注意缺陷多动障碍(Attention-deficit hyperactivity disorder, ADHD)的核心症状是注意力不集中、冲动和多动。全世界约有2-7%的儿童受到ADHD的影响，部分会持续到成年期，成年人患病率为4 - 5%，且ADHD与不良的长期结果相关，如社会适应障碍、学业问题以及与其他精神疾病共病等。 研究发现ADHD儿童EEG普遍偏慢，其特征是低频节律波(如θ波4-7 Hz)功率增加和高频的节律波的功率(如β 14–25 Hz )。在健康发育过程中θ/β比值(TBR)逐渐下降，而ADHD患者的θ/β上升被认为反映了发育迟缓或皮质觉醒不足。然而，最近的研究对θ/β与觉醒的关系及其作为ADHD诊断的可靠依据提出了挑战。除了θ/β外，静息态α波(8-12 Hz)的功率也成为了成人ADHD患者研究的重要课题。研究发现，休息状态ADHD患者前部脑区α波更高且伴随警戒水平更低。而在健康被试中，α波振幅的升高与对刺激感知减弱、走神及注意力缺失有关，另外运动皮层α波振幅的增加与主动的运动抑制有关。然而近期一些研究发现，与健康对照组相比，ADHD成人的α波功率有所提高，而另一些研究则发现ADHD成人α波水平的降低或者没有显著差异。因此，研究中关于α波功率相互矛盾的结果被视为多种支持ADHD电生理表型可能性的证据。 面对这种矛盾的结果，使用神经反馈(neurofeedback,NFB)来控制特定脑区的振荡成了解决这一问题的一个较好的选择。神经反馈导致的可塑性已经在运动和纹状体回路中得到了证实，这与ADHD的病理机制有关。研究表明，神经反馈也许能用于改善ADHD患者的注意力不集中和冲动症状，对成年人的长期影响至少为6个月，且效应接近于哌醋甲酯（又名利他林，是一种治疗ADHD的常用一线药物）。特别是，在注意过程中被调节的α波节律波（8-12Hz）被认为是ADHD潜在的生物标记。在各类研究中，成人ADHD异常的脑电振荡活动模式被反复提及。近期，来自瑞士日内瓦大学的研究团队使用脑电神经反馈的方法让成年ADHD被试自我调节α波的节律，以探索α波振荡对注意力表现和大脑可塑性的调节作用。他们研究团队在NeuroImage Clinical上发表了题为《Linking alpha oscillations, attention and inhibitory control in adult ADHD with EEG neurofeedback》的研究论文(Deiber et al., 2020)。本文对该研究进行详细解读。
1、 研究背景 抑制控制(IC)是指抑制运动或认知过程的能力。这一执行部分主要涉及抑制冲动或习惯性反应，这是成功的目标导向行为的典型要求。由于IC在很大程度上依赖于腹外侧前额叶——随着年龄的增长而迅速恶化的纹状体脑结构，所以在60-70岁的人群中已经可以观察到IC性能的下降。因此，通过抑制任务（Go/NoGo任务）的重复练习来训练IC已经被提出作为补偿与健康老化相关的执行缺陷的潜在方法，但是目前还没有确切的证据表明随着对老年人的训练IC是否被改善，并且老年人群中支持IC可塑性的神经机制以及它们与年轻人群中的不同之处也没有得到充分的研究。
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 ERP（Event-related Potentials）作为神经电生理研究中的重要方法已经被广泛的应用在脑科学研究中。在ERP研究中，实验范式是重中之重，可靠的实验范式能够帮助研究者更好的达到实验目的，并且一些特殊的实验范式还可以诱发特定的ERP成分来帮助研究者达成特定的实验需求。因此，在ERP研究的历史中，一些设计精巧并且在可重复性上表现稳定的实验范式成功的脱颖而出，成为了受到众多研究者青睐的经典范式。如oddball范式、掩蔽范式、启动范式、双任务范式、干扰范式等等。而今天我们要介绍的范式是在语言研究中对词汇产出的时间序列模型产生重大影响的Go/No go 范式。接下里就让我们通过对两篇经典文献的回顾来看看Go/No go 范式的实现以及其经典之处！
认知障碍是帕金森疾病（PD）中常见的一个非运动性症状。但是在个体之间的认知变化的本质特点有着很大的差异。根据双症侯群假说，一组患者的特点是执行功能的缺陷，这可能与额叶纹状体功能障碍有关；其他患者主要表现为非额叶相关的认知损伤，迅速发展为帕金森疾病痴呆（PDD）。本文对事件相关电位（ERP）的研究进行了全面的回顾，通过ERP方法来证明PD中认知损伤的这种异质性特点。本综述提供了证据，显示PDD中出现P3b和失匹配负波的改变，但这不存在于非痴呆PD患者中，表明这些ERP成分的改变组成了PDD的电生理标记。相反，执行功能相关的ERP成分比如，NoGo-P3，N2以及错误（相关的）负波（Ne/ERN），在非痴呆PD患者中似乎以一种多巴胺依赖的方式减弱。因此，ERP的结果证实并得到了PD患者中认知损伤异质性的不同电生理标记。本文讨论了ERP方法的局限性和开放性问题，并提供了未来ERP研究的方向和预测。本文发表在Neuroscience and Biobehavioral Reviews杂志。
之前推送了一篇题为《浅谈脑电的theta频段振荡》的文章，对theta频段振荡进行了简单介绍。本文紧接上述文章，对beta频段振荡进行简单介绍。同样，本文不求对beta振荡做广而宽的全面介绍，内容也可能不是来自最新文献，而是对beta振荡做一个简单的梳理，希望对beta振荡不熟悉的朋友可以通过本文对beta振荡有一个基本的了解。如要对beta振荡有深入的了解，可以在本文的基础上查询最新文献研究。
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过去十年，精神疾病和EEG相关研究有所增加。Abby P. Clark等人在Neuroscience and Biobehavioral Reviews发表文章。本研究回顾了68篇相关研究，从精神疾病的几个理论模型着手，分析目前脑电方向的一些研究成果，涉及早/中/晚期ERP成分和频谱分析，对精神疾病的理论模型进行进一步的论证，并为未来研究提供依据。
Bazel 支持很多内置的规则，语言相关规则有 Shell、Objective-C、C++ 和 Java，比如 sh_binary、cc_binary、cc_import、cc_library、java_binary、java_import等。但是 Go 编译内置规则没有支持，不过好在 Bazel 支持规则扩展，可以自定义 Go 相关规则，包括可以实现如 go_binary、go_library、go_test等规则。而 `rules_go`[1] 就是 Bazel 官方维护的 Go Bazel 开源扩展规则。`gazelle`[2] 这个项目可以将 Go 项目转为 Bazel 方式构建，包括生成 BUILD.bazel 文件，根据 go.mod 文件自动生成下载依赖模块规则 go_repository。这里简单介绍下 rules_go 和 gazelle 相关内容，更多可以参考官方相关文档。
来源：ScienceAI本文约1800字，建议阅读5分钟想象一下，有一本食谱，里面有 150,000 道诱人的菜肴，但制作菜肴的很少。 想象一下，有一本食谱，里面有 150,000 道诱人的菜肴，但制作菜肴的很少。 这就是劳伦斯伯克利国家实验室 (LBNL) 的「材料项目」（Materials Project）所面临的挑战。它使用计算机预测了大约 150,000 种可以改进电池电极和催化剂等设备的新材料。但该数据库的全球用户仅仅设法将其中的一小部分用于测试，还有成千上万的未尝试。「合成已成为瓶颈，」LBN
本文约1200字，建议阅读5分钟本文将聚焦 3D 打印材料开发，用四个具体案例对目前先进方法进行解读，以期让读者从整体上对机器学习在材料开发应用方面有认知和把握。 关键词：机器学习 材料开发 3D 打印 以 AlphaFold 为代表，机器学习在生物制药、蛋白质结构预测等领域，已经有了喜人的研究成果，尤其是几何深度学习 (Geometric deep learning) 在原子结构建模方面取得的巨大进展，有望为计算材料科学中开放性问题提供解决思路。 但是，与药物样分子 (drug-like molec
根据美国科学促进会全球科学新闻网2016年5月9日报道，美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的研究人员通过实验展示了一种基于信息学的自适应性设计策略，能帮助科学家发现具有目标属性的新材料。据该研究的负责人Turab Lookman称，他们的实验旨在证明可以从一个相对较小的控制实验数据集出发，迭代引导后续实验研发具有目标属性的材料。 新材料的发现历来采用的是直觉和反复试错法，但随着化学复杂性越来越高，很大程度上需要将试错与其他方法相结合，使之更具实用性。为了解决这一问题，研究人员采用了机器学习技术来加速发现新材料并取得
新材料技术是我国制造业的“底盘技术”，在人工智能、云计算等信息技术的加持下，新材料的发现与设计、分析与计算迎来了哪些变化？8月26日，腾讯教育联合腾讯云、腾讯量子实验室、龙讯旷腾、NVIDIA共同举办云计算助力材料多尺度计算研讨会，邀请11位材料科学领域专家学者分享多尺度计算模拟与云计算领域的最新进展、技术及成果，推动多尺度计算模拟的理论发展和应用探索。 腾讯杰出科学家、腾讯量子实验室负责人张胜誉，龙讯旷腾CEO吕海峰，香港城市大学讲座教授张瑞勤，北京航空航天大学物理学院院长、教授吕广宏，中国科学院半导体
2023年11月29日，谷歌DeepMind团队在Nature杂志上发表文章Scaling deep learning for materials discovery，介绍了其在材料科学领域取得的重要突破。Nature同期文章Google AI and robots join forces to build new materials对此进行了评述。
【新智元导读】昨日Nature封面论文：哈佛大学研究者借助机器学习算法，利用“废弃”数据成功预测新材料的合成，引发学界激论：人工智能真能加速发现神奇新材料吗？该研究所用的“计算材料学”结合计算机模型和机器学习，是对传统研究方法的革新。计算机科学和人工智能的影响已经拓展到越来越多的领域，机器学习或将改变未来科研方式。 发现一种新的材料是非常艰难的过程，通常要经历无数次失败，偶尔在机缘巧合之下取得成果，还要费劲功夫反向检测这种新材料的性质。但有一批材料科学家转换思路，使用计算机模型和机器学习算法生成海量假想的材
本文简要介绍了新增的 15 种执行代码的方式，另外详细介绍了该课程提供的所有实验材料。"
该材料的出现，可极大的缓解糖尿病患者体外注射的痛苦。 近日，日本名古屋大学和东京医科齿科大学的研究人员研发了一种新型材料，该材料可以在植入糖尿病患者体内后，根据患者的血糖值变化自动释放胰岛素。 据悉，此次研发的新材料，是由苯硼酸和高分子凝胶结合而成的。在葡萄糖浓度低的环境中，该凝胶材料的表面分子就会自动形成一种薄膜。而如果其所在环境中的葡萄糖浓度升高时，该材料表面分子构成的薄膜就会立刻消失。 研究人员做了一个实验，将胰岛素注入到一个导管中，并在该导管的导流口涂上了该凝胶材料。随后，科学家将导管植入到患有糖尿
没错，就是今年3月差点掀翻物理界的“21℃室温超导新材料”成果，来自美国罗彻斯特大学Ranga Dias团队。
6月16日，腾讯量子实验室与清华大学物理系在北京签署合作备忘录，双方就功能材料数据库、机器学习辅助的材料计算方法、材料虚拟筛选云平台等领域展开探讨，达成合作。清华大学物理系段文晖院士与腾讯量子实验室负责人、腾讯杰出科学家张胜誉共同签署了合作备忘录，清华大学物理系徐勇教授、腾讯量子实验室专家研究员郝少刚、腾讯科学技术协会张谦秘书长等参与了签署仪式。 近年来，腾讯持续加大基础科学研究投入，人工智能（AI）、大数据（Big Data）和云计算融合的 ABC2.0 核心技术布局逐渐完善，建立了人工智能、量子
今天为大家介绍的是来自Mark Peplow的一篇文章。目前来自DeepMind的工具预测出近40万种稳定物质，一个自主系统学会了如何在实验室制造这些物质。
大数据文摘作品 编译：李雷、大茜、Aileen 算法和材料数据库正帮科学家预测哪些元素能合成新材料。 几百年来，人们一直是通过反复试验或者靠运气和偶然发现新材料。现在，科学家们正在使用人工智能来加速这一过程。 最近，西北大学的研究人员用AI来解决如何生成新的金属玻璃混合物的问题。这比起在实验室进行实验快了200倍。 科学家们正在构建由数千种化合物组成的数据库，以便用算法来预测哪些化合物的组合会形成有趣的新材料。还有人用AI来分析已发表的论文挖据“材料配方”以产生新材料。 过去，科学家和建筑工人们只能将材料混
该文介绍了基于习惯的突触可塑性和量子钙钛矿中的有机学习，研究人员在钙钛矿材料中发现了类似于大脑突触可塑性的行为，这一发现有望应用于开发高效、低耗能的人工智能系统。
相信对大多数人来说，半导体不是一个陌生的名词。它是集成电路和芯片制造最重要的基础材料，从电脑手机到自动驾驶汽车，半导体无处不在。回顾过去的二三十年，从九十年代重量超过一公斤，且仅能打电话的大砖头手机，到现在一二百克，功能丰富的智能手机，半导体的发展可以说是日新月异。但是最近两年，以英特尔为首的半导体厂商却开始放慢了制程的升级迭代之路。目前，半导体制造商最先进的半导体制程已经达到了7nm、5nm，但这几乎已经无限接近硅材料的物理极限。看起来，半导体新材料的研发似乎是能保持未来科技发展的唯一解决方案了。而人工智能，又能在其中发挥怎样的作用呢？
陶哲轩一直看好，ChatGPT将颠覆数学证明，而如今，AI在化学领域的潜力同样深不可测。
仅凭这个AI工具，他们发现了220万种理论上稳定的新晶体材料，不仅将预测材料稳定性的准确率从50%拉高到80%，而且38万种已经投入测试中。
昨天下午15点8分16秒，一位名为‘关山口男子技师’的up主发布了一条LK-99验证的视频，视频中他们按照之前韩国团队之前的论文，复现了“室温常压超导体”材料。
韩国室温超导全球复现的热潮，依旧在持续大爆发。韩国团队也在昨天放出了第二段悬浮视频。
机器人手臂将移液器浸入培养皿中，并将少量明亮的液体转移到位于另一台机器前面的许多容器中。当所有样品都准备好后，第二台机器测试它们的光学特性，并将结果输送到控制臂的计算机。软件分析这些实验的结果，制定一些假设，然后重新开始该过程。这一过程几乎不需要人类。
AI 工具 GNoME 发现 220 万种新晶体，相当于人类科学家 800 年的实验产出，其中 38 万种新晶体可以成为未来高新技术的稳定材料。
部分课程资料：链接：http://pan.baidu.com/s/1slhLrUP 密码：it82
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 虽然在热量传导和电子迁移方面更强，但研究者表示他们也不知道可以将立方砷化硼用在什么地方，实现商业用途更是面临巨大挑战。 硅是地球上最丰富的元素之一，已然成为现代技术的基础，从太阳能电池到计算机芯片都有硅的身影。但硅特性在半导体领域远非理想首选。 一方面，尽管硅可以让电子轻松穿过其结构，但它不太适合「电洞，holes」，电洞相当于带正电的粒子，在半导体的导电中起主要作用，因此对芯片来说很重要。 更重要的是，硅不太擅长导热，这就是为什么过热问题和昂贵的冷却系统在计算机中很常见的
最新的Nature研究向我们展示了，原来直接用力学的方法也能存储信息，这打破了机械装置和数字存储终端存在的界限。
“消融实验”（ablation study）通常指的是通过逐步移除系统的一部分来评估该系统的贡献。这种方法旨在理解系统的不同组成部分对整体系统性能的影响（简单说，控制变量做评估）。这种实验设计常用于机器学习、计算机科学、生物学等领域。
美国能源部劳伦斯伯克利国家实验室（伯克利实验室）的研究人员表明，一种未经材料科学训练的算法可以扫描数百万篇论文的文本并发现新的科学知识。
7月31日16:13，北航的研究人员在arXiv上提交了论文，称实验结果未发现LK-99的超导性。
自然界中发生的一切物理、化学和生物代谢反应，通常都伴随着热效应的变化，人们对热本质的认识经历了漫长曲折的探索历程。
如果你非要用狗哥，可以试试他的镜像，比如这个网站上的Guidebook | 让工作学习生活更高效！[1]：
衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI又达成了一个新成就！ 只用6个小时，发现新的纳米结构。如果使用传统方法，完成这个任务至少需要1个月。 这一结果发表在Science子刊Advance上。 △扫描电子显微镜图像描绘了AI发现的新型纳米结构 实验来自美国能源部（DOE）布鲁克黑文国家实验室，研究人员用AI驱动的技术，发现了3种新的纳米结构。 其中一种的结构还是非常罕见的“阶梯”型。 整个过程他们用上叫做gpCAM的算法驱动框架，它可以自主定义和执行实验的所有步骤。 数字产品初创公司CE
多孔材料的水吸附等温线是一个非常重要的参数，但这一参数的获得并不容易。这是因为多孔材料种类过多、结构多元，通过实验和计算的方式获得水吸附等温线数据成本过高，耗时过长。
一个由 QSC 支持的团队首次发现了一种以前无法检测到的量子激发态，称为轴向希格斯模式。
对相变材料性质的精准控制，将会打开相变材料广泛应用的大门。 相变材料(PCM - Phase Change Material)是指随温度变化而改变物质状态并能提供潜热的物质。其中物理性质的转变过程称为相变过程，这时相变材料将吸收或释放大量的潜热。 背景 | 热性能 吸热和散热是相变材料最基础也是最重要的性质，故而利用这一特点进行相关产品的研发是相变材料目前最为广泛的应用。 在航空航天领域，对宇航员和航天器的保护多采用相变材料，所以上世纪该材料是俄美等航空大国的垄断“财富”；后来，随着科技的发展，现在将相变材
今天给大家介绍韩国高级科学技术研究所Jidon Jang等人在Journal of the American Chemical Society上发表的文章“Structure-Based Synthesizability Prediction of Crystals Using Partially Supervised Learning”。通过预测无机材料的合成能力可以加速新材料的发现，传统方法依靠计算热力学稳定性来预测定材料合成性，但考虑因素过于简单，本文中提出了一种基于材料数据库半监督学习的机器学习方法来量化合成概率。通过对positive and unlabeled machine learning (PU learning)的优化，实现图卷积神经网络作为分类器模型输出合成分数(CLscore)。CLscore排名前100的虚拟材料中有71种材料在文献中被证实可合成。
美国斯坦福大学（Standford University）网站发布消息，称该校科学家正在将人工智能技术用于制造更安全的锂离子电池。 科学家们已经花费了几十年时间寻找锂离子电池中可燃液体电解质的安全替代品。现在，斯坦福大学的研究人员已经确定了大约20多种固体电解质，有望在未来替代智能手机、笔记本电脑和其他电子设备中使用的挥发性液体。他们的研究结果以人工智能（AI）和机器学习技术为基础，发表在《能源与环境科学》（Energy & Environmental Science）杂志上。 “电解质让锂离子在电池的正负
研究材料细观结构对载荷的响应、演化和失效机理，以及细观结构对材料宏观性能的影响的一门新兴学科，是材料科学与固体力学紧密结合的产物。
Prism是一款非常实用的科学数据分析和可视化工具，它可以帮助用户更方便地进行数据处理、分析和建模。除了常规的数据操作，Prism还提供了一些独特的功能，例如自定义模板和数据批量分析等，这些功能让用户更快速、更高效地完成数据分析任务。
有人拍了拍你的肩膀，你皮肤上有组织的触摸感受器会向你的大脑发送信息，大脑处理信息并引导你向左看，即朝着轻敲的方向看。宾夕法尼亚州立大学（Penn State）和美国空军的研究人员利用了这种机械信息处理，并将其集成到能够“思考”的工程材料中。
漫威世界中，蚁人是蚂蚁大小的超级英雄，靠一件“变身服”，人类就能在更微观的世界里大干一场。
工业世界里，高纯气体被广泛应用于半导体制造、光纤生产、科学研究、医疗健康、环保能源等诸多领域。例如，半导体行业，高纯气体是芯片制造的关键原材料，直接影响着集成电路的性能和良率。
在人们的普遍印象里，论文上了 Nature，那结论自然也就八九不离十了。然而对于熟悉人工智能的人来说，该研究有些奇怪的是：论文中模型使用的技术是「词嵌入」——既不是卷积神经网络，也不是循环神经网络等更复杂的模型。这么简单的模型，真的可以帮助我们找到成百上千研究者多年来从未找到的新材料吗？
在这份依据过去10年中所发表研究论文的引用率而确定的最优秀的100名材料学家榜单中，共有15位华人科学家入选，其中榜单前6位均为华人，美国加州大学伯克利分校教授杨培东位居第一。
不过暂未观察到悬浮现象，或许是由纯度问题导致，现在团队在卯足了劲加班加点提高样品纯度。
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