生物计算关键词在线播放_12123学法减分题库(2024年12月免费观看)
百图生科 随着AI技术的飞速发展,我们正步入一个充满变革的时代。从chatgpt到文心一言,再到商量和讯飞星火,AI技术在国内外都引起了广泛关注。 蠧炥姚报道揭示了AI技术对传统行业的冲击。以初级画师被裁员为例,引出了AI技术在内容创作行业的应用。AI画师、AI视频剪辑和AI绘图等岗位应运而生,它们在绘画质量、效率和成本上都具有显著优势。 AI技术不仅仅是抓关键词,而是通过概率预测你的所有指令。提示工程师需要具备跨界能力,分为业务驱动和技术驱动两种类型。 𑠧科是一家生命科学平台公司,致力于在生物数据时代提供更好的生物地图(BioMap)。通过百度AI底层能力打造生物计算平台,帮助药厂找到化合物,医生找到生物标志物,科研人员发现生物数据背后的意义。 ᠁I技术的本质是数字化转型过程中的新一代生产力。它不会创造太多全新的职业,而是在各行各业催生出掌握新生产力工具的传统职业。 传统行业的融合趋势也日益明显,如销售与售前的融合、产品经理与营销的融合、记者与编辑的融合等。这些变化标志着AI技术在商业和社会生活中的广泛应用。
如何高效备考高考?各科提分技巧大揭秘! 高考临近,如何有效备考?这里有一份详细的备考攻略,助你各科提分,金榜题名! 语文:重视基础,多读多背。文言文和古诗词要熟记,现代文阅读要提高理解能力。作文要练习写作技巧,保持卷面整洁。 数学:多做题,熟能生巧。重视基础题,掌握解题方法。遇到难题不要慌,尝试多种方法,逐步逼近答案。 英语:听力练习,抓住关键词。阅读理解要注意细节,找出主题句。写作时要清晰表达,避免语法错误。 𑠧駐:掌握基本概念和公式。多做实验题和计算题,熟悉物理现象和规律。解题时要注重逻辑推理,形成完整的解题思路。 🠥学:熟记元素周期表和化学方程式。多做实验题和工艺流程题,理解化学变化本质。解题时要注重细节,找出关键信息。 物:掌握基本概念和原理。多做选择题和简答题,理解生物现象和规律。解题时要注重逻辑推理,形成完整的解题思路。 ꠥ🃦调整:保持积极心态,每天给自己加油打气。合理安排作息时间,保持充沛精力。遇到困难不要慌,寻求老师和同学的帮助。 备考计划:制定详细的学习计划,分配各科时间。定期进行模拟测试,找出薄弱环节,及时调整学习策略。 祝你高考顺利,金榜题名!
德国英语授课硕士项目大盘点 德国留学干货系列第一期 探索德国的英语授课硕士项目,我们为你整理了以下学校的精彩项目: 1️⃣ 慕尼黑工大(69个项目) 搜索方式:官网筛选 主要项目:航空航天、农业生物、农业食品经济学与政策、社会学中的AI、生物学、制图学、土木工程、化学生物技术、EE、信息学、数学、材料科学、管理技术、大数据、交通系统等。 2️⃣ 慕尼黑大学(34个项目) 搜索方式:关键词“International Degree Programmes” 主要项目:数据科学、经济学、生物化学、环境与社会、国际健康、管理学、物理学、神经学、软件工程、统计学等。 3️⃣ 海德堡大学(16个项目) 搜索方式:官网筛选 主要项目:计算语言学、生物医学、CS、经济学、国际健康、分子生物学等。 4️⃣ 柏林自由大学(24个项目) 搜索方式:关键词“Programs in English” 主要项目:生物化学、生物信息、CS、数据科学、经济学、数学、药学、航空等。 5️⃣ 亚琛工大(16个项目) 搜索方式:关键词“International Master's Degree Programs” 主要项目:土木工程、生物医学、材料科学、媒体信息(要求CS专业背景)、可持续发展等。 6️⃣ 卡尔斯鲁厄理工学院(13个项目) 搜索方式:关键词“Degree Programs Taught in English” 主要项目:气象学、光学、金融工程、信息系统工程、生产与运营管理、遥感物理等。 7️⃣ 柏林洪堡大学 搜索方式:官网逐个查看 主要项目:生物物理、计算神经科学、经济学(德语和英语)、光学高分子、定量分子生物学、社会科学等。 8️⃣ 柏林工大(20个项目) 搜索方式:无关键词,但有筛选语言的功能 主要项目:计算神经科学、计算机、环境规划、地理信息、ICT创新(EE专业也可申请)、创新管理与可持续发展(基本上可跨专业)、城市设计等。 探索更多德国的英语授课硕士项目,开启你的学术之旅!
A-Level生物备考,六招制胜! A-Level生物怎么学才能拿到A*? 别担心,下面我给大家分享五个关键点,帮你轻松摘星! 答题要具体! 很多同学知识点掌握得不错,但因为答题不具体而失分。记住,A-Level生物的答案有三个关键:定义关键词、角色。特别是分值高的大题,一定要包括具体细节,可能是定义或关键术语。 注意问题的第一个词 读题时,特别留意问题的第一个词。比如,‘explain’或‘describe’类问题,你需要详细描述过程或解释为什么会出现这种现象。‘analyse’类问题可能包括数据分析。‘state’类问题最简单,通常1-2分,要求给出定义或例子。还有‘compareandcontrastAandB’对比题,答题结构是:先列出所有相似点,然后不同点。多看真题,你就能对各类题型有更好的了解。 记住关键过程 A-Level生物涉及很多专业生僻词汇,这也是生物最难的部分。比如每个考试局都会考carbon cycle或respiration,而且分值和结构都差不多,你只需要稍微调整一下就能答对。 数据分析题要包含数据 当谈论数据时,不要只是说某物减少了,而是要用数字来表示它减少了多少。通过引用数据体现你读了和理解了数据,有时候还需要再多一步,计算出百分比才能得分。 了解每个考试局的要点 每个考试局课程内容有所不同,specifications很重要,很多同学用作复习的checklist。比如,爱德思和OCR考前几个月都会发布一篇科学文章,暗示考试会考哪些topic。AQA最终考试里会有一道25分的essay题,做好充分准备很重要。
国考行测备考攻略:各模块高效复习法 常识模块 常识考察范围广泛,但只要平时多涉猎,就能成为你的得分点。特别是时政内容,多看新闻,特别是我国的重要成就,对备考很有帮助。经济、地理、生物等基础知识的考察,可以通过李梦娇的常识课程来巩固。 言语理解与表达 言语模块需要长期的积累,阅读量大的人在做题时会有语感。平时多读多练,提高自己的阅读理解和表达能力。 ⠦𐩇关系 数量关系虽然考察的是初高中数学知识,但并不容易。需要下功夫大量刷题,通过刷题掌握解题技巧。数学基础薄弱的同学,可以通过多做题来提高自己的数学能力。 推理判断 图推:做图推时,记住一些特征图,比如遇到日字图时多想一些一笔画之类的,可以提高解题速度。 定义:定义题目有时很长,做题时要练习直接锁定关键词,再使用排除法排除明显错误的选项。 类比:类比与图推要多练,建议在碎片时间里多刷题,记一些典型例子以快速反应找到关系。 逻辑推理:解题基础是逻辑学基本原理,大部分题目可以根据初中学过的数理逻辑来解答。 资料分析 资料分析考察内容单一且简单,但做题速度是最大的痛点。平时要牢记各种计算公式及计算方法,读题时学会圈画题目与文本中的重点信息。通过练习提高解题速度,最好把资料做题时间控制在25分钟左右。
初一家长必看:让孩子年级前三的秘诀 陪完初一,才敢说孩子年级前三的秘密!初一是小学到初中的关键过渡期,节奏和难度都有显著变化。家长的陪伴在这一年至关重要。以下是一些让孩子成绩稳步上升的关键点: 语文:积累和理解是关键 语文学习需要平时的积累,背诵大纲要求的古诗文和文言文,确保基础分稳拿。阅读理解是难点,建议孩子背诵答题模板,训练抓住中心思想的能力,并多做模拟题进行逐句对照。 毼重视基础计算和细节处理 数学的基础计算和细节处理非常重要。每天花20分钟练习计算,确保准确无误。整理错题本,并定期复盘错题,深入分析出错原因。通过重复练习,夯实基础,数学成绩才能长期保持优秀。 英语:单词积累是核心 词汇量是英语学习的关键。每天背10个单词,坚持一年就能掌握中考所需的2000个词汇。即使无法完全记住拼写,也要确保见词能识,词意能懂。除了背单词,建议孩子多听、多读短文,训练语感。 地理:熟记地理位置和气候分布 地理学习需要熟记各国的地理位置,掌握气候和地形分布,理解这些自然条件的成因。利用地图工具帮助孩子理解全球气候和海陆分布,直观地掌握知识。 ️ 政治:关注时事热点 政治学习需要抓住书本中的核心关键词,构建知识网络。关注时事热点,锻炼孩子将理论知识与实际事件相结合的能力。 🠧物:记忆知识点和练习 生物学习需要重点记忆知识点,如动植物细胞的区别和食物链的运作逻辑。反复练习并整理笔记,及时查漏补缺。通过复习巩固知识,确保熟练掌握。 历史:理清历史发展主线 历史学习需要理清历史发展的主线。每天利用碎片时间复习知识点,尝试将知识简化成顺口溜进行背诵,加深记忆效果。 保持良好的学习心态 良好的心态对学习很重要,压力过大会影响孩子的学习效果。家长要引导孩子保持平常心,每天给自己设定小目标,逐步完成学习任务,避免情绪波动影响效率。 通过这些方法,家长可以帮助孩子顺利过渡初一,取得优异成绩。
生物学习方法 生物学,理科中的文科,是许多学生眼中的“甜蜜陷阱”。 想要从生物学的海洋中脱颖而出,从30分飞跃到90分吗?这里有一些实用的学习策略,助你一臂之力! 基础知识是关键:回归课本,这是提升生物成绩的第一步。课本中的每一个知识点都可能是考试的重点。利用早读时间,专注地背诵生物课本,不要放过任何一个细节,包括黑体字、小字介绍和图片下的科普。 构建知识体系:检测自己对基础知识的掌握程度,可以通过构建思维导图来实现。只写关键词,其他内容在心里默背,然后对照课本检查自己的记忆是否完整。 刷题与复习:刷题是检验知识掌握程度的有效方式。通过大量刷题,你会发现万变不离其宗,考题始终围绕课本内容展开。做题时,不仅要选出正确答案,还要思考错误的原因,用一套题复习多个考点。 错题与巩固:对于错题,要及时进行修改并分析。回归课本,再次巩固不熟悉的知识点。遗传类概率计算题的正确率可以通过大量练习同一类型的题目来提高。 렩🥅钻牛角尖:不要在某个难以理解的知识点上花费过多时间。想不明白不要紧,不妨碍做对题。生物学习的重点是理解和应用,而不是无休止的纠结。 ᠨ륁努力:每天埋头刷题背书,但成绩不见提升?可能是你在重复已经掌握的知识。提升的关键在于弄明白自己不会的知识点,而不是无休止地重复。 通过这些策略,你将能够逐步提升生物学的成绩,从30分飞跃到90分不再是梦想!𑀀
2023药物虚拟筛选30篇论文分析 影响因子 在PubMed上以"virtual screening"为关键词搜索并限定2023年,我们发现了多达3700多篇论文。随机抽取了前面的30篇进行分析,发现这些论文的平均影响因子为5.7,其中最高的一篇发表在NC上,其余大部分影响因子在5-7分之间,显示出药物虚拟筛选科研项目的较高水平。 찟쨙拟筛选技术 分子对接是最经典且常用的技术,占比高达97%。其次是分子动力学模拟,占比60%。ADMET预测分析用于评估药物是否能成功转化到细胞效应与体内药效,机器学习/深度学习虽然新颖但尚未完全成熟,而药效团模型则是一个经典且能节省大量计算资源的方法。 𑰟𑨍柳馝妺 商业化合物库仍然是最大的来源,包括ChemDiv、Specs、Maybridge等老牌药用化合物供应商,这些库中的化合物可以随时购买用于生物测试。其次是天然产物/中药库,这些天然产物在几十亿年的进化中形成了容易产生生理效应的结构,是研究的热点。虚拟化合物库虽然量大上限高,但需要有合成渠道。课题组自己收集的化合物也是不少实验室独有的科研秘籍。
初中各科学习大揭秘:家长必看! 语文:语文的差距主要在平时的积累上,阅读、背诵和积累是关键。多读名著,多背诵古诗文,初中后期任务重,前期就要好好准备。 英语:初一的英语还可以靠小学的基础,但如果一直吃老本,不提前背单词和语法,初二就会很被动,因为英语语法的难点都在初二。 数学:数学是最能拉开差距的一门。很多孩子在小学就学到了初中数学的知识点,建议有能力的参加数学竞赛,既能提前学习,又能提高数学思维。如果没有提前学习,那就做好预习工作,预习能提高课堂效率。数学的学习要有合理的顺序:概念定理公式(会背会理解)、课后例题(母题,举一反三)、刷题(计算,整错题)。整理错题的重要性比你盲目刷题的效果好太多。 初中小四门:以应付考试为主,课堂上高效利用,课后及时巩固,考前两周突击。历史要熟悉各个历史时期的重大事件、重要人物、政治制度、文化艺术等方面的内容。道法要串联关键词,把背的内容和题对上号。地理不少计算,地图多看,不是全靠背的,要理解。生物物理没有启蒙过,就预习课本,多刷几个知识点题目。 初中时间紧,各科要抓对重点,成绩才不会掉队!
人类世与数据世界 一、 人类世这个概念,其实强调的是人类活动对地球环境和生态系统产生的深远影响,它标志着人类成为了影响地球地质和生物过程的主导力量。而数据改变世界,则更多是从科技和信息发展的角度,来描述数据如何推动社会进步和创新。人类活动产生了大量的数据,这些数据又反过来帮助我们更好地理解和应对人类世带来的挑战。 数据就像是一把钥匙,能够打开通往新知识和新发现的大门。有了数据,我们可以更深入地了解自然界和人类社会的规律,推动科学和技术的进步。同时,数据还可以帮助我们做出更明智的决策,优化资源配置,提高生产效率,从而推动社会的繁荣和发展。 二、 20世纪50年代末流行词“控制论”,实际上就是指AI,是由诺伯特ⷧ思、并在达特茅斯会上提出了“人工智能”概念。2017年之后,Transformer这项AI技术名称,源自电影《变形金刚》(Transformers)。 还一个叫做“Token”是测量数据量的概念。比特是计算机信息量单位,按token付费给ChatGPT。改变了AI的格局。 今天,一个新的领域,称为AI for Science(人工智能技术来推动科学研究和发展)。PASCA书的一句引言:一切都与规模有关——数据规模、模型规模以及计算规模。CPU只有2000多个晶体管。晶体管的数量视为计算能力的等价物,NVIDIA的处理器,它有超过2000 多亿个晶体管。计算能力提高了2000多亿倍。 三、 阿波罗登月,宇航员Bill Anders拍摄地球照片说,“我们来探索月球,但实际上我们发现了地球。”“蓝色大理石”。图片真正推动了地球系统科学这一重要研究领域的发展,改变了我们对地球的认识。 用iPhone拍照时,你知道那里有什么东西,你只是想捕捉它们。而对于哈勃来说,在拍摄空白以发现未知的事物,不知道里面有什么。哈勃的照片实际上都不是真正的照片。它们是通过计算能力合成的。原本并不存在这样的照片格式。与计算密集型、数据驱动和基于模型的研究相关。这三个关键词,都与计算有关。(2024-11-29老邓)
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