纳米
《奇点临近》续作来了！雷・库兹韦尔预言人类「永生」，活 120 岁太短
感谢IT之家网友 刺客 的线索投递！【新智元导读】雷・库兹韦尔即将出版《奇点临近》的全新续作 ——《奇点更近》。在书中，他更加大胆地承诺，人类可以获得「永生」，库兹韦尔认为在本世纪 40-50 年代，人类将重建自己的身体和大脑，使其远远超出我们生物体的能力。声名赫赫的未来学家雷・库兹韦尔（Ray Kurzweil），即将出版新书《奇点更近：当我们与人工智能融合》（The Singularity Is Nearer: When We Merge With AI）。将由企鹅兰登旗下的维京出版社于 2024 年 6 月
准确率达 80%，深度学习识别布朗运动中纳米粒子形状
编辑 | 绿萝随着纳米粒子在医疗、制药和工业领域的实际应用。从材料的角度出发，需要对每个纳米粒子的性质和团聚状态进行评价并进行质量控制。评估液体中纳米粒子的一种方法是分析布朗运动的轨迹。虽然纳米粒子跟踪分析技术（Nano-tracking analysis，NTA） 是一种用于测量从微观到纳米尺度的单个粒子的简单方法，但它不能评估纳米粒子的形状一直是一个长期存在的问题。NTA 在使用 Stokes-Einstein 方程量化粒子大小时总是假设球形，但无法验证所测量的粒子是否真的是球形的。东京大学的研究团队提出了一种
准确率达 95%，机器学习预测复杂新材料合成
编辑/绿萝科学家和机构每年都投入非常多的资源来发现新材料，以期为燃料提供催化剂。随着自然资源的减少，以及对更高价值和先进性能产品的需求增长，研究人员越来越多地关注到纳米材料。但识别新材料的连续实验方法对材料发现施加了不可逾越的限制。近日，美国西北大学和丰田研究所（TRI）的研究人员应用机器学习来指导新纳米材料的合成，消除了材料发现相关的障碍。这种训练有素的算法，可通过定义数据集来准确预测可用于清洁能源、化学和汽车行业燃料的重要催化剂。该研究以「Machine learning–accelerated design
纳米孔检测特定蛋白质，使细胞能够与计算机通话
编辑 | 萝卜皮基因编码的报告蛋白一直是生物技术研究的支柱，使科学家能够跟踪基因表达、了解细胞内过程和调试工程基因回路。但依赖荧光和其他光学方法的传统报告方案存在实际局限性，可能会给该领域的未来进展蒙上阴影。因此使用纳米孔检测特定蛋白质，目前具有挑战性。为了应对这一挑战，华盛顿大学的研究人员开发了一组超过 20 个纳米孔可寻址蛋白质标签，它们被设计为报告基因（NanoporeTERs，或 NTERs）。NTER 由分泌标签、折叠结构域和纳米孔靶向 C 端尾部构成，其中可以编码任意肽条码。该团队展示了使用 MinIO
- 1