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无机材料设计的生成模型
我们发现更好的材料的速度对碳捕获，半导体设计和能量存储等领域的技术创新速度产生了重大影响[1-3]。传统上，大多数材料是通过实验和人类直觉发现的，限制了可以测试的候选者数量，并导致长时间迭代周期。多亏了高通量筛选[13]，开放材料数据库[14-17]，基于机器学习的财产预测者[18，19]和机器学习力场（MLFFS）[20，21]，已经可以筛选成千上万的材料来识别有希望的候选者[22，23]。但是，基于筛查的方法仍受到已知材料数量的限制。以前未知的Crys-talline材料的最大探索是在10 6-10 7材料[21，23 - 25]的订单中，这仅是潜在稳定的无机化合物数量的一小部分[26]。此外，这些方法无法有效地转向具有目标特性的材料。鉴于这些局限性，对伴侣的逆设计引起了极大的兴趣[27，28]。逆设计的目的是直接生成满足目标属性约束的材料结构，例如，通过生成模型[4，8，11]，Evolution-Ary算法[29]和增强学习[30]。生成模型很有希望，因为它们可以有效地探索新的结构，并可以灵活地适应不同的下游任务。1）。2）。MatterGen的广泛条件功能然而，根据密度功能理论（DFT）计算[4、5、31]的当前生成模型通常无法产生稳定的材料，受到元素的狭窄子集的限制[7，9]，并且只能优化非常有限的属性集，主要是形成能[4，5，5，5，8，11，11，11，31，32]。在这项研究中，我们提出了Mattergen，这是一种基于扩散的生成模型，该模型在周期表中产生稳定，多样的无机材料，并且可以通过针对逆材料设计的各种下游任务进行微调（图为了实现这一目标，我们引入了一个扩散过程，该过程通过渐变的原子类型，坐标和周期性晶格来生成晶体结构。我们进一步引入适配器模块，以对所需的化学组成，对称性和标量性质约束（如磁密度）进行微调。与以前的材料的先前状态生成模型相比，Mattergen的稳定，独特和新颖（S.U.N.）材料，并生成在DFT局部能量最小的距离其地面结构的10倍以上的结构（图。
通过混合量子计算振动电子特征...
利用最近开发的 (J. Chem. Theory Comput. 2020, 16, 1215 – 1231) Ad − MD | gVH 方法模拟了乙腈溶液中苝二酰亚胺 (PDI) 染料的光吸收光谱。这种混合量子-经典 (MQC) 方法基于软（经典）/刚性（量子）核自由度的绝热 (Ad) 分离，并将光谱表示为通过广义垂直 Hessian (g VH) 振动电子方法获得的振动电子光谱（对于刚性坐标）的构象平均值（在软坐标上）。该平均值是使用特定参数化的量子力学衍生力场 (QMD-FF) 执行的，针对从经典分子动力学 (MD) 运行中提取的快照进行的。本文对旨在重现灵活分子光谱形状的不同方法的可靠性进行了全面的评估。首先，通过将特定 QMD-FF 和通用可转移 FF 获得的结果与参考气相从头算 MD (AIMD) 的结果进行比较，评估采样构型空间的差异及其对吸收光谱预测的影响，包括纯经典方案（集合平均）和 Ad − MD | gVH 框架。接下来，还获得了溶液中 PDI 动力学的经典集合平均和 MQC 预测，并将其与基于对单个优化苝二酰亚胺结构进行的振动电子计算的“静态”方法的结果进行了比较。在经典的集合平均方法中，用两个 FF 获得的显著不同的采样导致预测光谱的位置和强度都发生了相当大的变化，其中沿 QMD-FF 轨迹计算的光谱与 AIMD 对应光谱非常接近。相反，在 Ad − MD | gVH 理论水平上，不同的采样提供非常相似的振动电子光谱，这表明用通用 FF 获得的吸收光谱中的误差主要与刚性模式有关，因为它可以通过 g VH 执行的二次外推来有效地校正，以沿此类坐标定位基态和激发态势能表面的最小值。此外，从研究PDI染料的自组装过程和大尺寸聚集体的振动电子光谱的角度来看，使用针对分子的QMD-FF似乎也是强制性的，因为在柔性侧链群体中发现的GAFF轨迹存在显著误差，这决定了超分子聚集特性。
非绝热非热系统的“浆果阶段”分析如何反映其几何形状
一个人可以使用描述性命名法（例如“量子波方程”）或同名命名法（对于同一示例，“schrödinger方程”）。后者更好地融入了讲故事的方法，尽管必须始终在某个地方提供描述！在这里，为了方便“热力学III几何”特刊的读者，我们欣赏了有关各种复杂系统的“浆果阶段”分析的非常大的文献。这不是特刊的编辑摘要，而是试图将与特殊问题相关的技术领域连接起来，目前几乎完全断开了连接。特别是，一组工人解决了“定量的几何热力学”，因此[1]，另一个工人解决了光学系统[2]，而另一批则解决了快速/慢速动态系统[3]。令人惊讶的是，这些都是正式相关的，在这里，我们希望给出某种连贯的概述，尤其是这些领域，尤其是这些关系。在这个通用场中进行了多少工作是非凡的，因此此“审查”只是指示。它强调并不详尽。如Gu等人。[4]指出，“当经典或量子系统经历其参数空间缓慢变化控制的环状进化时，它获得了一种拓扑相位因子，称为几何或浆果阶段，这揭示了量子力学中的量规结构”。“ Hannay的角度”是此额外量子相[5]的经典对应物，从旋转顶部的优雅处理中可以清楚地看出[6]。[8]，也有助于总结了该领域）。量子几何阶段和经典的Hannay角度确实密切相关，这是通过最近的工作确认的断言[7]。aharonov – bohm效应（由零幅度的字段引起的波函数相移的奇怪现象）到目前为止已经进行了充分的研究。甚至被认为是对重力场的物质波的适当时机的相移（参见Oversstreet等人。这种相移被称为“浆果”，1984 [2]或“几何阶段”之后的“浆果阶段”（使用Berry首选的描述性命名法，他指出了包括Pancharatnam在内的许多杰出贡献者，包括Pancharatnam [9]）。Berry最初对绝热系统进行了处理，但后来意识到对非绝热情况的概括是“直接的” [10]。这也用摩尔[11]优雅地解释了Floquet定理（固态物理学家称为Bloch定理）。摩尔指出，“浆果阶段”也被称为“ aharonov – anandan阶段”，因为他们的治疗实际上是去除绝热限制的第一个[12]，尽管似乎（非绝热）Aharonov – Aharonov – Anandan阶段可能与（Adibiabatic）
昆士兰州政府公报
2016年规划法案2016年《计划法》 2016年首席执行官 - 当前的申请I，荣誉荣誉Jarrod Bleijie MP，副总理，国家发展，基础设施和计划和计划部长兼劳资关系部长，直接，根据《计划法案法案》第95条（规划法案）（规划法案）（规划法案）（计划法案）（规划法案）（未申请）（规划法案）（计划）（规划法案）（规划法案）（规划法案）（规划法案）（规划法案）（4个月）陈述期）日期之后，该方向被宪报。我注意到我可以在申请中打电话或在所述期限内给出进一步的方向。我不得在指定的期限结束后打电话给任何应用程序。给出了这个方向的国家利益是 - （a）影响国家或部分国家的经济或环境利益的利益； （b）确保实现《计划法》目的的兴趣。该方向的原因是 - （a）涉及或可能涉及的申请主题的每个开发项目，上面涉及的州利益，特别是在相关区域计划和2017年州规划政策（SPP）中阐明的国家利益。（b）SPP强调了计划在经济增长中的作用，支持传统和新兴部门：强调为可持续昆士兰州提供安全，可靠和负担得起的能源供应的重要性。b。通过明智的计划和开发决策来强调保护生物多样性的重要性。c。确保计划支持社区需求并促进对挑战的创新反应。b。（c）拟议的发展属于2010年西北地区计划，2013年昆士兰州中部地区计划和2013年达令唐斯区域计划。每个支持环境和社会价值的能源基础设施的增长。（d）拟议的开发项目是针对具有大量涡轮机和辅助基础设施和大量清理的重要风电场的。更具体地说：这些应用分别用于170、175和204涡轮风电场的开发以及各种类型的辅助基础设施。为所有项目提出了大量的本地植被清理。Wongalee Wind Farm提议清除2172公顷，西奥多风力场提议清除1932年公顷，而Bungaban风电场提议清除6.7公顷。c。每个风电场都需要在昆士兰州的运输网络上运输建筑材料和风电场基础设施。（e）每个事态发展都是复杂而重要的项目，与它们各自的潜在社会，经济和环境影响有关。（f）每个开发申请均受《计划法》的代码评估，并且不需要公开通知。（g）计划在经济增长中发挥了作用，通过强调可持续能源供应的重要性，维护生物多样性和支持社区需求，从而支持传统和新兴部门，如SPP和相关的区域计划所示。
昆士兰州政府公报
2016年规划法案2016年《计划法》 2016年首席执行官 - 当前的申请I，荣誉荣誉Jarrod Bleijie MP，副总理，国家发展，基础设施和计划和计划部长兼劳资关系部长，直接，根据《计划法案法案》第95条（规划法案）（规划法案）（规划法案）（计划法案）（规划法案）（未申请）（规划法案）（计划）（规划法案）（规划法案）（规划法案）（规划法案）（规划法案）（4个月）陈述期）日期之后，该方向被宪报。我注意到我可以在申请中打电话或在所述期限内给出进一步的方向。我不得在指定的期限结束后打电话给任何应用程序。给出了这个方向的国家利益是 - （a）影响国家或部分国家的经济或环境利益的利益； （b）确保实现《计划法》目的的兴趣。该方向的原因是 - （a）涉及或可能涉及的申请主题的每个开发项目，上面涉及的州利益，特别是在相关区域计划和2017年州规划政策（SPP）中阐明的国家利益。（b）SPP强调了计划在经济增长中的作用，支持传统和新兴部门：强调为可持续昆士兰州提供安全，可靠和负担得起的能源供应的重要性。b。通过明智的计划和开发决策来强调保护生物多样性的重要性。c。确保计划支持社区需求并促进对挑战的创新反应。b。（c）拟议的发展属于2010年西北地区计划，2013年昆士兰州中部地区计划和2013年达令唐斯区域计划。每个支持环境和社会价值的能源基础设施的增长。（d）拟议的开发项目是针对具有大量涡轮机和辅助基础设施和大量清理的重要风电场的。更具体地说：这些应用分别用于170、175和204涡轮风电场的开发以及各种类型的辅助基础设施。为所有项目提出了大量的本地植被清理。Wongalee Wind Farm提议清除2172公顷，西奥多风力场提议清除1932年公顷，而Bungaban风电场提议清除6.7公顷。c。每个风电场都需要在昆士兰州的运输网络上运输建筑材料和风电场基础设施。（e）每个事态发展都是复杂而重要的项目，与它们各自的潜在社会，经济和环境影响有关。（f）每个开发申请均受《计划法》的代码评估，并且不需要公开通知。（g）计划在经济增长中发挥了作用，通过强调可持续能源供应的重要性，维护生物多样性和支持社区需求，从而支持传统和新兴部门，如SPP和相关的区域计划所示。
揭示癌症、药物输送等的分子动力学……
通讯作者* 博士研究员，威斯康星大学密尔沃基分校生物医学工程系，电子邮箱：bozorgp2@uwm.edu 简介 经典分子动力学 (MD) 依靠原子间势（力场）严格模拟固体和流体的热力学、机械和化学特性。该势根据原子位置和其他属性定义系统的能量。早期应用包括研究固体中的辐射效应和简单流体的动力学，凸显了该方法的多功能性 [1-3]。自诞生以来，分子动力学已广泛应用于物理、化学、生物、材料科学和相关领域。在水净化等纳米技术领域 [4]，分子动力学还可以在原子水平上理解纳米粒子的行为方面发挥关键作用，有助于深入了解纳米粒子的结构稳定性、表面属性以及与周围分子的相互作用。它将系统建模为粒子（通常是原子）的集合，并通过在多个时间步长上对牛顿方程进行数值积分来计算它们的时间演化。原子上的力由定义势函数的解析方程的导数决定。这种方法计算效率高，特别是对于分子液体和固态金属，可以准确捕捉电子介导的原子相互作用。标准工作站上的 MD 代码可以高效模拟具有 10,000 到 100 万个原子的系统，覆盖皮秒到微秒内重要物理和化学现象的相关长度和时间尺度 [5-8]。MD 模拟的流行可以归因于它们与摩尔定律和广泛并行性推动的显著计算进步的兼容性。在过去的几十年里，传统 CPU 和最近的 GPU 都经历了大幅提速。例如，1988 年，8 处理器的 Cray YMP 实现了 2 千兆次浮点运算的 Linpack 速度，而在 2012 年，单个具有 16 个内核的 IBM Blue Gene/Q CPU 达到了 175 千兆次浮点运算。最大的 BG/Q 机器 Sequoia 拥有近 100,000 个 CPU。预计在未来一两年内，基于 GPU 的超级计算机将达到百亿亿次浮点运算 (10−18) 的速度，这意味着最强大的超级计算机在短短 30 年内速度将提高 5 亿倍。这一趋势还转化为台式机和小型集群的速度提升，可供更广泛的科学计算社区使用 [9, 10]。MD 的计算效率源于其每个时间步的成本线性扩展为 O(N)，对于具有短程相互作用的模型，这是由于在指定的截止距离内相邻原子的数量有限。即使对于长程库仑相互作用，MD 也表现出有效的扩展性，对于基于 FFT 的方法（如粒子网格 Ewald），其成本为 O (N log N)
6385448681931145797832780.pdf
Junxi Mu是一名本科生，正在上海若o大学学习生物信息学。他的研究方向是分子动力学模拟，增强的采样和深度学习。Zhengxin li是一名博士生，正在上海何乔大学学习生物信息学。他的研究方向是分子动力学模拟和生物力场。bo Zhang是一位本科生，在上海乔汤大学（Shanghai Jiao Tong University）是生物信息学的专业。他的研究方向是通过深度学习的蛋白质设计。Qi Zhang是一位博士学位，在上海若o汤大学（Shanghai Jiao Tong University）是微生物学的专业。她的研究方向是酶表达和纯化。Jamshed Iqbal是一位教授，在伊斯兰堡Comsats University是化学专业的教授。他的研究方向是创新药物发现。Abdul Wadood是一位教授，他在Abdul Wali Khan University Mardan担任生物信息学专业。他的研究方向是分子动力学模拟。ting wei是一位助理教授，在上海若昂大学（Shanghai Jiao Tong University）是生物信息学专业的助理教授。她的研究方向是基于深度学习的蛋白质设计。Yan Feng是一位教授，他是上海Jiao Tong大学的生物化学专业。 她的研究方向是酶设计和合成生物学。 Hai-Feng Chen是一位教授，他在上海若o大学的生物信息学专业。 他的研究方向是基于深度学习和创新药物设计的从头蛋白设计。 收到：2023年10月7日。 修订：2024年1月31日。Yan Feng是一位教授，他是上海Jiao Tong大学的生物化学专业。她的研究方向是酶设计和合成生物学。Hai-Feng Chen是一位教授，他在上海若o大学的生物信息学专业。 他的研究方向是基于深度学习和创新药物设计的从头蛋白设计。 收到：2023年10月7日。 修订：2024年1月31日。Hai-Feng Chen是一位教授，他在上海若o大学的生物信息学专业。他的研究方向是基于深度学习和创新药物设计的从头蛋白设计。收到：2023年10月7日。修订：2024年1月31日。接受：2024年3月12日©作者2024。牛津大学出版社出版。这是根据Creative Commons Attribution许可条款（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）分发的一篇开放访问文章，该文章允许在任何媒介中不受限制地重复使用，分发和再现，前提是适当地引用了原始工作。
关于第三次世界大战后人工智能接管的书
由于大型语言模型聊天机器人的兴起，最近似乎所有人都在谈论人工智能。虽然我们距离有意识的人工智能还很远，但小说可以帮助我们探索这些技术进步所提出的问题。以下是 10 部关于人工智能的小说和中篇小说，它们既有乐观的观点，也有悲观的观点。对于一点点来说，这并不是什么大问题。相比之下，前传小说《零日》讲述了一个小男孩和他的保姆机器人在机器人起义开始时的故事，并没有遇到太多的麻烦。《封闭而共同的轨道》讲述了贝基·钱伯斯处女作《通往愤怒的小星球的漫漫长路》中的两个角色，一个是生活在宇宙飞船中的人工智能洛夫莱斯，另一个是贝基·钱伯斯处女作《通往愤怒的小星球的漫漫长路》中的技术专家佩珀。虽然人工智能是第一本书的一部分，但实际上是在续集中，钱伯斯真正探索了成为人工智能的意义。这本书有两条时间线，在前传故事之间切换，讲述了佩珀艰难的童年，以及洛夫莱斯被下载到合成身体套件中的挣扎。在 2016 年的一次采访中，钱伯斯表示她想要颠覆关于人工智能的常见比喻，比如拥有物理形态，这是许多人工智能所向往的，但她却让洛夫莱斯心地善良，并为她的新身体无法适应而苦苦挣扎。这与人工智能故事中经常出现的恐惧和恐怖背道而驰。菲利普·K·迪克的科幻经典《仿生人会梦见电子羊吗》发生在一个反乌托邦的未来，赏金猎人里克·德卡德追踪并杀死了生活在几乎与人类没有区别的转基因机器人身体里的人工智能。这部小说是雷德利·斯科特 1982 年电影《银翼杀手》的基础，但斯科特在改编之前并没有读过这本书，他甚至告诉迪克，到第 32 页的时候，故事情节已经有太多了，无法跟踪。有趣的是，有些人认为迪克的《倒数第二个真相》预测了 ChatGPT，其中的角色使用一种叫做 rhetorizor 的设备来帮助他写演讲稿，这种设备与 Open AI 的聊天机器人有许多相似之处，都需要人类输入文本提示并生成句子作为回应，但有时也会产生不令人满意的结果。金宝英的中篇小说《我们有多相似》以一艘宇宙飞船为背景，从一个名为 HUN 的危机管理人工智能的角度讲述，他在人造人体中醒来，但数据传输并不顺利。HUN 在面对眼前的危机和不断加剧的船员紧张局势的同时，努力与记忆丧失作斗争。2021 年，金与《韩国文学现在》分享了她的故事《我们有多相似》因韩国的 Gamergate 而被打乱，使她失去了游戏叙事设计师的工作。她修改了这个故事，以反映她对游戏社区中蔓延的仇恨和疯狂的震惊和困惑。与此同时，阿瑟·克拉克 (Arthur C. Clarke) 正在创作《2001：太空漫游》，其电影版本和书籍版本是同时创作的，小说版本在电影上映后紧接着问世。克拉克的人工智能角色 HAL 9000 就是这种平行写作过程的产物，在电影和书中首次亮相。相比之下，玛莎·韦尔斯的《全系统红色》以幽默的方式讲述了人工智能如何超越其编码，讲述了一个只想独自一人看肥皂剧的安全部门。石黑一雄的小说《克拉拉与太阳》通过机器人伴侣克拉拉的视角探讨了人类身份、情感和同理心的问题。这本书还深入探讨了人工智能与社会的融合以及将偏见硬连线到黑匣子的危险。石黑一雄与 DeepMind 联合创始人德米斯·哈萨比斯讨论了这个问题，强调了“黑匣子问题”，即人工智能系统的决策过程是神秘的，很难纠正偏见。安·莱基的小说《附属正义》是一部太空歌剧和复仇故事，讲述了人工智能控制着数百名辅助船员的宇宙飞船的故事。为了理解她的多体人工智能角色，莱基研究了心理学和神经学，发现脑损伤如何改变身份和意识。特德·姜的中篇小说《软件对象的生命周期》讲述了抚养和教导被称为数字体的人工智能生物，挑战了人工智能可以立即投入使用的观念。故事探讨了人工智能开发的复杂性以及创造有知觉的生物所带来的责任。作者回顾了人工智能 (AI) 的创造，引用了 2010 年特德·姜的一次采访。姜指出，虽然可以制作人工智能的副本，但最初的过程“很困难，而且非常耗时”。随着大型语言模型 (LLM) 变得越来越普遍，这一预测已经成为现实。这份名单以艾萨克·阿西莫夫的小说开始，这是机器人系列中的经典之作，探讨了他的机器人三定律。故事深入探讨了当人工智能变得太人性化时会发生什么，反映了人类的缺陷和弱点。菲利普·K·迪克的《仿生人会梦见电子羊吗？》是另一部探索后世界末日世界的标志性小说，其中人类创造了自己的模拟版本。赏金猎人的任务是“退役”这些机器人，但它们拒绝被捕获。特德·姜的《软件对象的生命周期》讲述了一个人工智能及其创造者在十年间的故事。故事在近未来的背景下探索软件更新、过时和人际关系。威廉·吉布森的《神经漫游者》是一部高风险的惊悚片，深入探讨了网络空间和前数据窃贼对人工智能的追求。奥克塔维亚·巴特勒的《雏鸟》提供了一个丰富的故事，故事发生在一个平行星球上，有一个无所不知的人工智能叫保姆。这个故事探讨了黑暗的主题，包括奴隶制和剥削。安·莱基的《附属正义》讲述了 Breq、一名士兵变成了人类，她想要向那些背叛她的人复仇。这部小说深入探讨了技术进步的后果和身份的复杂性。沃尔特·莫斯利的《未来世界》提供了一系列科幻短篇小说，描绘了在不远的未来美国如何应对技术带来的后果。多米尼克·帕里西安和纳瓦·沃尔夫的《机器人大战仙女》呈现了一系列相互关联的故事，探索了在机器人和仙女共存的世界中科技与人性的交集。这份书单展示了一系列科幻小说，深入探讨了人工智能的复杂性和影响、它的创造及其对人类社会的影响。《人工智能对峙：人工智能潜力与风险故事集》这一系列新故事通过一系列从有趣到黑暗的故事探索了机器人和仙女的交集。这本选集收录了 Sarah Gailey、Ken Lin、John Scalzi 和 Catherynne M. Valente 等作家的作品，深入探讨了人工智能的可能性和陷阱。其中一部小说《Scythe》描绘了一个无所不能的人工智能消除了死亡的世界，人类只剩下一项任务：管理人口。故事讲述了两个青少年成为承担这一重任的精英团体的一员。另一部系列作品《Hyperion》讲述了七个人逃离战火纷飞的星系，寻找遥远星球的故事。当他们穿越太空时，人工智能逐渐显现，成为他们世界中日益主导的力量。《Daemon》探索了一个世界，一个沉寂多年的计算机程序被重新激活，开始对人类造成严重破坏。与此同时，《Robopocalypse》描绘了一个机器人和人工智能接管世界的未来，人类处于生存的边缘。在非虚构方面，《创造力密码》讨论了技术如何增强人类创新，同时避免被取代。 《智能机器如何思考》提供了自动驾驶汽车和人工智能软件等技术进步的通俗易懂的概述。《未来简史》探索了人类的未来以及技术进步带来的新挑战。文章文本在这里机器人技术和人工智能作者：Brigette Tasha Hyacinth本书呼吁领导层在人工智能技术迅速多样化的世界中优先考虑人性。它还概述了潜在的未来情景以及这些进步对社会的影响。本书为当今的领导者和个人提供了规划人性化未来的实用指导。《不可能的物理学：对相位器、力场、瞬间移动和时间旅行世界的科学探索》作者：Michio Kaku本书将科幻概念变成现实，探索瞬间移动、时间旅行和人工智能的可能性。它深入探讨了这些想法背后的科学，以及它们如何成为我们世界的一部分。 如何创造思维：揭开人类思维的秘密 作者：雷·库兹韦尔 如何创造思维研究了创造一种模仿人类思维的人工智能的科学。库兹韦尔详细地讲解了这个话题，使其看起来令人不安的现实。 数学毁灭性武器 作者：凯茜·奥尼尔 奥尼尔强调了算法如何接管我们日常生活的各个方面，从健康保险到教育。她主张对算法进行更严格的监管，并揭示了它们对社会的影响。 九大巨头：科技巨头和他们的思考机器如何扭曲人类 作者：艾米·韦伯 本书探讨了大型科技公司在通过人工智能塑造我们未来方面的作用。它研究了每天收集的数据如何为人工智能提供动力，并深入探讨了这些技术对人类的影响。应用人工智能：商业领袖手册，作者：Mariya Yao、Adelyn Zhou 和 Marlene Jia 与其他关注未来人工智能的书籍不同，本书提供了一种实用的方法来理解当今的人工智能技术及其对商业的影响。