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World File Search System诺贝尔和平奖
阿克苏诺贝尔2021年年度报告
鉴于我们热衷于为客户、社区和环境带来真正的改变，我们采取了合乎逻辑的措施来提升“人、植物、油漆”的内涵，使其对公司具有更广泛、更深刻的意义。因此，我们不再仅仅关注如何谈论可持续发展，而是将“人、地球、油漆”置于我们所做的一切的核心。我们把解决全球相关挑战放在了核心位置，但我们认识到，我们无法独自做到这一点。因此，看到我们的团队在协作创新方面处于领先地位，我们感到非常高兴。我们的“绘出未来”创新生态系统正在不断发展壮大，2021 年上半年在中国举办了一场非常成功的区域活动，而我们的第二场全球创业挑战训练营和决赛活动定于 2022 年举行。
2022 年诺贝尔物理学奖
现在，量子计算机、量子网络和安全量子加密通信等研究领域十分庞大。这些发展背后的一些重要突破是由今年的诺贝尔物理学奖得主实现的。这三位获奖者都利用了量子力学中一种名为纠缠的重要现象。纠缠粒子具有共同的量子特性。量子力学认为，粒子在被测量之前可以具有未定义的特性。它们不是固定的状态，而是所有可能性的组合，每种可能性都有一定的被测量概率。测量之后，只剩下一种可能性。例如，纠缠光子（光粒子）可能彼此平行极化，即使在测量之前这种极化的方向尚不清楚。测量这种纠缠对中的一个光子可以确定其极化的平面。同时，这也决定了对另一个粒子的测量结果，即使它距离数百公里。
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
2024年诺贝尔生理学或医学奖
筛选是一种与周围电荷屏蔽电场相关的普遍现象，已被广泛采用作为修改材料特性的一种手段。虽然大多数研究都依赖于到目前为止通过掺杂或门控进行筛选的静态变化，但在这里我们证明筛选也可以推动超快时间尺度上不同量子状态的发作。通过使用时间和角度分辨的光发射光谱谱，我们表明，强烈的光学激发可以驱动1T-TISE 2，这是一种原型电荷密度波材料，几乎可以立即从偏离半金属状态的一个。通过系统地比较随时间和激发强度与理论计算的频段结构的变化，我们发现该状态的外观很可能是由于筛选长度的急剧减少而引起的。总而言之，这项工作展示了光激励如何使tise 2中非平衡半金属相的筛选驱动的设计，可能在其他强相关的材料中为高度筛选的阶段提供了一般途径。
可持续发展未来的休息室峰会
前利比里亚总统艾伦·约翰逊·索里夫（Ellen Johnson Sirleaf），长老和诺贝尔和平奖获得者的成员，封装了这些对话的精神：“我认为我们在峰会上的会议提供了一些机会，也可以从许多在您做任何事情中拥有如此丰富经验的经历中学习并将其带回 - 将其回到我们要去的地方。是那些成为使者和试图传播这个词的倡导者的人，现在是时候回去并将那些因平等机会和正义而被抛弃的人。”
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。
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