数据说明了人工智能在生物模型领域的影响。在科学文献数据库中进行了与AI相关的关键字相关的与计算机建模相关的询问可得出约120,000个结果（如果搜索仅限于摘要，则结果约为6,000个结果，如图1所示）。从2018 - 19年开始观察到的指数上升是诺贝尔的序幕，大约与两个软件套件的外观Alphafold（Senifor et al。，2019）和Rosettafold（Humphreys等，2021）相吻合，该方法实现了蛋白质折叠和蛋白质折叠和蛋白质设计方法的方法。在奖励研究仅几年后获得诺贝尔奖非常罕见，但肯定不是偶然的。基于同源性建模的蛋白质结构预测的方法是从1990年代开始的，并在流行中实施
神经网络，机器学习？诺贝尔
英国加拿大的杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton），被称为“ AI的教父”，美国物理学家约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）获得了“发现和发明的奖项，这些奖项可以通过人工神经网络为机器学习，”诺贝尔陪审团说。
2024 年诺贝尔物理学奖的科学背景
图 1. 具有连接权重 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 的 𝑁𝑁 二进制节点（0 或 1）的循环网络。（左）Hopfield 模型。（中）玻尔兹曼机。节点分为两组，可见节点（空心圆）和隐藏节点（灰色）。网络经过训练可以近似给定一组可见模式的概率分布。训练完成后，网络可用于从学习到的分布中生成新实例。（右）受限玻尔兹曼机 (RBM)。与玻尔兹曼机相同，但可见层内或隐藏节点之间没有任何耦合。此变体可用于深度网络的逐层预训练。
放弃祝贺诺贝尔奖获得者詹妮弗·杜德纳（Jennifer Doudna）和
第一次，两名妇女分享了诺贝尔化学奖 - 加州大学伯克利分校的珍妮弗·杜德纳（Jennifer Doudna）和MPI柏林MPI的Emmanuelle Charpentier开发了一种基因组编辑方法，称为“ CRISPR”，这已经改变了我们的科学方式。该方法现在被广泛用于开发新颖的诊断和治疗学，展示了基本科学如何改变世界以及解决问题的解决方案通常来自意外的方向。“总是鼓励学生追求自己的激情，因为我们不知道下一个大发现和技术将来自哪里。谁知道细菌免疫系统会成为一种改变世界的基因编辑技术？，但是我们在这里。”杜德纳（Doudna）说，今天凌晨2:53从一位记者觉醒，这是她第一次赢得了诺贝尔奖反思她在科学领域的职业，她指出：“长大后，我被告知女孩不做化学反应，或者女孩不做科学 - 幸运的是我忽略了！[…]思考我的大学经历，受到女性生物化学家，波莫纳学院的莎朗·帕纳森科（Sharon Panasenko）的培训，他对我的真正鼓舞人心，多年来我一直很支持我的导师……帮助自己建立对自己的科学家的信心，这一直是关键”。罗莎琳德·富兰克林（Rosalind Franklin W）在著名的DNA结构上闻名的著名的著名作品杜德纳说：“许多妇女认为，无论她们做什么，他们的工作永远都不会像男人一样被认可。杜德纳说：“许多妇女认为，无论她们做什么，他们的工作永远都不会像男人一样被认可。我认为（这个奖项）反驳了这一点。它发表了强烈的说法，即女性可以做科学，女性可以做化学，并且伟大的科学得到了认可和尊重。”恭喜，继续成为#WOMENINSTEM的灵感！
2023年诺贝尔化学奖：量子点
光子技术在材料和生命科学中的许多应用都需要可以将吸收的光子转换为紫外线（UV），可见（VIS），近红外（NIR）和短波红外（SWIR）区域中的发射光子。在这方面，量子点（QD）具有独特的光电特性，因为它们的尺寸决定了它们的吸光度和光量（PL）光谱。此外，它们表现出较大的长期系数和高PL量子产率（PL QY）。结合其小纳米尺寸，QD成为许多研究领域的重要工具，也是纳米技术巨大应用潜力的一个很好的例子。在2023年，诺贝尔化学奖2023年因发现和开发合成程序以获得胶体稳定的QD而授予了诺贝尔奖。长期以来，纳米颗粒可以从理论上显示量子现象，例如量子大小效应（QSE）和大小依赖性物理学特性，但长期以来对这些知识的实用和适用益处。在1980年代初期，Aleksey Ekimov开发了一种用于
2022 年诺贝尔物理学奖的科学背景
当两个系统（我们通过它们各自的代表了解它们的状态）由于它们之间已知的力而进入暂时的物理相互作用，并且在相互影响一段时间后系统再次分离时，它们就不能再以与以前相同的方式描述，即赋予它们各自的代表。我不会称之为量子力学的特征，而是量子力学的典型特征，这种特征使其完全脱离了经典的思路。通过相互作用，两个代表（或ψ 函数）变得纠缠在一起。纯量子态纠缠意味着它是不可分离的；对于两个不同的无自旋粒子在一条线上移动的最简单情况，可分离意味着波函数可以写成
10438 Premios nobel yCáncer
诺贝尔奖起源于1895年，当时阿尔弗雷德·诺贝尔（Alfred Nobel）签署了自己的意愿，将他的很大一部分财富留给了诺贝尔基金会的建立和建立这一奖项，以至于人们可以通过知识，科学和人文主义帮助人们帮助改善人类。诺贝尔奖已在物理，生理学或医学，化学，文学，和平与经济学等领域授予。自1901年以来，已有943人和25个组织被授予。诺贝尔奖中纪念的历史和知识允许在不同类型的癌症中的理解，诊断，治疗和科学进步，奠定基础，并成为全球成千上万在肿瘤学领域努力工作的科学家的灵感。Globocan估计表明，仅2020年，全球大约有1900万例新的癌症病例，近1000万个癌症死亡；因此，这项研究回顾了诺贝尔奖在生理学或医学和化学领域授予的主要科学发现，这有助于1901年至2021年对癌症的知识，诊断和/或治疗。（Rev Med Chile 2023; 151：1367-1374）关键词：诺贝尔奖，肿瘤；研究。
演讲者手稿 – 2024 年所有诺贝尔奖
• 就在此时此刻，当你在思考和学习新知识时，你大脑中的神经元（神经细胞）正在通过所谓的突触相互发送信号。 • 大脑的神经元通过这些突触相互连接，形成一个网络，当你学习某些东西时，一些神经元之间的连接会变得更强，而其他神经元之间的连接则会变得更弱。 • 为了模仿大脑的神经细胞，人们设计了计算机系统，其中的神经元由节点表示，这些节点连接在一起形成一个网络，允许信号以各种方式来回发送。任何两个节点之间的连接都可以变得更强或更弱。 • 科学家可以使用这样的系统来训练计算机将一种语言翻译成另一种语言、解释图片或进行对话。 • 如今，这些系统被许多不同领域的科学家使用，例如气候科学家或寻找其他太阳系行星的天文学家。
电力存储技术评论
在2019年底，构成星座猎户座左肩的明星Betelgeuse开始显着昏暗，促使人们对即将来临的超新星的猜测。如果爆炸爆炸，这个宇宙邻居（仅是地球上的700光年）将在白天几周内可见。然而，爆炸能量的99％不是通过光来携带的，而是通过中微子，很少与其他物质相互作用的幽灵样颗粒。如果Betelgeuse很快就会走了超新星，发现中微子将“显着增强我们对超新星核心内部发生的事情的理解，”费米拉布理论家萨姆·麦克德莫特（Sam McDermott）说。它将提供一个独特的机会来研究中微子本身的特性。由费米拉布（Fermilab）主持并计划在2020年代后期开始运营的深层中微子实验正在牢记这些目标。
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