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World File Search System诺贝
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。
伯利恒大学教授Mazin Qumsiyeh被提名为2025年诺贝尔和平奖
在库姆西耶教授的领导下，巴勒斯坦自然历史博物馆和伯利恒大学的巴勒斯坦生物多样性与可持续性研究所已成为该大学对研究，教育和保护的承诺的组成部分。通过开创性的举措，例如建造绿色博物馆设施和展览馆，这些中心
诺贝尔文学奖的符号经济学
根据布迪厄的理论，文学奖是那些从长远来看有助于将象征资本转化为经济资本的特定机构。正如卡萨诺瓦所描述的那样，诺贝尔奖在统一相对独立的国际文学空间方面发挥了重要作用。它帮助创造了世界文学的新经典，因为诺贝尔奖得主的作品被广泛翻译。但是，卡萨诺瓦强调的是自主性，而本文则强调了该奖项所传达的相对的他律性。文学权威在自主性和他律性标准之间进行谈判，无论是意识形态还是经济。本文探讨了诺贝尔奖的象征资本如何强化了统治模式。影响获奖者选择的交叉性和西方统治逐渐演变为更加多元化和包容性。然而，关注最近三十年，即全球化时代，我们观察到，尽管非西方作家越来越多，但主要是西方文化中介（出版商和文学代理人）将奖项的象征性和经济利润资本化。这些观察结果基于对 1990 年以来 33 位获奖者的出版商使用英语、德语和法语三种语言进行的定量分析。
今年（2022 年）诺贝尔物理学奖获奖主题为“纠缠与量子信息：量子力学与科学的新革命”
摘要 . 本文从更广泛、更哲学的角度讨论了今年诺贝尔物理学奖，该奖项旨在表彰纠缠实验“打破贝尔不等式，开创量子信息科学”。该奖项以诺贝尔奖的权威性为“经典”量子力学之外的一个新科学领域赋予了合法性，该领域与泡利的“粒子”能量守恒范式有关，因而也与遵循该范式的标准模型有关。人们认为，最终的未来量子引力理论属于新建立的量子信息科学。纠缠因其严格描述、非幺正性以及非局域和超光速物理信号“幽灵般地”（用爱因斯坦的华丽词藻）同步和传输超距非零作用而涉及非厄米算子，可以被认为是量子引力，而根据广义相对论，它的局域对应物就是爱因斯坦引力，从而开辟了一条不同于标准模型“二次量化”的量子引力替代途径。因此，纠缠实验一旦获得诺贝尔奖，将特别推出以“量子信息科学”为基础的量子引力相关理论，因此被认为是广义量子力学共享框架中的非经典量子力学，它遵循量子信息守恒而不仅仅是能量守恒。宇宙“暗相”的概念自然与已得到充分证实的“暗物质”和“暗能量”相联系，而与经典量子力学和标准模型所固有的“光相”相对立，后者遵循量子信息守恒定律，可逆因果关系或能量与信息的相互转化是有效的。神秘的大爆炸（能量守恒定律普遍成立）将被一种无所不在、无时不在的退相干介质所取代，这种介质将暗相和非局域相转化为光相和局域相。前者只是后者的一个整体形象，事实上它更多地是从宗教而不是科学中借用的。今年的诺贝尔物理学奖预示着一种范式转变，随之而来的是物理、方法论和适当的哲学结论。例如，科学的思维理论也应该起源于宇宙的暗相：可能只是由物理上完全属于光相的神经网络近似地建模。打破泡利范式带来了几个关键的哲学序列：（1）建立了宇宙的“暗”相，与“明”相相对，只有对“暗”相，笛卡尔的“身体”和“精神”二分法才有效；（2）量子信息守恒与暗相相关，进一步将能量守恒推广到明相，有效地允许物理实体“从虚无中”出现，即，来自暗阶段，其中能量和时间彼此不可分割；（3）可逆因果关系是暗阶段所固有的；（4）引力仅从数学上解释：作为有限性对无限性的不完整性的一种解释，例如，遵循关于算术与集合论关系的哥德尔二分法（“要么矛盾，要么不完整性”）；（5）层次结构概念仅限于光阶段；（6）在暗阶段，量子的两个物理极端与整个宇宙的可比性遵循量子信息守恒，类似于库萨的尼古拉斯的哲学和神学世界观。关键词：经典量子力学、宇宙的暗相和明相、暗能量和暗物质、爱因斯坦、能量守恒、纠缠、广义相对论、量子力学中的厄米量和非厄米量、局域性和非局域性、泡利粒子范式、量子引力、量子信息、量子信息守恒、量子比特、标准模型、幺正性和非幺正性
诺贝尔奖颁给阿兰·阿斯派克特 (Alain Aspect)、约翰·克劳泽 (John Clauser) 和安东·蔡林格 (Anton Zeilinger)
这时，约翰·克劳泽 (John Clauser) 出现在了故事中：首先，当他还是哥伦比亚大学的研究生时，他发现了贝尔定理的一个修改版本，其中的不等式可以应用于实际实验（使用纠缠光子对和对各种极化方向的测量）；然后在 1972 年，他与伯克利大学的 Stuart Freedman 一起进行了第一个实验，最终证明贝尔不等式被违反了 5 个标准差以上 [3]。这个实验使用灯来激发原子（激光时代之前！），是一个杰作，数据采集时间为 200 小时。克劳泽的结果后来由 Fry 和 Thompson 在 1976 年通过类似的实验证实。与此同时，从 1974 年开始，Alain Aspect 参与了一项计划，其中通过相对论论证来强制执行对中每个光子的偏振测量之间的独立性。在奥赛光学研究所进行的这些实验中，每个偏振器的设置都在随时间快速变化，因此两个检测通道之间不可能交换有关此设置的信息：在创建纠缠光子对之后，对光子偏振的测量基础的选择已经完成，局域性条件（这是贝尔定理的一个基本假设）成为爱因斯坦因果关系的结果，可防止任何超光速的影响。这导致了 1982 年发表的
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
CSFα-突触核蛋白种子扩增测定阳性与疾病的关联 UC Riverside 从不同溶剂加工的有机太阳能电池的效率同样高的效率揭示了形态控制的关键因素 2024年诺贝尔生理学或医学奖 通过IFNγ诱导的NRF2还原加剧的神经毒性小胶质细胞激活 科学期刊 无线可编程的，皮肤整合的热... 在多种核酸检测中荧光微球的最新进展 tau纤维诱导纳米级膜损伤，并在溶酶体处核定胞质tau 血清素能抗抑郁药停药的影响... 迷幻和“内部治疗师”：神话或机制？ 解开tau 肠道微生物组的重塑和代谢组谱可改善蛋白质起搏，并进行间歇性禁食与连续热量限制 粘液产生，宿主 - 微生物组相互作用，激素敏感性和先天免疫反应在人宫颈芯片中建模 劳伦斯·伯克利国家实验室 CIS基因调节的系统解码定义上下文... 干细胞分泌组治疗可改善全体代谢，降低肥胖并促进老年小鼠的骨骼肌功能 圣地亚哥UC
注意：对于SAA转换器，在转换时间点之前和之后提供了队列特征（即分别使用CSF 𝛼 -SYN SAA-的最后一个时间点，分别与CSF 𝛼 -SYN SAA +的第一个时间点）。n（％），用于连续变量的中位数（IQR）。在支持信息中，表S1提供了临床和生物标志物数据的数据计数和百分比。缩写：β，淀粉样蛋白β； ADAS-COG11，阿尔茨海默氏病评估量表认知子量表11-项目； Ancova，协方差分析；方差分析，方差分析； apoe，载脂蛋白E； CDR-SB，临床痴呆评级盒子的总和； CSF，脑脊液；铜，认知没有受损； MCI，轻度认知障碍； MMSE，小型国会考试； PACC，临床前阿尔茨海默氏症的认知复合材料； p-tau181，磷酸化的tau181; SAA，种子扩增测定法。皮尔森的卡方测试。b单向方差分析。c Fisher精确测试。d Ancova针对年龄，性别，教育，诊断和APOE进行了调整。e Ancova针对年龄，性别，教育，APOE，诊断和CSFAβ42状态进行了调整。f逻辑回归针对年龄，性别，教育，诊断和APOE进行了调整。g配对t检验：所有连续变量； McNemar测试：所有二进制变量；配对标志测试：诊断。
切尔诺贝利禁区内狗的突变增多是否导致了基因多样性的增加？
1 美国北卡罗来纳州罗利市北卡罗来纳州立大学兽医学院分子生物医学科学系，2 美国北卡罗来纳州罗利市北卡罗来纳州立大学生物信息学研究中心，3 美国北卡罗来纳州罗利市北卡罗来纳州立大学生物科学系，4 美国俄勒冈州大马士革国际访问兽医协会，5 美国南卡罗来纳州哥伦比亚市南卡罗来纳大学生物科学系，6 美国纽约州纽约市哥伦比亚大学梅尔曼公共卫生学院环境健康科学系，7 美国北卡罗来纳州罗利市北卡罗来纳州立大学比较医学研究所，8 美国北卡罗来纳州罗利市北卡罗来纳州立大学人类健康与环境中心，9 美国北卡罗来纳州教堂山市北卡罗来纳大学莱恩伯格综合癌症中心癌症遗传学系，10 杜克大学美国北卡罗来纳州达勒姆市杜克大学癌症研究所
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。
UC Riverside 从不同溶剂加工的有机太阳能电池的效率同样高的效率揭示了形态控制的关键因素 2024年诺贝尔生理学或医学奖 通过IFNγ诱导的NRF2还原加剧的神经毒性小胶质细胞激活 科学期刊 无线可编程的，皮肤整合的热... 在多种核酸检测中荧光微球的最新进展 tau纤维诱导纳米级膜损伤，并在溶酶体处核定胞质tau 血清素能抗抑郁药停药的影响... 迷幻和“内部治疗师”：神话或机制？ 解开tau 肠道微生物组的重塑和代谢组谱可改善蛋白质起搏，并进行间歇性禁食与连续热量限制 粘液产生，宿主 - 微生物组相互作用，激素敏感性和先天免疫反应在人宫颈芯片中建模 劳伦斯·伯克利国家实验室 CIS基因调节的系统解码定义上下文... 干细胞分泌组治疗可改善全体代谢，降低肥胖并促进老年小鼠的骨骼肌功能 圣地亚哥UC
有机太阳能电池（OSC）的功率转化效率超过20％，这是形态优化起着重要作用的进步。普遍认为，加工溶剂（或溶剂混合物）可以帮助优化形态，从而影响OSC效率。在这里，我们开发了对一系列加工溶剂的强大耐受性的OSC，所有设备的高功率转换效率均约为19％。通过研究溶液状态，膜的形成动力学以及经过实验和计算的处理膜的特征，我们确定控制形态的关键因素，即受体材料的侧链与溶剂链的侧链以及供体和受体材料之间的相互作用之间的相互作用。我们的工作为形态控制的长期问题和有效指南提供了新的理解，以将OSC材料设计用于实用应用，在这种应用中，大规模加工需要绿色溶剂。