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情绪识别的自由能原理研究
本文概述了情绪识别设备的发展前景。它提供了自由能量原理的概念概述；包括马尔可夫毯、主动推理，特别是对自我和心智理论的讨论，然后简要解释了这些概念如何解释情绪推理的神经和文化模型。潜在的假设是，情绪识别和推理设备将从最先进的深度学习模型发展成为主动推理方案，超越营销应用，成为精神病学实践的辅助手段。具体来说，本文提出，第二波情绪识别设备将配备情绪词典（或认知搜索情绪词典的能力），使设备能够通过主动引出用户的反应并从这些反应中学习来解决对情绪状态的不确定性。紧接着，第三波情感设备将会汇聚于用户的生成模型，使得机器和人类进行一种互惠的、亲社会的情感互动，也就是共享一个情绪状态的生成模型。
预测 β-内酰胺酶活力：折叠和结合自由能与 β-内酰胺酶适应性之间的关系
分子进化的长期追求之一是能够直接从生物体的基因型预测其适应性。有了这种预测能力，研究人员将能够更准确地预测生物体将如何进化以及如何设计具有新功能的蛋白质，从而带来医学和生物技术的革命性进步。在这项工作中，我们汇集了已报道的最大一组实验性 TEM-1 β-内酰胺酶折叠自由能，并将这些数据与之前获得的适应性数据和计算自由能预测结合起来，以确定 β-内酰胺酶的适应性有多少可以通过热力学折叠和结合自由能直接预测。我们专注于 β-内酰胺酶，因为它作为模型酶已有悠久历史，并且在抗生素耐药性中发挥着核心作用。基于一组 21 个专门设计用于影响蛋白质折叠的 β-内酰胺酶单突变体和双突变体，我们首先证明，用于计算折叠自由能的建模软件（例如 FoldX 和 PyRosetta）可以有意义地（尽管不是完美地）预测单突变体的实验折叠自由能。有趣的是，虽然这些技术也能产生合理的双突变体自由能，但我们表明它们这样做是出于错误的物理原因。然后，我们继续评估实验和计算折叠自由能对单突变体适应性的解释程度。我们发现，根据线性模型，折叠自由能最多可解释 β-内酰胺酶适应性值方差的 24%，而且，有点令人惊讶的是，用计算预测的活性位点附近残基的结合自由能补充折叠自由能只会使折叠数字增加几个百分点。这强烈表明，β-内酰胺酶的适应性大部分由自由能以外的因素控制。总体而言，我们的研究结果揭示了
Microsoft Word - 2018 - ACS Nano - 通过高速原子力显微镜观察超螺旋 DNA 的自由能景观和动力学.docx
Tw crit. = 5.3。当 Tw> Tw crit.时， G Tw 与 ( Tw) 2 成比例，而当 Tw < Tw crit.时， G Tw 与 ( Tw) 2 成比例。
自由能原理：大脑的粗略指南？
简介 自由能原理（见词汇表）是一个有着复杂含义的简单假设。它表明，大脑中的任何适应性变化都会使自由能最小化。这种最小化可能是在进化时间（自然选择期间）或毫秒（感知合成期间）内发生的。事实上，该原理适用于任何抵抗无序趋势的生物系统；从单细胞生物到社交网络。 自由能原理试图从我们存在的事实出发来解释大脑的结构和功能：这一事实限制了我们与世界的互动，这在进化生物学和系统理论中已经研究多年。然而，统计物理学和机器学习的最新进展指出了一个简单的方案，使生物系统能够遵守这些限制。如果将大脑视为实现这一方案（最小化无序的变分界限），那么其解剖学和生理学的几乎每个方面都开始变得有意义。接下来是对这种旧观念的新视角的回顾。
自由能设备和系统的手册
我选择向我的好朋友罗尔夫·沙夫兰克（Rolf Schaffranke）留下对“自由能源”的奥秘的解释，因为他一生都在研究这一领域的研究中，并在过去的二十年中全力以赴。他对本手册的贡献在前部分。我在汇编有关自由能设备和系统的以下信息时的主要目的是使这一鲜为人知的，可能改变世界的技术领域，尤其是对世界青年尤其是世界青年。随着人类经历了发展阶段的年龄的发展，许多人将目前的阶段称为信息时代。这是通过使用计算机和卫星的快速处理和信息传输的反映。我认为我们的下一个年龄很可能是自由能量时代，并且我们现在正处于那个年龄的出生状态。