从感知到认知,“知识方程”能否通向强人工智能

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从感知到认知,“知识方程”能否通向强人工智能

原文地址:http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/8/506998.shtm

米氏方程的方程意义

①当ν=Vmax/2时,Km=[S]。因此,Km等于酶促反应速度达最大值一半时的底物浓度。②当k-1>>k+2时,Km=k-1/k+1=Ks。因此,Km可以反映酶与底物亲和力的大小,即Km值越小,则酶与底物的亲和力越大;反之,则越小。③Km可用于判断反应级数:当[S]100Km时,ν=Vmax,反应

能斯特方程的方程应用

一、离子浓度改变时电极电势的变化根据能斯特方程可以求出离子浓度改变时电极电势变化的数值二、离子浓度改变对氧化还原反应方向的影响非标准状态下对于两个电势比较接近的电对,仅用标准电势来判断反应方向是不够的,应该考虑离子浓度改变对反应方向的影响。三、介质酸度对氧化还原反应的影响及pH电势图

能斯特方程的方程内容

通过热力学理论的推导,可以找到上述实验结果所呈现出的离子浓度比与电极电势的定量关系。对下列氧化还原反应:E=E(标准)-(RT)/(nF)ln([Zn2+]/[Cu2+])对于任一电池反应:aA+bB=cC+dDE=E(标准)-(RT)/(nF)ln(([C]c·[D]d)/([A]a·[B]b))

能斯特方程的方程用途

化学反应实际上经常在非标准状态下进行,而且反应过程中离子浓度也会改变。例如,实验室氯气的制备方法之一,是用二氧化锰与浓盐酸反应;在加热的情况下,氯气可以不断发生。但是利用标准电极电势来判断上述反应的方向,却会得出相反的结论。MnO2+4HCl=MnCl2+Cl2+2H2O还原剂的电极反应:2Cl--

图像感知或影响时间感知

科学家研究发现,图像给人的观感不仅决定了它们被记住的程度,也决定了人们对看图像时过了多少时间的感知。研究结果或有助理解时间如何被感知,同时挑战了“普遍体内钟”的概念。相关研究近日发表于《自然—人类行为》。时间知觉是人类意识的一个特征,但大脑记录、理解时间的能力却少有研究。虽然有些研究提出有一个客观“

知识产权运营与医疗感知成果转化论坛在京举行

4月26日,为庆祝第22个世界知识产权日,中国研究型医院学会与北京知识产权运营管理有限公司(简称“北京IP”)在京举办“智汇医疗·智创未来——知识产权运营与医疗感知成果转化论坛”。 本次论坛旨在响应国家战略号召,探索以科技成果重要载体知识产权为支点,聚焦打通0-1、1-

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光栅方程

光栅方程反射式衍射光栅是在衬底上周期地刻划很多微细的刻槽,一系列平行刻槽的间隔与波长相当,光栅表面涂上一层高反射率金属膜。光栅沟槽表面反射的辐射相互作用产生衍射和干涉。对某波长,在大多数方向消失,只在一定的有限方向出现,这些方向确定了衍射级次。如图1所示,光栅刻槽垂直辐射入射平面,辐射与光栅法线入射

速率方程

速率方程  (也称范第姆特方程式):H = A + B/u + C·u , H:塔板高度; u:流动相的平均线速度(cm/s)。  A ─涡流扩散项 :A与流动相性质、流动相速率无关。要减小A值,需要从提高固定相的颗粒细度和均匀性以及填充均匀性来解决。对于空心毛细管柱,A=0。固定相颗粒越小dp↓,

离子方程式

  用实际参加反应的 离子符号表示离子反应的式子。它不仅表示一定物质间的某个反应,而且表示了所有同一类型的离子反应的基本步骤为:  ①、写出有关反应的 化学方程式。  ②、可溶性的强 电解质(强酸、强碱、可溶性盐)用离子符号表示,其它难溶的物质、 气体、水等仍用分子式表示。微溶的强电解质应看其是否主

希尔方程的应用

在适当的情况下,希尔常数的值描述了配体以下列几种方式结合时的协同性:n1 - 正协同反应:一旦一个配体分子结合到酶上,酶对其他配体的亲和力就会增大。希尔方程(作为描述吸附到结合位点上的化合物浓度与结合位点的被占分数之间的关系式)是等价于朗谬尔方程的。

范德华方程的定义

范德华方程是荷兰物理学家范德瓦耳斯(van der Waals,又译“范德华”、“凡德瓦耳”)于1873年提出的一种实际气体状态方程。范德华方程是对理想气体状态方程的一种改进,特点在于将被理想气体模型所忽略的气体分子自身大小和分子之间的相互作用力考虑进来,以便更好地描述气体的宏观物理性质。

什么是young方程

将液体滴于固体平面上,液体铺展而覆盖固体表面,或形成一液滴停于其上,随体系性质而异.所形成液滴的形状依赖于接触角.接触角是固、液、气三相交界处,自固液界面经液体内部到气液界面的夹角,如图1中θ所示.平衡接触角与三个界面张力之间有如下关系:cosθ=γsv-γslγlv(1)图1液体在固体表面的接触角

范德华方程的简介

范德华方程(van der Waals equation)是范德瓦耳斯方程的另一种翻译,简称范氏方程,是荷兰物理学家范德瓦耳斯(van der Waals,又译“范德华”、“凡德瓦耳”)于1873年提出的一种实际气体状态方程。

上海高研院团队在5G人工智能感知领域取得新进展

  近日,中国科学院上海高等研究院智能信息通信技术研究与发展中心团队在IEEE Wireless Communications 杂志上发表了题为Intelligent Spectrum Sensing:When Reinforcement Learning Meets Automatic Repea

基金委发布下一代人工智能方法重大研究计划项目指南

关于发布可解释、可通用的下一代人工智能方法重大研究计划2023年度项目指南的通告国科金发计〔2023〕12号国家自然科学基金委员会现发布可解释、可通用的下一代人工智能方法重大研究计划2023年度项目指南,请申请人及依托单位按项目指南中所述的要求和注意事项申请。国家自然科学基金委员会2023年3月31

肠道“味蕾”感知炎症

  你是否曾在压力沉重的时候或者吃了很辣的食物后急着去厕所?这或许是因为肠道内的味蕾能感知炎症化学物质并且向大脑发出警告。相关成果日前发表于《细胞》杂志。  人们对这种被称为肠嗜铬细胞的味蕾知之甚少。它们最早激起科学家的好奇心是在发现肠嗜铬细胞产生了体内90%的血清素时。血清素是一种大脑化学物质,最

用天眼“感知”世界

原文地址:http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2021/3/454893.shtm 在现代化农业数据信息平台上,可以精准掌握农业生产情况,科学判断农产品价格趋势,为农业发展提供“智慧大脑”。 ——这是中国科学院空天信息创新研究院(以下简称“中科院空天院”)与

基金委|下一代人工智能方法项目指南发布

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中国科大借力AI在催化领域取得重大突破

11月22日凌晨,《科学》(Science)杂志在线发表了中国科学技术大学李微雪课题组在催化领域的突破性研究成果,该研究通过揭示负载型金属催化剂的“金属-载体相互作用”本质,展示出AI在催化科学研究中的巨大潜力。催化研究中的一个重大科学挑战是调控“金属-载体相互作用”来提高催化性能,然而传统的实验研

范德瓦耳斯方程的适应范围

范氏方程对气-液临界温度以上流体性质的描写优于理想气体方程。对温度稍低于临界温度的液体和低压气体也有较合理的描述。但是,当描述对象处于状态参量空间(P,V,T)中气液相变区(即正在发生气液转变)时,对于固定的温度,气相的压强恒为所在温度下的饱和蒸气压,即不再随体积V(严格地说应该是单位质量气体占用的

​离子方程式配平

离子方程式配平,在离子方程式中,除了难溶物质、气体、水外,其它的都写成离子形式,首先让方程两端的电荷相等,再用观察法去配平水、气体等。

标准曲线方程a怎么求

先做标准曲线y=ax+b,有2组数:标准液浓度:0.2,0.4,0.6,0.8,1,1.5,2,2.5对应吸光度:0.015,0.028,0.043,0.059,0.072,0.111,0.150,0.184做坐标图,描点,求出截距和斜率,得出a,b值。标准曲线标准曲线(standard curve

弦振动方程的推导

两种方法推导,一种是牛顿力学推导,即就是将线微元取出,进行受力分析,根据F=ma得到,这样的方法,网上一搜一大把,可以在网上搜索一下。另一种是根据分析力学推导,写出弦的动能和势能,如下:

范德瓦耳斯方程的具体应用

在流体力学中,范氏方程可以作为可压缩流体(如液态高分子材料)的PVT状态方程。这种情况下,由于比容V变化不大,可将方程简化为:(p+A)(V-b)=CT,其中p为压强,V为比容,T为温度,A、B、C均为与对象相关的参数 。

米氏方程的定义

米氏方程(Michaelis-Menten equation)是表示一个酶促反应的起始速度与底物浓度关系的速度方程。在酶促反应中,在低浓度底物情况下,反应相对于底物是一级反应(first order reaction);而当底物浓度处于中间范围时,反应(相对于底物)是混合级反应(mixed orde

米氏方程的介绍

 ,这个方程称为Michaelis-Menten方程,是在假定存在一个稳态反应条件下推导出来的,其中 值称为米氏常数, 是酶被底物饱和时的反应速度, 为底物浓度。米氏方程的图像及其上下限 由此可见 值的物理意义为反应速度 达到 时的底物浓度(即 ),单位一般为mol/L,只由酶的性质决定,而与酶的浓

智能感知与人机协同教育部重点实验室获批建设

原文地址:http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/4/497931.shtm近日,教育部公布“十四五”第一批教育部重点实验室建设立项名单。上海科技大学“智能感知与人机协同”教育部重点实验室获批立项建设。“智能感知与人机协同”重点实验室依托上科大信息科学与技术学

模式识别急需借鉴脑和神经科学

   随着计算机硬件、互联网、大数据的发展和深度学习的广泛应用,模式识别作为人工智能的一个重要分支,其方法不断更新发展,并已在许多领域中被推广应用,关注度与日俱增。  实际上,过去20多年中,互联网搜索、视频监控、文字识别、语音识别、人脸识别、人机交互等技术成功应用的背后都有模式识别方法作为支撑。