湍流促进了物理系统中跨尺度的能量/信息快速传输。这些特性对大脑功能很重要，但目前尚不清楚大脑内部的动态主干是否也表现出动荡。利用来自1003名健康参与者的大规模神经成像经验数据，我们展示了类似湍流的人类大脑动力学。此外，我们还建立了一个耦合振荡器的全脑模型，以证明与数据最匹配的区域对应着最大发达的湍流样动力学，这也对应着对外部刺激处理的最大敏感性(信息能力)。该模型通过遵循作为布线成本原则的解剖连接的指数距离规则来显示解剖学的经济性。这在类似湍流的大脑活动和最佳的大脑功能之间建立了牢固的联系。总的来说，我们的研究结果揭示了一种分析和建模全脑动态的方法，表明一种湍流样的动态内在主干有助于大规模网络通信。 2.简介
电磁橇是电磁驱动地面超高速试验设施，能将吨级及以上物体，最高加速到时速1030公里。
云机器人就是云计算与机器人学的结合。而机器人则是云机器人的主要终端，云可以为机器人提供数据监控以及分析服务，同时也可从远端遥操作机器人的动作。腾讯云社区为大家了解和使用腾讯云服务提供了优秀的平台。而对于机器人部分，下面给出关于机器人关键技术之一的动力学建模与仿真的介绍。
动力学主要分为正向动力学（FK）和反向动力学（IK）。 正向动力学实现起来十分简单，了解点基本原理，或者网上一搜，都能写出来。 反向动力学中比较流行的方法则是 Cyclic Coordinate Descent（CCD）和 Forward And Backward Reaching Inverse Kinematics (FABRIK)。 还有几何分析与雅可比矩阵的方法，计算起来比较复杂，用的不是太多。
很多人第一次听到空气动力学这个词时，或许会比较头痛，感觉进入到了一个玄之又玄的领域。毕竟在大家印象中，空气动力学大多与飞行器有关，比如飞机、火箭、战斗机等等。但其实，空气动力学其实距离我们日常生活很近。
2D刚体动力学模拟器Dyna-Kinematics，具有很多可以生成炫酷动画的开源库。话不多说，先给出1个仿真案例
睡眠对于认知和维持健康的大脑功能至关重要。神经活动中的慢波有助于记忆巩固，而脑脊液（CSF）有助于清除大脑中的代谢废物。这两个过程是否相关尚不清楚。波士顿大学生物医学工程系的Fultz等人对此进行了研究，结果发表在Science杂志。我们使用累加的神经影像技术来测量人脑的生理和神经动力学。发现非快速眼动睡眠期间出现的振荡电生理，血液动力学和 CSF 动态的连贯模式。神经慢波之后是血液动力学振荡，而血液动力学振荡又与 CSF 流量相关。这些结果表明，沉睡的大脑在宏观范围内表现出 CSF 流动波，并且这些 CSF 动态与神经和血液动力学节律相互关联。
如何将强化学习用于火箭发动机引擎研发的创新解决方案中。本文作者Bird公司的数据科学家Edward Mehr，将分享他是如何同各领域专家合作，以及介绍机器学习技术在制造业中的应用以及机器学习产品经理的职责。
于是，这位SpaceX的铁杆粉丝首先基于气缸动力学，将火箭简化为一个二维平面上的刚体：
今天给大家介绍的是ICLR 2022 under review的一项有关分子生成的研究。作者提出的模型MOG利用能量模型生成数据集分布外的分子。不同于传统的最小化能量策略，MOG通过在生成过程中引入多个量中心到朗之万动力学方程中增强能量。实验结果表明，MOG能够显著提高生成分子的新颖性和对接分数。此外，这种基于能量增强的策略能被广泛应用在目前的模型中，增强它们生成的新颖性。
梦晨 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 从汽车动力学“转行”智能视觉感知，3年斩获2篇CVPR论文。 其中一篇，还是今年CVPR论文的最佳学生论文奖。 奖项颁了二十多届，今年第一次颁给来自中国高校的学生一作，打败了哈佛大学博士生&谷歌的另一篇论文研究。 这是同济大学在读二年级硕士、阿里达摩院实习生陈涵晟的真实经历。 转方向前，他对汽车动力学同样兴趣十足，曾经加入过赛车队，主导空气动力学开发，最终团队在大学生国际赛事上获了奖； 读研第一年，论文就入选了CVPR，但却因为理论不够充分，转而
候选化合物的不良药代动力学和毒性是药物开发失败的重要原因之一，尽早评估吸收、分布、代谢、排泄和毒性(ADMET)属性，可以及早规避失败风险。计算机ADMET预测模型可以辅助药物化学家设计和优化先导物，下面这10个目前可以开放获取的ADMET预测工具值得收藏!
即使一个深层网络能够通过选择参数表达所需的函数，也不清楚什么时候可以通过（随机）梯度下降将公式(3)中的训练误差 εTrain((w,D) 下降来成功地找到这组参数。这种误差曲面的典型特征、它对训练样本数量和网络结构的依赖性，以及它对学习动力学的影响，成为人们非常感兴趣的问题。
SpaceX 作为一家太空探索技术公司是美国一家民营航天制造商和太空运输公司，由伊隆 · 马斯克于 2002 年创办，目标是降低太空运输的成本，并进行火星探索。SpaceX 成立近 20 年以来，吸引了无数的火箭爱好者。
AI 科技评论按：对于机器人强化学习来说，基于视觉的物块堆叠和推动是最常见的任务，为了减小训练过程的成本和安全问题，我们希望最小化训练过程中与环境交互的次数。但从相机这样复杂的图像传感器中进行高效学习却十分困难。为了解决这一问题，伯克利的研究人员提出了一种新型基于模型的强化学习方法并发表了相关文章介绍了这一成果，AI 科技评论将其编译如下。
即使一个深层网络能够通过选择参数表达所需的函数，也不清楚什么时候可以通过（随机）梯度下降将公式(3)中的训练误差 下降来成功地找到这组参数。这种误差曲面的典型特征、它对训练样本数量和网络结构的依赖性，以及它对学习动态的影响，成为人们非常感兴趣的问题。
多体系统动力学形成了多种建模和分析的方法， 早期的动力学研究主要包括 Newton-Euler 矢量力学方法和基于 Lagrange 方程的分析力学方法。 这种方法对于解决自由度较少的简单刚体系统， 其方程数目比较少， 计算量也比较小， 比较容易， 但是， 对于复杂的刚体系统， 随着自由度的增加， 方程数目 会急剧增加， 计算量增大。 随着时代的发展， 计算机技术得到了突飞猛进的进步， 虽然可以利用计算机编程求解出动力学方程组， 但是， 对于求解下一时刻的关节角速度需要合适的数值积分方法， 而且需要编写程序， 虽然这种方法可以求解出方程的解， 但是， 由于这种编程方法不具有通用性， 针对每个具体问题， 都需要编程求解， 效率比较低， 因此， 如果能在动力学建模的同时就考虑其计算问题， 并且在建模过程中考虑其建模和求解的通用性， 就能较好的解决此问题。
本文介绍由美国马萨诸塞州怀特黑德生物医学研究所的Xiaojie Xu和Jonathan S. Weissman以及匹兹堡大学计算与系统生物学系的Jianhua Xing共同发表在Cell的研究成果：基于单细胞测序(scRNA-seq)RNA速度和代谢标记预测细胞状态。作者提出了一个分析框架dynamo (https://github.com/aristoteleo/dynamo-release)，推断绝对RNA速度，重建预测细胞命运的连续向量场，利用微分几何提取潜在的规则，最终预测出最佳的重编程路径和扰动结果。进一步分析了dynamo在克服传统基于剪接的RNA速度分析的基本限制方面的能力，表明其能在代谢标记的人类造血scRNA-seq数据集上精确估计速度。此外，微分几何分析揭示了驱动早期巨核细胞出现的机制，并阐明了PU.1-GATA1电路中的不对称调节。利用最小作用路径方法，dynamo可以准确预测驱动无数造血系统的转变，并最终由计算机干扰预测基因微扰引起细胞命运的转变。综上，Dynamo有助于开展细胞状态转变的定量分析和预测。
是的，我们已步入药物研发的新时代，AI 和高性能计算 (HPC) 模拟技术现可在更短时间内生成更加安全有效的候选药物，同时降低研发成本。化学家可借助 AI 流程开发更优质的小分子候选药物和更有效的合成途径。在计算机虚拟筛选中，医疗人员可借助经 GPU 加速的 HPC 模拟技术，在临床前研究中找到最佳匹配。此外，分子生物学家还可在由低温电子显微镜 (cryo EM) 生成的高分辨率分子结构图像中发现新的疾病靶标。
今天为大家介绍的是来自Tracey Pirali的一篇综述论文。氘代替氢原子的替代反应将在分子中增加一个中子。尽管这是一个微小的变化，但这种结构修饰被称为氘化，可能会改善药物的药代动力学和/或毒性特性，从而与非氘化的对应物相比，在疗效和安全性方面可能带来改进。最初主要通过“氘开关”方法开发已上市药物的氘代物，如氘替贝嗪，该药物于2017年成为首个获得FDA批准的氘代药物。在过去几年中，研究重点已转向将氘化应用于新型药物发现，2022年FDA批准了创新的全新氘化药物德克拉伐替尼。在综述中，作者突出了药物发现和开发中氘化领域的关键里程碑，强调了最近和具有指导意义的药物化学计划，并讨论了药物开发者面临的机遇和障碍，以及尚待解决的问题。
熟悉《三体》的科幻爱好者们都知道，三体人所在行星围绕着三颗恒星运行。不仅行星轨道极其不稳定，连三颗恒星之间的相对位置也变化无穷。所以，三体人经常要面临灭绝性的气候，不是严寒就是酷热，搞得三体人总是不能安心地建立长久的文明，时不时被打断。要么暂时像水熊虫一样脱水躲避灾难，要么就得从头再来。
博雯 金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI SpaceX 20周年生日这天，粉丝却送上了一份火箭爆炸合集作为礼物？ SpaceX的20年历史就是决心和坚持的最好例子。 感谢你从未放弃，马斯克！ 事实上，自2002年成立以来，SpaceX的火箭就一直与失败如影随形。 最初三次火箭爆炸差点导致新生的SpaceX破产，而后来的发射前爆炸、发射后不受控制、着陆问题等数次失败经历，甚至让人们将火箭发射的焦点一度集中在“这次会不会爆炸”上…… 但到了今天，SpaceX已经成为了商业航天领域公认的No
普通的矢量属于3D矢量，即每个3D矢量是由空间的三个标量表示，举例来说，空间的某个位置矢量是由三个XYZ轴的标量值得到，空间的力矢量是力在XYZ轴的标量值合成，力矩也是三个标量合成。而在6D 空间矢量则是分为运动学量以及动力学量，具体为
编辑 | 绿萝 化学反应的发现不仅受到获得实验数据的速度的影响，还受到化学家理解这些数据的难易程度的影响。揭示新的催化反应的机理基础是一个特别复杂的问题，通常需要计算和物理有机化学的专业知识。然而，研究催化反应很重要，因为它们代表了最有效的化学过程。 近日，来自英国曼彻斯特大学（UoM）化学系的 Burés 和 Larrosa 报告了一种机器学习模型，展示了可以训练深度神经网络模型来分析普通动力学数据并自动阐明相应的机理类别，而无需任何额外的用户输入。该模型以出色的精度识别各种类型的机理。 研究结果表明，人
麻醉是临床前脑卒中研究的一个主要混杂因素，因为镇静患者很少发生脑卒中。此外，麻醉作为神经毒性或保护剂影响脑功能和脑卒中结局。到目前为止，还没有一种方法适合在对清醒动物进行血流动力学成像同时大规模记录脑功能的同时诱导中风。由于这个原因，人们对中风后的头几个小时以及相关的功能改变仍然知之甚少。在这里，我们提出了一种策略来研究卒中血流动力学和卒中诱导的功能改变，而不需要麻醉的混淆效应，即在清醒状态下。功能超声(fUS)成像用于连续监测脑卒中发作后3小时内65个脑区/半球的脑血容量(CBV)变化。在清醒的大鼠中，使用一种适合永久性大脑中动脉闭塞的化学血栓形成剂诱导局灶性皮质缺血。早期(0-3小时)和延迟(第5天)的fUS记录能够表征缺血的特征，扩张性去极化和体感觉丘脑皮质回路的功能改变。脑卒中后丘脑皮质功能在脑卒中后早期和后期时间点(0-3小时和5天)均受到影响。总的来说，我们的方法有助于对血流动力学和脑功能进行早期、持续和慢性评估。当与中风研究或其他病理分析相结合时，这种方法旨在增强我们对生理病理学的理解，从而开发相关的治疗干预措施。
在三阴性乳腺癌（TNBC）中，将化疗与检查点抑制剂相结合的好处仍然不是很清楚。作者利用单细胞RNA和ATAC测序来检查22名患有晚期TNBC的患者的免疫细胞动力学，这些患者的治疗方法是紫杉醇或与阿特珠单抗 (Atezolizumab)的结合。我们证明，高水平的基底CXCL13+ T细胞与巨噬细胞的炎性特征有关，可以预测对组合疗法的有效反应。在反应灵敏的患者中，淋巴组织诱导（LTi）细胞、滤泡B（Bfoc）细胞、CXCL13 +T细胞和常规1型树突状细胞（cDC1）在联合治疗后协同增加，但在紫杉醇单一疗法后则减少。我们的数据突出了CXCL13 +T细胞在有效应对抗PD-L1疗法方面的重要性，并表明通过紫杉醇疗法减少这些细胞可能会损害伴随阿特珠单抗 (Atezolizumab)进行TNBC治疗的临床结果。
当时这个项目一经发出，在Reddit上的热度就达到了2.1K，演示视频在Youtube上的观看量也达到了3万多次。
为什么深度学习在实践中通常能获得较好的泛化能力？现实数据集包含内在的简单结构，过度参数化的深层神经网络趋向于首先学习这种简单结构。
在机器人手臂上添加相应的力学传感器，为之在运动过程中提供反馈信号，进而使得机器人具有触觉。以往的研究资料表明，机器人精确的运动控制离不开动力学分析，因此，本部分对常用的动力学分析方法进行介绍，提供简单实例，为后续工作提供基础。
近日，来自伦敦大学学院认知神经系的Takamitsu Watanabe和Geraint Rees在nature communications期刊上发表了一项研究，利用静息态fMRI数据探析了自闭症的大脑动力学特征。该研究发现与正常人相比，高危自闭症的成年人在一些神经连接中会有一些不稳定的中间状态，这些特殊的状态能够预测自闭症的严重程度。另外，为了比较IQ是否和这些变化有关，研究利用自闭症患者的IQ来预测大脑动力学系统的稳定性。最后发现这些大脑动力学系统的行为与大脑网络的隔离有关。这些发现表明，自闭症患者大脑
随着大规模数据集预训练模型的广泛应用，迁移学习已成为计算机视觉任务中的关键技术。但是，从大量的预训练模型库中为特定下游任务选择最优的预训练模型仍然是一个挑战。现有的方法主要依赖于编码的静态特征与任务标签之间的统计相关性来测量预训练模型的可迁移性，但它们忽略了微调过程中潜在的表示动力学的影响，导致结果不可靠，尤其是对于自监督模型。在本文中，我们从潜在能量的角度提出了一种新颖的方法——PED，来解决这些挑战。我们将迁移学习动力视为降低系统潜在能量的过程，并直接对影响微调动力学的相互作用力进行物理学建模。通过在物理驱动模型中捕获动态表示的运动来降低潜在能量，我们可以获得增强和更稳定的观测结果来估计可迁移性。在10个下游任务和12个自监督模型上的实验结果表明，我们的方法可以顺利集成到现有的优秀技术中，增强它们的性能，这揭示了它在模型选择任务中的有效性和发掘迁移学习机制的潜力。我们的代码将在https://github.com/lixiaotong97/PED上开源。
建立柔性机械臂动力学方程主要利用Newton-Euler和Lagrange方程这两个最具代表性的方程，另外比较常用的还有Kane方法等。为了建立动力学模型和控制的方便，柔性关节一般简化为弹簧。当连杆存在柔性时，常采用假设模态法、有限元法、有限段法等方法描述相应臂杆的柔性变形，然后再根据需要进行截断。柔性臂杆的变形常常简化为Euler-Bernulli梁来处理，即考虑到机械臂连杆的长度总比其截面尺寸大得多，运行过程中所产生的轴向变形和剪切变形相对于挠曲变形而言非常小，柔性臂杆只考虑挠曲变形，忽略轴向变形和剪切变形。因而从动力学角度看，每根柔性连杆都可视为一段梁。
本文介绍一篇来自浙江大学侯廷军教授、康玉副教授和碳硅智慧联合发表在Chemical Science的论文《SDEGen: Learning to Evolve Molecular Conformations from Thermodynamic Noise for Conformation Generation》。该论文提出了一种将分子力学当中的随机动力学系统和深度学习当中的概率模型相结合的小分子三维构象生成模型：SDEGen。作者采用随机微分方程（Stochastic Differential Equation, SDE）模拟分子构象从热噪声分布到热平衡分布的过程，联合概率深度学习的最新DDIM（Denoising Diffusion Implicit Models）模型，不仅提高了模型生成构象的效率，并且在多项评测任务（包括构象生成质量、原子间距离分布和构象簇的热力学性质）上实现了精度的提升。如在构象生成质量上，其多样性指标优于传统方法22%，准确性指标优于传统方法40%；在热力学性质预测方面，将传统方法的精度提升了一个数量级，与量化计算的结果误差缩小至～2kJ/mol。除此之外，这篇文章还引入了晶体构象的比对实验和势能面分布实验，为构象生成任务的评测提供了更多维及更物理的视角。大量的实验表明，SDEGen不仅可以搜索到小分子晶体构象所在的势能面的势阱当中，还可以搜索到完整势能面上多个局域优势构象。同时，SDEGen模型计算效率极高，在分子对接、药效团识别、定量构效关系等药物设计任务中具有广泛的应用前景。
导语 “一个能自我膨胀的石头、一个能被随意挤压变形的坚硬钻石、一堆失重漂浮在空中的玻璃球、一片随风飘动的柔软玻璃。或者是任何你能想到的奇幻场景…” 所有这些奇妙幻想，柔体动力学将全部满足。接下来本文将带你了解这个充满创造力的奇幻世界。 一、基础概念 想要玩好柔体，首先要了解柔体的基本构成和它的基础原理。 1、柔体弹簧 在C4D柔体动力学标签下，我们能看到有一个叫弹簧的参数部分。这部分则是柔体的基本受力规则，分别由“构造弹簧”、“斜切弹簧”、“弯曲弹簧”这三种弹簧组成。这三种弹簧共同存在，并且是同时起作用
据多家媒体报道，有太空研究人员发现，马斯克旗下SpaceX的一枚太空垃圾即将在今年3月撞击月球，目前还不知道将对月球造成何种影响。
任何认知功能都是由许多皮质部位网络介导的，这些部位的活动是通过复杂的时间动力学来协调的。为了理解认知，我们需要在空间和时间上同时识别大脑的反应。在此，我们提出了一种技术，通过将功能性磁共振成像(fMRI)和脑电或脑磁(M/EEG)记录的人脑多变量反应模式联系起来来实现这一点。我们介绍了这种称为M/EEG-fMRI融合的无创分析技术的原理和当前应用，并讨论了其优缺点。我们强调了它在认知神经科学中的广泛适用性，以及它对进一步发展和延伸的开放性如何赋予它在未来更深入理解认知的强大潜力。
智源导读：深度学习的统计神经动力学主要涉及用信息几何的方法对深度随机权值网络进行研究。深度学习技术近年来在计算机视觉、语音识别等任务取得了巨大成功，但是其背后的数学理论发展却很滞后。日本理化所的Shun-ichi Amari先生（中文：甘利俊一）近期在北京智源大会上发表了题为《信息几何法：理解深度神经网络学习机制的重要工具》的演讲。在演讲中，甘利先生梳理了人工神经网络研究的部分重要历史事件，分享了近两年在深度学习理论的一些最新研究成果，指出统计神经动力学方法可以为理解深度学习提供重要的理论工具。
动脉自旋标记(ASL)是一种非侵入性磁共振成像(MRI)技术，它使用内源性动脉血作为动态示踪剂来量化器官的组织灌注。血流灌注描述了一个器官中给定体积的组织向毛细血管床输送和交换的动脉血水量，单位是 mL/100g/min。ASL常用于人脑，灰质脑灌注为70mL/100g/min，白质为20mL/100g/min。由于其非侵入性，ASL现在被更广泛地应用于其他器官，包括肾脏、肝脏、外周肌肉、胰腺和心脏。由于ASL不需要外源性造影剂，随着时间的推移重复使用是安全的，因此可以用来追踪疾病进展或药物治疗引起的灌注变化。本文发表在Advances in Magnetic Resonance Technology and Applications中。
人类白细胞抗原(HLA)和肽(pHLA)之间相互作用的计算预测可以加快表位筛选和疫苗设计。因此，上海交通大学魏冬青教授和熊毅副研究员的博士生褚晏伊和香港大学深圳医院的张艳博士合作开发了TransMut框架。该文章于2022年3月23日发表于《Nature Machine Intelligence》。该框架包含了用于pHLA结合预测的TransPHLA和用于突变肽优化的AOMP程序，它可以推广到生物分子的任何结合和突变任务（图1）。
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柔性机器人轻量节能, 对环境和目 标的变化具有适应性, 但也存在因 为结构刚度较低而导致的结构振动的问题.现有的绝大多数机器人结构设计是结构刚度最大化, 以减小机器人结构的振动而实现精确的运动定位. 但是, 这种最大化刚度结构的机器人用材多、 不经济, 结构笨重不节能, 惯量大而动态性能差, 生产效率低. 况且, 不存在绝对的刚性结构, 一定条件的输入会激励出 一定频率的振动, 即使设计成最大化刚度结构, 机器人在高速重载的工作条件下同 样面临着结构振动的问 题.
昨天，我们分享了一篇2D物理文档《LayaAirIDE的可视化2D物理使用文档》。
无人驾驶汽车真实上路后所要面临的外部环境是复杂多变的。通过利用仿真模拟软件可以检查算法，也可以训练无人车面对不同场景下的感知、决策等算法。 模拟平台有很多种，如果分类的话，可以分为两种：开源和收费的。
hello，大家好！今天给大家分享一个最近在做的一个项目，是基于美图的一个专利进行复现的。
什么是传染病动力学？numpy和matplotlib用python实现传染病模型SI模型SIS模型SIR模型SEIR模型
对于多自由度机械臂， 为了研究机械臂的运动特性， 因此需要建立多自由度机械臂的半实物仿真系统以及全数值仿真系统， 而对其动力学的研究又是其中必不可少的环节之一。考虑到实时系统下， 计算机的运算速度以及数据通讯速度， 用于模拟机械臂运动的正向动力学需满足实时性、 快速性以及稳定性。 为此，有必要研究一种针对多自由度冗余机械臂的实时动力学用于模拟机械臂的实际运动情况。
概念介绍 UIDynamic从ios7才开始有的，其他2D仿真引擎： BOX2D：C语言框架，免费 Chipmunk：C语言框架免费，其他版本收费(C#、Objective-C、Java) 必须遵守了UIDynamicItem协议的控件才能应用这些行为，UIView遵守了，所以所有控件都可以使用 使用步骤：创建一个动画者对象UIDynamicAnimator并设置坐标系，再添加一个动画行为对象（并设置动画作用的控件） UIDynamic中的三个重要概念 UIDynamicAnimator：动画者，为动力
机械臂是典型的多体系统，研究机器人操作能力，机械臂是典型的研究对象之一。关于机械臂的基本理论知识主要涉及到机器人的路径规划、轨迹规划、运动学以及动力学。机器人的相关概念具体如下所示：
T-HPC可以帮助勘探行业进行勘探数据分析，分析并模拟出勘测区域的地质构造，从而精确寻找资源位置。
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