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论文结构序列权威发布_论文组成的五个部分(2024年12月精准访谈)

内容来源：安定传媒所属栏目：观点更新日期：2024-12-02

论文结构序列

ESGCI导读分享：《金字塔原理》下在我们的思维世界中，归纳法和演绎法是两种截然不同的思考方式。归纳法更擅长于创造性思维，就像我们在写论文时，会用到定性和定量研究。归纳法更贴近于定性，因为它关注的是从具体案例中提炼出新的概念。很多硕士、博士在写论文时，会选择定性研究，探索那些前沿案例，从中归纳出创新的元素。而演绎法呢？它更多的是与定量研究相关联。你可以设计一个问卷，发出一定量，让大家填写，以得出结论。演绎法往往基于一种传统的推演逻辑，相对固定。那么，这两种方法有没有瑕疵呢？答案是肯定的。归纳法的最大问题是它的不完整性。在自然科学中，如果有一个反例，那么这个学说就不成立。但在社会科学中，一般有70%的可信度就已经很有指导意义了。演绎法也有其逻辑悖论，比如概念之间的分歧。所以，金字塔原理告诉我们，人类的认识论有一个逻辑叠加的序列。它指出，一篇文章的组织或想要有组织地表述一个问题，有三种方法：时间序列、结构序列和程度序列。金字塔原理强调的是有限的选择带来无穷无尽的选择。解决的方式有三种：利用时间轴、挂靠某种结构、挑选部分作为重点。金字塔原理的应用非常广泛。它可以帮助我们梳理某种状态，组织演说。爱因斯坦曾经说过，提出一个问题比解决或回答一个问题更重要。然而，很多人面临的问题是，他们不知道如何提出问题，或者觉得到处都是问题。在这种情况下，金字塔原理教我们如何界定问题。界定问题是一个连续分析的方法，认为问题实际上是在一定背景下，现状和你目标之间的差距。具体应用方面，金字塔原理可以应用于公文书写中，帮助我们简练地阐述问题。同时，它也能增加公文书写中的精彩内容。此外，金字塔原理在编故事中也大有裨益。总之，金字塔原理为我们提供了一种思考和表达问题的新方式，让我们在面对复杂问题时，能够更加有条理地进行思考和表达。

AlphaFold3揭秘：原理可视化想要了解AlphaFold3是如何工作的吗？它的架构相当复杂，论文中的描述可能会让人感到困惑。因此，我们制作了一个更加友好且详细的可视化图表，帮助你更好地理解其原理。 𐟓Š 模型概览 AlphaFold3模型可以分为三个主要部分：准备阶段：用户提供一些分子的序列，以预测它们的结构。这些序列需要被嵌入到数值张量中。此外，模型还会检索一组与用户提供的分子具有相似结构的其他分子。输入准备步骤识别这些分子，并将它们作为自己的张量嵌入。表征学习：给定创建的单个和成对张量，使用多种变体的注意力机制来更新这些表征。结构预测：使用改进的表征，以及创建的原始输入，通过条件扩散来预测结构。 𐟔 输入准备步骤 Tokenization：将分子序列转换为数值张量。检索：找到与用户提供的分子具有相似结构的分子。构建Atom-Level表征：将分子转换为原子级别的表征。更新Atom-Level表征：对原子级别的表征进行更新。 Atom-Level → Token-Level：将原子级别的表征转换回分子级别的表征。 𐟧 表征学习模块模版模块：提供固定的注意力机制模板。 MSA模块：使用多序列比对（Multiple Sequence Alignment）来更新表征。 Pairformer模块：关注三角形（triangles）并应用注意力机制。 𐟌€ 扩散模块扩散的基础：准备条件张量。准备token-level的条件张量：在token级别应用注意力，并将结果投影回原子级别。准备atom-level的条件张量：在原子级别应用注意力，去预测原子级别的噪声更新。 𐟓‰ 损失函数和训练细节损失函数和置信度头：计算损失和置信度指标。置信度指标如何计算：包括pLDDT、PAE和PDE等指标。循环利用、交叉蒸馏、裁剪和多阶段训练：训练过程中的一些细节。批次大小：选择合适的批次大小以提高训练效率。 𐟤” 思考总结检索增强：通过检索相似结构来提高预测准确性。对偏差注意力：关注并减少模型中的偏差。自监督训练：使用自监督学习来提高模型的泛化能力。损失设计：设计合理的损失函数来优化模型性能。回收机制：通过回收机制来提高模型的效率。数据的交叉蒸馏：使用交叉蒸馏技术来提高模型的鲁棒性。通过这些详细的步骤和图表，你可以更好地理解AlphaFold3的工作原理，从而更好地应用这个强大的工具来预测蛋白质结构。

#大模型日报# ai前沿动态【让RNN再次复兴】链接：论文概述：本文重新审视了传统的循环神经网络（LSTM和GRU），强调了它们尽管被Transformer掩盖，但仍然具有潜力。关键在于克服其顺序计算的限制。作者重新评估了传统的循环神经网络（RNN），特别是LSTM和GRU，通过简化其结构使其能够并行训练，并证明其性能与最新的序列模型相当，挑战了复杂架构在序列建模中必要性的传统观点。

机器学习与大数据分析可视化大作业指南 𐟚€ 机器学习与大数据分析可视化大作业指南 𐟑‰𐟑‰𐟑‰秒回机器学习回归分类聚类数据分析可视化异常检测数据挖掘大数据期末作业实验报告模型调优数据结构 python 绘图数据分析可视化数据结构等 𐟓… 截止日期：2024年9月23日 𐟓‚ 文件夹名称：Python大数据分析数据建模可视化分析期末作业论文 𐟓 目标：完成本科硕士期末大作业论文，涵盖数据结构、算法、机器学习代码复现，目标检测、多分类、线性回归、时间序列分析。 𐟓ˆ 可视化工具：Xgboost、Lightgbm、RNN、LSTM、Attention Transformer等。 𐟓Š 主要内容： Python大数据分析数据建模与可视化机器学习代码复现目标检测、多分类、线性回归、时间序列分析 Xgboost、Lightgbm、RNN、LSTM、Attention Transformer等模型应用 𐟓š 附加信息：请在规定时间内提交作业，逾期将无法修改。作业需包含所有所需内容，确保质量。祝大家顺利完成大作业！

Paper初稿倒计时24天：每日进展记录今天的工作虽然时间不长，但质量很高，而且并不疲惫，可能是因为收到了有益的反馈，得到了启发。以下是一些达成的项目和想法： 𐟐𐠨﷦•™数学语言：今天在连接层级的数学语言上有些迷茫，于是向𐟐𐨯𗦕™。经过一个多小时的详细解释，思路清晰了很多，𐟐𐨿˜给出了一些关于数学语言和文章结构的中肯建议。果然，闭门造车不可行，多多请教和交流可以更好地学习！ 𐟓Š 回溯代码版本：今天继续找昨天的bug。对比历史版本一无所获后，重新跑了一遍以前的代码，发现transformer一样出现了梯度消失的问题。查看pytorch最新发布，三周前有一次更新，其中和梯度相关的某个语法加了条件限制。于是暂时将pytorch回溯到前一个版本，重新加上metrics跑出了结果，赶完deadline有空再做更新。 𐟖Œ️ 绘制模型pipeline图：今天画完了模型pipeline图，对模型的整体流程有了更清晰的认识。 𐟓– 阅读经典论文：今天阅读了一些经典论文，对模型的介绍和数学描述有了更详细的规划。 𐟓 序列构建、target及Loss的表达式：今天在纸上写了序列构建、target以及Loss的表达式，对模型的理解更加深入。 𐟚𖢀♀️ 散步放松：傍晚时分，阳光正好，出门散步了一个多小时，搭上了落日时的末班车回家，放松心情。这些小进展让我对论文的初稿写作更有信心，期待接下来的24天能有更多的突破！

科研小组五年：我的科研思维养成记𐟒እ˜🯼Œ大家好！上一篇笔记里，我分享了在科研小组五年里积累的一些科研经验。今天，我想继续聊聊我在这五年里学到的科研思维和方法。希望这些分享能对正在科研路上奋斗的小伙伴们有所帮助！发散思维：从间接联系中找到答案𐟔 有时候，我们面对一个问题，可能一时半会儿找不到直接的答案。这时候，就需要用到发散思维。举个例子吧，假设我们正在研究A和H之间的关系，但发现它们之间没有直接的关联。这时候，我们可以从A出发，找到与A相关的B、C、D等事物，再从H出发，找到与H相关的E、F、G等事物。然后，看看这些B、C、D与E、F、G之间有没有关系。如果有，那不就间接证明了A和H之间的联系吗？这样一来，我们的关系网扩大了，找到答案的可能性也就更大了！类比思维：相似之处也能说明问题𐟓Š 类比思维在科研中也非常重要。当A和H之间有明显的关联时，如果B和A在本质上有很多相似之处（比如基因序列和结构），那么我们就可以把A和H的关系与B和H的关系进行类比。这样，我们就能推测B和H之间也有相似的关联。写课题和论文时要避免思维跳跃✍️ 写作中最大的敌人就是思维跳跃！特别是当我们对自己研究的内容非常熟悉时，很容易在写作过程中跳来跳去。但记住，好的课题和论文是逻辑严密的，不能有思维中断。所以，在写课题或论文时，一定要反复提醒自己要缜密思考，避免出现逻辑中断的情况。引用文献和相似文献推荐𐟓š 看论文时，除了关注眼前的这篇论文讲了什么，还要重视这篇论文引用的文献以及网页中推荐的更多相似文献。尤其是当你需要通过找论文来支持自己的观点时。单凭关键词检索是很容易漏掉重要文献的，因为描述同一个事物的关键词有很多个。但如果把引用文献和更多相似文献都用上，找关键词或者找证据就事半功倍了！好了，今天的分享就到这里啦！如果你们觉得这些经验有用，记得点赞收藏哦！之后我还会继续分享更多干货，感兴趣的小伙伴记得关注我！一起进步，一起变优秀吧！𐟒–

薇诺娜屏障特护霜：修复敏感肌的秘密武器 𐟌𘨖‡诺娜全新推出的「屏障特护霜」，专为肌肤脆弱、敏感的人群设计，提供院线级的修护效果。 𐟌🥯𙤺Ž天生薄皮、频繁美容护理、过度清洁或熬夜的人群，这款产品能够有效保护肌肤，防止敏感反应。 𐟔줺祓中含有神经酰胺NP、青刺果油和胆甾醇等成分，通过311仿生补脂科技，高密度填补皮肤脂质，加强肌肤屏障，加速修护。 𐟒ꦿ€活三大屏障蛋白，修正屏障序列，加固屏障结构，使肌肤更加强韧。 𐟓Š第三方权威检测机构进行了28天的真人实测，结果显示，使用后肌肤屏障牢固度提升37.3%，持久水润度提升72.78%，防御力提升47.45%。 𐟏娯夺祓经过循证皮肤学验证，拥有强大的医学权威认证，超过千家院线及皮肤学专家首推，拥有9大临床观察论文背书。 𐟌ˆ体验院线级修护，重建肌肤防御力，让肌肤恢复健康强韧。

CNN+LSTM，预测新突破！ 𐟓ˆ 为了提高时间序列预测的准确性，科学家们结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的优点，创造了一种新型的混合模型——CNN-LSTM结构。 𐟔 这种模型的设计独特之处在于，它不仅能够同时处理时空数据，还能提取深层次的特征，并有效减少过拟合问题，从而实现高效和精确的时间序列预测，其效果远超传统方法。 𐟓š 因此，CNN-LSTM模型已成为解决时间序列预测问题的重要工具，相关领域的研究也变得非常活跃，不断有高质量的研究成果出现。 𐟓– 为了帮助大家了解CNN-LSTM的最新进展和创新思路，我整理了今年发表的8篇相关论文，希望这些资料能为您的研究提供有价值的参考和启发。

「2024年诺贝尔奖今起揭晓」突发新闻瑞典皇家科学院决定授予2024年诺贝尔化学奖，其中一半授予大卫ⷨ𔝥…‹“用于计算蛋白质设计”，另一半共同授予德米斯ⷥ“ˆ萨比斯和约翰ⷍⷨ鹧€“用于蛋白质结构预测”。 David Baker's most cited paper: 这篇研究探讨了新的神经网络架构，用于准确地从氨基酸序列预测蛋白质结构。这项研究受到了DeepMind的AlphaFold2在最近的CASP14竞赛中表现出色的启发。 Demis Hassabis & John M. Jumper最著名的论文: 这篇论文讨论了基于氨基酸序列预测蛋白质三维结构的问题。这是生物学中的一个重要问题，因为理解蛋白质的结构有助于理解其功能。然而，实验确定蛋白质结构的过程缓慢且困难。论文介绍了一种新的计算方法，名为AlphaFold，能够准确预测蛋白质结构。

文献综述其实没那么难：4步搞定！ 𐟔 文献数据的来源：数据库：中国知网超星数字图书馆万方学术期刊万方学位论文人大报刊复印资料社会科学引文索引（CSSCI）龙源期刊网外文数据库： ScienceDirect WoS (含 SCIE，SSCI，AHCI，BCI 等) EBSCO (含 PsycArticle，ERIC，Ebooks等) SpringerLink Journals JSTOR SpringerLink Books ERIC ProQuest 学位论文全文库 𐟓‘ 关键词和文献检索：在电子资源数据库中，你可以通过多种方式检索文献，如“主题”、“篇名”、“关键词”、“作者”和“单位”。其中，“主题”和“关键词”是最常用的检索方式。一个简单的方法是从论文题目中提取关键词。 𐟓– 文献综述的文本特点：综合性：尽可能全面地展示前人在某个研究领域的重要成果。代表性：选择那些对后续研究有重要影响的观点或看法。评论性：对概念的变化、自变量的变化、样本局限以及研究方法或工具的局限进行评论。 𐟓Š 文献综述的结构：年代序列式结构：从最早的研究开始，然后是过去的研究，现在的研究，以及未来可能的发展方向。学派发展式结构：展示不同学派的观点和态度，以及在这些基础上提出的新观点。货架问题式结构：将问题分为四个维度，逐一进行讨论。以上四个方面是撰写文献综述时需要关注的要点，它们回答了文献的来源、如何寻找、规范的文献应该是什么样子等基本问题。