《城市规模法则》:城市研究和空间科学中的异速生长|新书速递
导语
今天给大家推荐的书“Urban Scaling: Allometry in Urban Studies and Spatial Science”介绍城市的规模法则和异速生长,是城市科学中一个相对较新的研究领域。该书由意大利都灵理工大学区域和城市研究与规划系(DIST)副教授Luca S. D’Acci编纂,由来自13个国家42所大学与机构的58位学者共同撰写。
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- 10小时前
复杂社会建模与推演:城市应急管理与智能信息传播|周四直播·复杂系统自动建模读书会第二季
导语
数字时代的信息通信技术革命性地改变了人与人之间相互连接与互动交流的方式,彻底改变了人们的生产与生活,带来了根本性的社会变迁,也带来了丰富的复杂多维的社会生活数据。然而,传统建模方法在处理复杂数据和动态变化时存在显著局限,难以应对社会问题数字化的挑战。相比之下,数字化推动了数据驱动的研究范式发展,现有的自动建模方法能够高效处理海量数据,捕捉其中非线性关系,并实时调整以应对环境变化,从而模拟复杂社会,推演系统本质规律,为社会治理提供更准确的分析与决策支持。
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- 10小时前
分析约 7500 万篇论文揭示:人工智能如何更好地推动科学创新|集智科学家最新成果
导语
最近,2024年诺贝尔物理学奖颁奖授予人工神经网络与机器学习,化学奖授予蛋白质设计和结构预测,展现了人工智能在推动科学创新方面的重要作用。然而,AI 到底如何促进当下科学的发展?又将如何影响科学的未来?对于 AI 带来的广阔机遇,科学家做好准备了吗?香港大学社会科学学院助理教授高见与美国西北大学凯洛格商学院教授王大顺合作于10月11日在 Nature Human Behaviour 发表最新研究,对这些问题提供了定量解释。
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- 10小时前
AI能否让复杂系统变简单|CNCC第三届“AI+复杂系统”技术论坛
CNCC 2024技术论坛
暨第三届“AI+复杂系统”前沿论坛
由中国计算机学会和清华大学电子工程系城市科学与计算研究中心联合举办的第三届“AI+复杂系统”前沿论坛将于2024中国计算机大会(CNCC)期间召开。
本论坛已成功举办两届,聚焦复杂系统科学与数据科学的交叉前沿研究问题,探讨数据密集型、人工智能(AI)方法驱动的复杂性科学研究新范式,本届论坛将进一步展望AI for Complex System在地球系统、航空工程、城市社会治理等代表性场景的科学应用前景。
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- 2024-10-13
昆虫也有意识吗?昆虫脑的复杂性与意识的进化
德国维尔茨堡一个蜂巢中的蜜蜂(西方蜜蜂,Apis mellifera)。照片由马克·莫法特/明登/国家地理杂志拍摄。
导语
动物不像人类一样说话,就没有思想吗?意识是人类特有的属性吗?许多迹象表明,类意识现象可能不仅存在于人类或大猩猩中——也可能存在于昆虫中。昆虫的内心世界并非一片黯淡,有研究发现,蜜蜂不仅会思考和“交谈”,还会做梦;它们会因为之前的经历表现出乐观或悲观的情绪;而果蝇则会在睡眠时产生几种不同类型的脑波。类似于翅膀或肺,意识是一种进化的发明,从这个角度而言,一些昆虫很可能也属于意识主体。
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- 2024-10-13
细胞态转化的定量研究:动力学、统计性质与流形分析|周三直播·生命复杂性读书会
导语
细胞作为高维复杂系统如何实现自组织调控?本周三晚的「生命复杂性」读书会将由中国科学院理论物理研究所副研究员王维康老师分享,从细胞态的定义开始,介绍细胞态转化的动力学、统计性质和流形分析。欢迎感兴趣的朋友加入读书会,参与讨论交流!
内容简介
所有成熟的个体都从单个胚胎干细胞发育而来。细胞作为高维复杂系统,是如何实现如此精准的自组织调控?这是生命科学里最吸引人的问题之一。
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- 2024-10-13
费米玻色机及其统计力学分析丨周一分享·AI by Complexity读书会
导语
2024年诺贝尔物理学奖引发大家对Physics for AI的关注,中山大学黄海平教授发起的PMI Lab,长期从统计物理角度关注神经计算的理论基础,并且在2022年出版了《神经网络的统计力学》书籍,帮助学习统计力学的基本原理及其在理解神经网络内部工作原理的应用。本期我们邀请了PMI Lab成员谢明山来分享他们在今年9月新发表的工作,关于费米波色机背后的研究问题、背景、基本思想、框架和实验设计与结果。
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- 2024-10-13
2024年诺贝尔物理学奖为何授予机器学习领域?
导语
2024年诺贝尔物理学奖为何会颁给机器学习领域的研究者?这一决定令许多人感到意外,甚至产生了疑问:机器学习与物理学之间真的有如此深刻的联系吗?难道这不应该是计算机领域的奖项吗?香港浸会大学助理教授、集智科学家唐乾元(傅渥成)从人工神经网络开始,探讨了物理学与机器学习之间的紧密联系。物理学与AI领域的双向互动不仅促进了物理学和机器学习的融合,也加速了对复杂系统的理解。
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- 2024-10-10
神经网络理论研究的挑战性课题:统计物理能否给智能科学带来第一性原理?
导语
2024年诺贝尔物理学奖授予John Hopfield 和 Geoffrey Hinton,表彰他们“通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”。近年来由于大型语言模型的迅速发展,对于 Hopfield 网络的研究兴趣被重新点燃。在本文中,中山大学物理学院教授黄海平列出了他认为对神经网络研究最重要的八个问题:表示学习、泛化、对抗脆弱性、连续学习、因果学习、大脑的内在模型、大语言模型、意识理论。文章也提供了对这些基本问题的背后可能构建的统计力学理论的个人观点。
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- 2024-10-10
中国人才流动的过程、机制及效应丨周六直播·科学学读书会
导语
为了思考和回应科学的多元化挑战、科学开放性面临的危机,以及新兴技术对科学的冲击,集智俱乐部联合美国匹兹堡大学博士后崔浩川、东南大学副研究员孙烨、田纳西大学信息学院助理教授李恺、纽约大学阿布扎比分校博士研究生刘逢源、南京大学地理与海洋科学学院研究员古恒宇,共同发起「面向未来的科学学读书会」,这是继「复杂系统下的科学学读书会」之后的新一季科学学读书会。读书会从2024年8月25日开始,每周六晚19:00-21:00,持续时间预计8-10周。
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- 2024-10-09