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霍普金斯医学前沿 | Medical Frontiers from Johns Hopkins
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《国家科学评论》“机器学习”前瞻
《信息与电子工程前沿》5G无线通信系统与技术
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所属行业:互联网;人工智能;大众传媒;数据挖掘;学术传播;竞赛平台
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北京
研究方向:神经调控领;域的临床研究;基础研究方向;人工智能/机器学习方向;医疗影像/医疗大数据方向;植入有源医疗仪器的体外无线充电和供电技术研究方向;低功耗植入生物医疗专用芯片设计方向;人体植入环境下射频无线通信研究方向;陶瓷封接、玻璃封接、电子器件设计及封装技术方向;激光与材料的相互作用、飞秒激光刻蚀及切割、激光焊接方向;高可靠性、高能量密度、长寿命可充电电池方向;生理信号分析方向
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博士
北京
研究方向:生物信息学;计算生物学;癌症精准医疗;癌症免疫疗法;药物反应
24-30万
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研究方向:造血干细胞;肿瘤耐药
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浙江省海宁市
研究方向:科研助理
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学士
浙江省海宁市
研究方向:环境科学
28-30万
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广东深圳
研究方向:Experimental testing of lithium-ion batteries and supercapacitors for use in hybrid battery packs
29-40万
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英国伦敦
研究方向:人工智能交叉产业研究
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研究方向:金属有机,有机合成,催化化学
20-26万
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科研生涯
国产优秀博士或“去”或“留”?——单染色体酵母论文第一作者选择申请海外博士后
深度学习学者分为四类,你属于哪个阵营?
每个人都知道人工智能是未来科技的方向,但每个人对于学 AI 都持有不同的态度。近日,Twitter 上有一张图火了,引来 Yann LeCun 等大牛、CSAIL at MIT 等账号争相转发。这张图把深度学习学者分为了四种人,描述了四种类型学习者的特征。读者们可以对号入座,看自己是 Cann YeLun 还是 LeiLei Fi。
“为什么有些导师水平很差,培养的研究生质量却很高?”
这个问题的言外之意是,我们辛辛苦苦兢兢业业在培养研究生,从开题、考核、论文写作、技术培训、学术会议、学术交流等等各个环节都不敢马虎,怎么到头来培养的研究生质量反而不如人家那些不管不问甚至放羊式管理的导师培养的好呢?
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焦点
2018年度国家自然科学基金申请项目评审结果公布
基金委于18年8月16日发布2018年度国家自然科学基金申请项目评审结果的通告。决定资助面上项目18947项、重点项目701项、重大项目1项、重点国际(地区)合作研究项目106项、青年科学基金项目17671项、优秀青年科学基金项目400项等
Uber 首席科学家:深度学习革命之后AI道路——概率机器学习
Uber 首席科学家、剑桥大学教授 Zoubin Ghahramani 回顾了概率学 AI 领域的基础,重点介绍了该领域的研究前沿,涉及到了贝叶斯深度学习、概率编程、贝叶斯优化、数据科学中的 AI 等主题。他认为在深度学习革命之后,下一个方向会是概率机器学习。
20年等待终成现实:FDA批准首个基于诺奖技术的新疗法
8月10日,美国FDA宣布批准第一款基于RNA干扰(RNAi)技术的治疗药物——patisiran,适用于一种损伤心脏、神经功能的罕见病。其中,RNAi技术可以针对性沉默与疾病相关的特定基因,从而阻止致病蛋白的表达。
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