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新冠肺炎疫情的政治经济学：榨取型、倒退型、竞争型
新冠疫情这一共同挑战在世界各地产生了截然不同的结果，引发了许多关于国家表现决定因素和全球表现缺陷的问题。报告和标准问题使得精确比较变得困难，但几乎没有人会否认，韩国、泰国和越南报告的约 1,400 人死亡比巴西、英国和美国报告的约 70 万例死亡要好得多。1 调整这些数字以适应人口（第一组约占第二组人口的三分之一）并不能解释为何新冠死亡率相差近 500 倍。人均国民总收入等典型替代指标和 2019 年全球卫生安全指数中的国家排名都与新冠疫情表现没有任何有意义的关联。2
应用人工智能技术的模具设计方法研究
Takeshi KOSUGI *****、Yusuke ICHIKAWA *****、Takayuki UKAI ***** 和 Toshiki KASAHARA *****
2023年8月5日，Harbin，Chin CCL教程摘要...
近 年 来 ， 预 训 练 语 言 模 型 已 逐 渐 成 为 自 然 语 言 处 理 领 域 的 基 座 模 型 。 相 关 实 验 现 象 表 明 ， 预 训 练 语 言 模 型 能 够 自 发 地 从 预 训 练 语 料 中 学 到 一 定 的 语 言 学 知 识 、 世 界 知 识 和 常 识 知 识 ， 从 而 在 知 识 密 集 型 任 务 上 获 得 出 色 的 表 现 ( AlKhamissi et al., 2022 ; Safavi and Koutra, 2021 ; Petroni et al., 2019 ) 。 然 而 ， 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 隐 式 地 存 储 在 参 数 之中 ， 难 以 显 式 地 对 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 进 行 分 析 和 利 用 。 同 时 ， 预 训 练 语 言 模 型在 知 识 和 推 理 上 的 表 现 并 不 可 靠 ， 常常 会 出 现 “ 幻 觉 ” 现 象 ( Ji et al., 2022 ) ， 给 出 与 知 识 冲 突 的 预 测 结 果 。 这 些 因 素 阻 碍 了 预 训 练 语 言 模 型 提 供 可 靠 的 知 识 服 务 。 因 此 ， 探 究 模 型 掌握 知 识 的 机 理 、 研 究 如 何 提 取 和 补 充 语 言 模 型 中 的 知 识 成 为 近 期 的 研 究 热点 。 本 次 讲 习 班 主 要 内 容 包 括 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 分 析 、 预 训 练 语 言 模 型 的 知 识 萃 取 、 知 识 增 强 的 预 训 练 语 言 模 型 三个 部 分 ， 听 众 将 在 本 次 讲 习 班 中了 解 到 近 期 研 究 中 对 预 训 练 语 言 模 型 掌握 知 识 情 况 的 认识 、 从 预 训 练 语 言 模 型 中 提 取 符 号 知 识 的 实 现 方 案 、 利 用 外 部 知 识 增 强 模 型 弥 补 缺 陷 的 各 类 方 法 。
DeepMind 蛋白质折叠和专利 AI 发明 - HLK - IP
英国知识产权局 (UK IPO) 目前正在分析最近征集的关于人工智能可能对知识产权产生的影响（反之亦然）的意见反馈。在英国，作为人工智能系统核心的数学算法不具备专利性。但是，如果证明数学方法以及计算机程序的发明具有技术贡献，则可以获得专利。2011 年对英国专利制度进行的上一次独立审查（当时人工智能的许多实际方面都处于起步阶段）建议在那些不受专利保护的计算机程序和那些不受专利保护的计算机程序之间划一条界线。3 最近的征集意见旨在考虑这一结论是否仍然适用于当今的人工智能技术。
使用生成模型预测绝对蛋白质折叠稳定性
摘要8尽管我们预测由于氨基酸取代为9的蛋白质稳定性变化的能力取得了很大的进步，但方法的进展速度很慢，可以预测蛋白质的绝对稳定性10。在这里，我们展示了如何利用蛋白质序列的生成模型来预测绝对蛋白质的稳定性。我们基准在一系列蛋白12的蛋白质中进行基准测试，并发现对绝对稳定性13的平均误差为1.5 kcal/mol，相关系数为0.7，跨一系列小型中间大小的蛋白质的预测为0.7。150个氨基酸残基。 我们分析了14个当前局限性和未来方向，包括该模型如何可用于预测15个构象自由能。 我们的方法易于使用，并且可以通过在线16实施中自由使用。 17150个氨基酸残基。我们分析了14个当前局限性和未来方向，包括该模型如何可用于预测15个构象自由能。我们的方法易于使用，并且可以通过在线16实施中自由使用。17
使用生成模型预测绝对蛋白质折叠稳定性
摘要8尽管我们预测由于氨基酸取代为9的蛋白质稳定性变化的能力取得了很大的进步，但在预测蛋白质的绝对稳定性10的方法上的进展速度较慢。在这里，我们展示了如何利用蛋白质序列的生成模型来预测绝对蛋白质的稳定性。我们基准在一系列蛋白质12中进行预测，并发现对绝对稳定性13的平均误差为1.5 kcal/mol，相关系数为0.7，跨一系列天然的小型中间大小的蛋白质，直至CA。150个氨基酸残基。 我们14分析当前局限性和未来方向，包括该模型如何对15个预测构象自由能有用。 我们的方法易于使用，并且可以通过16个在线实施自由使用。 17150个氨基酸残基。我们14分析当前局限性和未来方向，包括该模型如何对15个预测构象自由能有用。我们的方法易于使用，并且可以通过16个在线实施自由使用。17
评估和设计建议折叠变形的核特征机器人
摘要 - 本文探讨了仅通过直径150毫米直径进入管道访问核设施所需的折叠机器人的设计和开发。英国塞拉菲尔德（Sellafield）等旧核网站的封闭遗产设施具有这种有限的访问权限。当一个站点到达其运营寿命的末端时，必须退役，并且必须安全处理所得的废物。封闭环境的条件，放射性特征和可访问性是未知的；为了进行退役，必须映射和表征这些环境。为了使机器人执行这项任务，关键要求之一是机器人能够穿越崎rough的地形和可能在设施内部发现的障碍物的能力。为了适应这一点，在拟合进入管道的同时，所选的设计利用变形的Wheg（即轮腿）进行运动。这些是改变形状的车轮，可以将其旋转成围绕轴旋转的一组腿，比单独的车轮更大的牵引力，直径和物体横穿能力。在本文中讨论了用于核表征的折叠变形机器人的设计和形态，以及原型的制造和测试。对机器人的初步评估表明，它能够爬上150毫米的最大步骤高度，同时具有100毫米的车轮尺寸，并且能够通过150 mm的管道拟合。折叠机器人，变形，表征，核退役
有丝分裂染色体折叠机的调节
在识别分子机器（包括折叠有丝分裂染色体的冷凝剂和拓扑异构酶）方面取得了巨大进展。通过环挤出产生染色质环路的发现彻底改变了染色体折叠的领域。要了解这些机器如何用适当的尺寸折叠染色体，同时解散姐妹染色单体，需要确定如何调节和部署它们。在这里，我们概述了当前对这些机器和因素如何通过细胞周期依赖性表达，染色质定位，激活和非活性来调节，通过翻译后修改以及通过与其他因素以及染色质模板本身相互关联。仍然有许多关于如何调节冷凝剂和拓扑异构酶的开放疑问，但考虑到染色体折叠式折叠型的速度，似乎在未来几年中，其中许多可能会得到回答。
反应型、主动型和诱导型代理
复杂环境提供结构化但多变的感官输入。为了最好地利用来自这些环境的信息，生物体必须进化出预测新刺激后果并根据这些预测采取行动的能力。我们提出了神经网络的进化路径，引导生物体从被动行为转变为简单的主动行为，从简单的主动行为转变为基于诱导的行为。基于早期的体外和计算机实验，我们定义了具有尖峰时间依赖可塑性的网络中生物体从被动行为转变为主动行为所必需的条件。我们的研究结果支持特定的进化步骤和四个条件的存在，这些条件是具身神经网络从最初的被动策略进化出预测和归纳能力所必需的。