生物学研究的内容包括生物的

生物制药考研方向的选择，有两大类，一类是偏向于生物方向，一类是偏向于制药与药学相关方向。结合个人特点选择。如果偏向选择生物方向，可以选择的有：生物化学与分子生物学，该专业开设院校相对较多，以下截图仅为部分院校。考试科目公共课考政治和英语一，专业课多为自命题。以北京林业大学为例，考试科目为政治、英一、分子生物学、生物化学。如果选择偏药学方向，可以选择药物分析、药理学、药剂学、生药学、药物分析学、药物化学、药物设计学、药学、微生物与生化药学。选择偏药学方向的会多一些，就业方向更多，就业前景相对好一些。其中，考研的考试科目，以药物分析为例，首都医科大学初试科目考政治、英语一、化学综合、药物的波普解析。而中科院上海药物所药物分析初试科目考政治、英一、物理化学、有机化学。再来看微生物与生化药学，中国科学院大学初试考政治、英一、生物化学与分子生物学、微生物学院。总的来说，生物制药考研方向非常多，不同的专业方向，专业课考试科目有所差别，是由学校自命题。相关专业考生可以通过中国研究生招生信息网的硕士目录，进行查询，看看高校的开设专业方向及初试科目，来结合自身学习优势特点，选择相应的专业方向。想了解更多精彩内容，快来关注51考研网

提高初中生物成绩必备细节知识，要早些记住哟！要点1、初中生物易错字要点2、生物中常考的“过程”1、科学探究的基本过程:提出问题→作出假设→制定计划→实施计划→得出结论→表达交流2、显微镜的操作步骤:取拿与安放→对光→安放装片→观察→整理和存放3、临时装片的制作步骤:(1)植物细胞:擦→滴→撕→展→盖→染→吸(2)动物细胞:擦→滴→刮→涂→盖→染→吸4、多细胞生物体的结构层次:(1)动物体(或:人体):细胞→组织→器官→系统→动物体(或:人体)(2)植物体:细胞→组织→器官→植物体5、呼吸的全过程:肺泡与外界的气体交换(肺的通气)→肺泡内的气体交换→气体在血液中的运输→组织里的气体交换6、消化道:口腔→咽→食道→胃→小肠→大肠→肛门7、体循环:左心室→主动脉→各级动脉→全身毛细血管→各级静脉→上、下腔静脉→右心房8、肺循环:右心室→肺动脉→肺部周围毛细血管→肺静脉→左心房9、视觉的形成过程:外界光线→角膜→房水→瞳孔→晶状体→玻璃体→视网膜上形成倒立的物像→视神经→大脑皮层的视觉中枢→产生正立的像10、听觉的形成过程:声波→外耳道→鼓膜→听小骨→耳蜗→听觉神经传导神经冲动→大脑皮层的听觉中枢→形成听觉11、尿的形成具体过程12、反射弧的传递过程:感受器→传入神经纤维→神经中枢→传出神经纤维→效应器13、分类单位从小到大的顺序:种→属→科→目→纲→门→界14、昆虫的发育过程:完全变态发育:受精卵→幼虫→蛹→成虫不完全变态发育:受精卵→幼虫-→成虫15、原始生命的起源过程:(原始大气) (氨基酸、核苷酸) (蛋白质、 核酸)无机小分子物质-→有机小分子物质→有机大分子物质- >独立的体系-→-→原始生命 (标志:原始的新陈代谢和个体增殖)16、脊椎动物心脏进化比较:鱼类的心脏为一-心房一心室 → 两栖类的心脏为两心房-心室→爬行类的心脏为两心房一心室；心室内有不完全的隔膜→鸟类和哺乳类的心脏为两心房两心室。17、植物和脊椎动物的进化历程:18、人类进化的过程:南方古猿→能人-→直立人→智人19.酸奶的制作步骤:灭菌-→接种-→密封-→发酵要点3、生物中的“不一-定”1、生产者不一定是绿色植物，还包括化能合成细菌和光能合成细菌。2、消费者不一定是动物，还包括寄生细菌和真菌。3、分解者不- -定是营腐生生活的细菌、真菌，生物圈中有些动物以动物遗体、遗物为食进行腐生生活，也属于分解者，如蚯蚓、蜣螂。4、有些动物不一-定是消费者，如蚯蚓、蜣螂属于分解者。5、大多数双子叶植物种子没有胚乳，但胡萝卜、蓖麻等双子叶植物种子有胚乳;大多数单子叶植物种子中有胚乳，但兰花、慈菇、泽泻等单子叶植物种子中无胚乳。6、似“鱼”而非鱼:娃娃鱼(大鯢)为两栖动物;鲸鱼(即鲸)为哺乳动物;甲鱼(即鳖)、鳄鱼为爬行动物;章鱼、鱿鱼、鮑鱼、墨鱼(乌贼)等属于软体动物。7、蝎、蜘蛛属于节肢动物门，蛛形纲，不属于昆虫;蜈蚣为多足纲，不属于昆虫；蚂蚁属于昆虫，但一般无翅。8、绿色植物并不一-定是叶片制造有机物，事实上，凡是植物的绿色部分，细胞中含有叶绿体就能制造有机物。但是叶片是绿色植物制造有机物的主要器官。在活的植物体中，并不-定所有细胞都能进行组织培养，导管为死细胞不能进行组织培养。9、并非所有鱼的名称中都有“鱼字，海马、中华鲟、泥鳅都属于鱼类;并非生活在水中会游泳的动物一定是鱼类，海豚、鲸属于哺乳动物。10、不是所有生活在水中的动物都用鳃呼吸，如水生哺乳动物、水生爬行动物等用肺呼吸。11、鸟类不一定都会飞，如鸵鸟、企鹅等不会飞;会飞的也不一定是鸟类， 如昆虫(节肢动物门)、蝙蝠(哺乳类)都会飞。12、并不是所有低级反射的中枢都在脊髓，还有小脑、脑干,如呼吸、心跳的基本生命中枢在脑干。13、并不是所有的变异都能够遗传给下一代，只有可遗传的变异能够遗传;并不是所有的变异都是有利的，有有利变异和不利变异。14、动脉血管里不一定都是动脉血，肺动脉里流的是静脉血;静脉血管里不一定都是静脉血，肺静脉里流的是动脉血。15、并不是所有的有机物都能提供能量，维生素属于有机物但不分解提供能量。16、并不是所有的细胞都能分裂和分化，如:癌变细胞只分裂而不分化;成熟的红细胞不分裂、不分化。17、所有的生物具有应激性，如对声音、光、气味、水的刺激作出反应，而只有具有中枢神经系统的动物才有反射。要点4、易错、易混知识点于货1、动物的呼吸:(1)蚯蚓主要靠湿润的体壁呼吸;(2)草履虫主要靠表膜呼吸;(3)蝗虫的呼吸部位在胸部、腹部，而不是头部;呼吸器官是气管而非气门;(4)青蛙主要靠肺呼吸，皮肤辅助呼吸;(5)鸟类是双重呼吸，肺是呼吸的主要器官，气囊具有暂时贮存气体(辅助呼吸)的功能;(6)鱼类主要用鳃呼吸，软体动物多用鳃呼吸。2、①保护生物的栖息环境，保护生态系统的多样性，是保护生物多样性的根本措施;②就地保护,是保护生物多样性的根本途径;建立自然保护区是保护生物多样性最为有效的措施。(做选择题时注意:这几种说法有时混在一起，还需要和其他选项相比较来选)③保护生物多样性的根本目的：保护基因的多样性3、近视眼:晶状体曲度过大，眼球前后径过长，配戴凹透镜;远视眼:晶状体曲度过小，眼球前后径过短，配戴凸透镜。观察由远到近的物体 时，睫状体收缩，晶状体曲度变大，前后径变长。4、尿的形成:肾小球和肾小囊内壁的滤过作用，使得一部分水、无机盐、葡萄糖、尿素等物质都可以滤过到肾小囊腔，形成原尿，所以原尿中不含有血细胞和大分子蛋白质。肾小管的重吸收作用吸收的是大部分水、全部葡萄糖、部分无机盐,所以尿液中不含有葡糖糖，而尿素、一部分无机盐和水等形成尿液，且尿素和无机盐的浓度增加。5、特殊血管内的血液:肺动脉内流静脉血;肺静脉内流动脉血;肾静脉内流含氮废物最少，或尿素含量最少的静脉血;从小肠出来的血液是营养物质含量最多的静脉血。6、(1)输送卵细胞、受精的场所一输卵管;(2)胚胎发育的场所一子 宫;(3)产生卵细胞的结构一一卵巢;(4)产生精子的结构一睾丸;(5)生命的起点一受精卵;(6)胎儿和母体交换物质的器官一胎盘;(7)胚胎发育早期所需的营养来自一卵黄;(8)受精卵分裂，形成胚胎并植入子宫内膜叫着床(俗称怀孕)。7、将叶片放在盛有酒精的小烧杯中，再放入大烧杯内隔水加热，褪去的是叶绿素而不是叶绿体。8、制作植物细胞临时装片时，在载玻片，上滴加的是清水;制作动物细胞临时装片时，滴加的是生理盐水，染色用的液体都是碘液。9、生态系统.-般都由四种成分组成，而食物链和食物网只含有生产者和消费者，缺少了分解者和非生物部分。要点5、生物中的生活常识1、人在打点滴(打针)时，药物注射到人体内的血管及平常所说的“青筋”都是指静脉。2、做亲子鉴定时需要从血液中提取DNA,DNA来自血液成分的白细胞。3、血小板过少，机体会异常出血(血友病);血小板过多，机体易形成血栓。4、人体缺氧时数量明显增多的血细胞是红细胞。5、酿酒、做馒头或面包一-酵母菌;制作酸奶、奶酪和泡菜乳酸菌；制醋 醋酸杆菌。6、生病后需药物治疗，口服和注射都可以，但注射比口服见效快。注射药物直接进 入血液;而口服要经消化、吸收才能进入血液，然后才随血液循环运输到身体各处。7、当遇到有人突然晕倒或溺水或意外事故等情况时，先判断他(她)有无呼吸或意识后，立即拨打120急救，求助急救中心或实施人工呼吸、伤口处理等措施。8、早春播种时常用塑料薄膜覆盖地面是为了提高地表温度，为种子萌发提供适宜的温度。9、我们食用的水果或粮食产量比较高的原因:提高光合作用,合成的有机物多;而呼吸作用分解有机物少,故积累有机物多。10、人体废物排出的三条途径:呼吸系统排出少量水和二氧化碳;泌尿系统排出大量的水、尿素和无机盐;皮肤排出部分水、尿素和无机盐。生物学的基本观点树立正确的生物学观点是学习生物的重要目标之一,正确的生物学观点又是学习、研究生物学的有力武器，有了正确的生物学观点，就可以更迅速更准确地学到生物学知识。1、结构与功能相统-的观点结构与功能相统- -的观点包括两层意思:一-是- -定的结构产生与之相对应的功能;二是任何功能都需要-定的结构来 完成。2、生物的整体性观点系统论有一-个重要的思想，就是整体大于各部分之和,这一思想也完全适合生物领域。例如，细胞膜、线粒体、中心体等细胞器都有其特有的功能，但是只有在它们组成一个整体_细胞的时候才能完成对应的功能，如果离开了细胞的整体，单独的一个细胞器是无法完成它的功能的。3、生物进化适应的观点辩证法认为，一切事物都处在不断地运动变化之中，任何事物都有一个产生、发展、和灭亡的过程，所谓产生就是生命的起源，所谓发展就是生物的进化。4、生态学观点生态学观，点的基本内容是生物与环境之间是相互影响、相互作用，也是相互倚赖、相互制约，生物与环境是一-个不可分割的统一整体。

大家好，欢迎收看我的手心温度34，今天小编要给大家的介绍的是生物:以考查能力为核心。如果你认为生物学科在理科综合中所占比例较小,赋分较少就可以放松复习,那你就大错特错了。高考考的是学生的综合能力,不管你的物理和化学学得多么好,倘若生物学科天生“残疾”,那总分也不会太高。所以,生物学科的复习依然要以巩固课本知识为出发点,紧跟老师的复习进度,依据《考试说明》的要求一一突破各个知识点。同时,要在平日的练习当中查漏补缺,加强对重要概念、原理和重要结论的记忆,努力把每一个概念、原理、规律真正弄清楚、弄明白。但同时,虽然《考试说明》中的任何一个知识点都可以作为出题点,但在复习的时候依然要对重点有所倾斜。例如,生物的新陈代谢、生命活动的调节性和遗传变异,这3部分知识是高中生物3册书的灵魂,也是高考的重点和难点。因此,复习这部分知识时考生要特别留心,可以结合手头资料,分析涉及的题型,并查阅自己经常出错的地方,进行归纳总结。找出这部分知识考查的特点和规律,突破重点、难点,使自己能够触类旁通、举一反三。哪4种能力才是生物学科最需要的?高考通过考查考生的4种能力来检测大家是否对生物有准确的掌握,所以,了解并理解这4种能力对更好地备考复习很有必要。①理解能力。《考试说明》对考生的理解能力是按照由低到高3个层次进行介绍的。首先就是要能把握所学知识的要点,并知道其内在联系。其次是能够利用多种形式,包括文字、图表、图解等来阐述生物学知识。最后就是要运用自己所学到的知识来解决一些实际的问题。②实验与探究能力。《考试说明》对这项能力从4个方面作出了全面的要求:第一是要独立完成“生物知识内容表”当中所列出的所有实验,包括实验目的、原理、方法和操作步骤、操作技能等,并能够综合运用;第二是能够验证实验。要会设计简单的验证性实验,会正确地选择实验材料,分析实验原理,准确地写出结果和结论等;第三就是要对生物学的间题进行简单的探索,并尽可能地将一些生物学知识应用到实际生活中去;第四就是对实验评价能力的考查,这也是最高能力层次的要求,评价的内容主要是实验方案,也可以是其他方面。③获取信息的能力。考纲列举的获取信息能力包括:一是获取信息解决生物学问题的能力;二是关注社会热点信息的能力。前者要求从试题给出的文字、图表中捕获与解决问题相关的有效信息,后者则要求在社会生活中善于用学科的眼光搜寻有用的重大信息。两点要求将理论与实践相衔接,引导学生提高获取信息的能力。获取信息能力的考查广泛存在于高考生物的各类试题中,是高考考查的重点和热点。④综合运用能力。综合运用能力是对生物科学素养的总体要求,其涉及范围最广。前3项能力更多强调运用生物学知识解决生物学问题,本项能力则要求解决自然界和社会生活中的生物学问题,其解决问题的难度更大、要求更高。【状元有话说】2008年广东生物总分状元胡晓烨:学生物最重要的是熟悉框架2008年广东生物总分状元胡晓烨说自己对生物比较感兴趣:“学好生物关健的一点是要熟悉框架,当框架明确之后,不同内容和知识点之间的联系就能建立起来,然后再进行细节的补充和完善,这样点线面交叉的网状立体结构特别有利于对知识整体构架的把握。”对于生物实验题,他介绍说,要注意细节操作,同时注意相类似的实验之间的差别。

IGCSE 生物学科学习IGCSE 生物这门学科能够让学生了解并广泛认识一系列生命活动相关的知识及问题，如人类生物学，物种的分类，生物的进化以及环境等等。生物是一门研究生命的学科，在目前的人类活动中扮演重要角色。现代生物学的进步在很大程度上可以帮助人类更好的生活，如遗传技术等。此外，很多大学专业都涉及生物这门学科，学生选择修习生物这门学科同样也能够在以后的升学中有更多的选择。图片来源百度在 IG 阶段，生物学习的主要内容包括细胞，基因，信号传递及现代生物技术，药品滥用等生物基础相关问题的探讨。IGCSE生物的考试内容多以基础知识理论为主，记忆性的知识较多，相对广泛，因此对于初学生物的学生也是有一定挑战的。生物是一门实验性科学，学习生物能够极大的锻炼同学们的动手操作能力以及思考能力，同时也需要帮助学生培养耐心、细心的学习习惯等。实验收集数据以及数据的处理也要求学生具备良好的分析能力和数据处理能力。这里我们以CIE考试局的考试大纲为例，生物考试涉及内容：生物体的特征和分类，生物体的组织形式，物质进出细胞的运输，生物分子，酶，植物营养，动物营养，动植物体内的物质运输，疾病与免疫，人体内气体交换，呼吸作用，人类的排泄，协调及反应，药品，繁殖，遗传，多样性和选择，生物体和其环境，生物技术和基因工程，人类对生态系统的影响。IGCSE 生物考试生物在IGCSE 阶段可以作为Science 科目（co-ordinated 或combined）的一部分，也可以选择作为一门独立学科。在作为一门独立学科时，extended 学生将需要考 3份试卷，Paper2、4、6。l Paper 2 题型为选择题（四选一），一共40 道题目，总分40 分，时间为 45分钟分钟，占总成绩的30%比重。l Paper 4 题型为问答题，一共是若干道问答题，总分80 分，时间为 75 分钟，占总分的50%。l Paper6 为基于实验的笔试题，替代实验操作试题，总分共计40 分，时间为 1 小时，占总分的20%图片来源百度IGCSE 生物学习方法和考试技巧生物的实用性较强，对于大学阶段申请专业时，更是适合于申请医学、生物、化学等一系列专业。因此打好IGCSE阶段生物学的基础，掌握正确的学习方法，还是非常有必要的。1. 重视考试大纲不同考试局的试卷结构和知识点考查分布有所不同，尤其是试卷结构往往相差较大。首先学生需要想好参加哪个考试局的考试，并寻求老师分析研究该考试局的生物考试大纲。最新的考试大纲不仅仅可以作为了解考试结构的指导，也是学生学习和复习时的关键框架。2.重视专业词汇的整理IGCSE生物涉及到大量专业术语，学生面临的第一挑战就是熟悉大量的专业词汇。熟知专业术语词汇才能更好地把握题目，正确答题。因此，想要学好生物这门学科，学生必须重视对专业词汇的归纳整理以及复习巩固。日常学习中学生务必要养成及时整理专业词汇的习惯，每学完一个章节就要及时归纳整理，同时要反复记忆，将专业词汇掌握扎实。3. 认真整理自己的笔记课堂上老师讲的内容认真整理，课下回顾并整理配套课程的复习提纲。这些笔记不仅可以帮助我们理解课本中内容，也能够让我们对知识点有一个更系统更全面的把握。注重对知识细节的归纳。IGCSE生物通常会考查一些比较细致的知识点，尤其是对一些概念的理解。故而课本上的知识概念一定要仔细阅读，重点内容明确划分，重要概念以及相关的知识细节及时归纳整理成自己的复习笔记。此外，IGCSE生物非常注重对细节的理解及考查，且知识点比较琐碎，所以对细节的归纳整理十分重要。学生在整理笔记的过程中也会发现很多知识之间都是相互联系的，梳理的同时也是在完善自己的知识体系，巩固加强对知识的理解。4. 预习与复习同步进行预习与复习相结合才能达到学习的效果。提前预习课堂要学的内容，查阅有关资料进行研读，认真思考，将有问题的地方整理出来，课上重点解决，可以大大提高课堂效率。刚学完的知识在头脑中是以短时记忆的形式储存的，及时的复习巩固有助于将短时记忆转化为长时记忆，这样知识内容才能长久保存在记忆系统中。及时的预习和复习可以使学习效果事半功倍！生物学科是一门自然科学，更是一门与我们生活实践密切联系的学科，在学科分类上属于理科学科的范畴，除了学生获得知识的同时，更重要的是利用所用知识解决生活中的问题，培养学生的科学思维和实践创新能力。浅显的来说，生物学的学科特点是简单而有趣，学生很轻松对学习生物感兴趣，通过生物学的学习感受大自然的美好。5. 真题练习真题的练习需要不断进行。在做题中要有针对性地形成自己的做题技巧，对于计算类问题注意题目的分类和答题流程归纳；问答题的理论描述注意回答重点；选择题注意控制好做题的速度，并且建议在平时有整理错题笔记的习惯。真题练习不仅可以帮助同学们检测自己对知识点的把握能力，也可以让我们对这门学科不同的题型有深刻的认识。再联系中要注意及时研究之前的错题直至完全搞懂。总之，同其他的IGCSE 科学科目类似，IGCSE生物的内容难度普遍不算高，知识点的要求多数是简单的记忆性内容，不过章节较多，分布广泛。下面就给同学们几条IGCSE生物学习的建议，希望能为同学们在学习生物时提供一点点帮助。

朱玉贤现代分子生物学第四版课后答案全套！朱玉贤现代分子生物学第四版课后答案全套部分题目之一：简述孟德尔、摩尔根和沃森等人对分子生物学发展的主要贡献。朱玉贤现代分子生物学第四版课后答案全套答：（1）孟德尔（Mendel）的遗传学定律最先使人们对性状遗传产生了理性认识，他提出了遗传单位是遗传因子（现代遗传学称为基因）的论点，并且通过实验总结出了遗传学定律——分离定律和自由组合定律。这两个重要定律的发现和提出，为遗传学的诞生和发展奠定了坚实的基础。（2）摩尔根（Morgan）用果蝇作为材料研究性状的遗传方式，得出了连锁交换定律，同时证明了基因直线排列在染色体上。他是第一个用实验证明基因学说的科学家。他的基因学说进一步将“性状”与基因“相偶联，以遗传的染色体学说为核心的基因论就此诞生，经典的遗传学理论体系得以建立。（3）Watson和Crick提出了DNA的反向平行双螺旋模型，这一理论对遗传学的一系列核心问题，诸如DNA的分子结构、自我复制、相对稳定性和变异性等，以及DNA作为遗传物质如何储存和传递遗传信息等都提供了合理而科学的解释，明确了基因的本质是DNA分子上的一个片段，从而开创了分子遗传学这一崭新的科学领域，并且为从分子水平上研究基因的结构和功能，揭示遗传和变异的奥秘奠定了稳固的基础。朱玉贤现代分子生物学第四版课后答案全套部分题目之二：写出DNA、RNA、mRNA和siRNA的英文全名。朱玉贤现代分子生物学第四版课后答案全套答：（1）DNA的英文全名是deoxyribonucleic acid。（2）RNA的英文全名是ritbonucleic acid。（3）mRNA的英文全名是messenger RNA。（4）siRINA的英文全名是mall interfering RNA。朱玉贤现代分子生物学第四版课后答案全套部分题目之三：B试述有其父必有其子的生物学本质。朱玉贤现代分子生物学第四版课后答案全套答：（1）“有其父必有其子的生物学本质是选传，这是生物界的一种普遮现象。（2）遗传是指亲子之间以及子代个体之间性状存在相似性，表明性状可以从亲代传递给子代的现象。这是因为子代的性状由遗传的基因决定，而子代基因一半来自于父方，一半来自于母方。每一物种的任何个体都继承着上一代的各种基本特征。正是由于有这种遗传待性，所以各类生物才能维持其各自独有的形态特征和生理特点的恒定，同时也使得子女与父母具有一些相似的特征。朱玉贤现代分子生物学第四版课后答案全套部分题目之四：早期主要有哪些实验证实DNA是选传物质？写出这些实验的主要步骤。朱玉贤现代分子生物学第四版课后答案全套答：（1）证实DNA是遗传物质的实验早期证实DNA是遗传物质的实验主要是Avery的肺炎链球菌转化实验以及Hershey和Chase的T2噬菌体感（侵）染大肠杆菌实验。（2）具体实验步骤①肺炎链球菌转化实验a.肺炎链球菌转化感染小鼠实验第一，将活的光滑型致病菌（S型）侵染小鼠，小鼠死亡。第二，将死的光滑型致病菌（S型）侵染小鼠，小鼠存活。第三，将活的粗糙型细菌（R型）侵染小鼠，小鼠存活。朱玉贤现代分子生物学第四版课后答案全套答：第四，将经烧煮杀死的s型致病菌和活的R型细菌混合后再感染小鼠，小鼠死亡。说明S型致病菌有一种物质（转化因子）能够进入R型细菌，并引起稳定的遗传变异。b.肺炎链球菌体外转化实验第一，从s型活菌体内提取DNA、RNA、蛋白质和英膜多糖，分别和R型活菌混合均匀后注入小鼠体内。结果只有注射s型菌DNA和R型活菌混合液的小鼠死亡（其他实验组小鼠存活）。第二，酶降解实验：分别用DNA酶（DNase）降解s型菌株的DNA成分、用RNA酶（RNase）降解S型菌株的RNA成分、蛋白酶降解S型菌株的蛋白质组分，然后与R型菌株混合培养。结果：RNA和蛋白质发生降解后菌株的转化能力不受影响，而DNA酶处理后的s型菌株几乎完全丧失了转化成R型菌株的能力。由此证明遗传物质是DNA。朱玉贤现代分子生物学第四版课后答案全套部分题目之五：T2噬菌体感染大肠杆菌实验a.在分别含有35s和32p的培养基中培养大肠杆菌。b.用上述大肠杆菌培养T2噬菌体，分别制备含35s的T2噬菌体和2p的T2噬菌体。c.分别用含35s的T2噬菌体和32p的T2噬菌体感染未被放射性标记的大肠杆菌。d.培养一段时间后，将混合液离心，检测子代噬菌体放射性。上清液主要是噬菌体，沉淀物主要是大肠杆菌。实验结果表明用含35s的T2噬菌体感染大肠杆菌的实验组离心液中上清液放射性高，沉淀物放射性低；而用含32p的T2噬菌体感染大肠杆菌的实验组离心液中上清液放射性很低，沉淀物放射性很高。T2噬菌体只有蛋白质组分含硫，DNA组分中含磷。充分说明T2噬菌体的DNA进入了宿主细胞中，而它的蛋白质外壳则留在细菌细胞外面。因此噬菌体的传代过程中DNA是遗传物质，而蛋白质不是遗传物质。朱玉贤现代分子生物学第四版课后答案全套部分题目之六：定义重组DNA技术和基因工程技术。朱玉贤现代分子生物学第四版课后答案全套答：（1）重组DNA技术又称基因工程，是指将一种生物体（供体）的基因与载体在体外进行拼接重组，然后转入另一种受体生物内，使之按照人们的意原产生稳定遗传并表达出新产物或新性状的DNA体外操作程序。（2）基因工程技术是指重组DNA技术的产业化设计与应用，包括上游技术和下游技术两大组成部分。上游技术指的是基因重组、克隆和表达的设计与构建，即重组DNA技术；而下游技术则涉及到基因工程菌或细胞的大规模培养以及基因产物的分离纯化过程。严格地说，重组DNA技术并不完全等于基因工程，因为后者还包括其他可能使生物细胞基因组结构得到改造的体系。朱玉贤现代分子生物学第四版课后答案全套部分题目之七：说出分子生物学的主要研究内容。朱玉贤现代分子生物学第四版课后答案全套答：分子生物学的主要研究内容包括以下4个方面：DNA重组技术，基因表达调控研究，生物大分子结构功能研究（结构分子生物学）和基因组、功能基因组与生物信息学研究。（1）DNA重组技术DNA重组技术又称基因工程，是将外源基因通过载体进行体外重组后导入受体细胞内，使这个基因能在受体细胞内复制、转录、翻译表达的操作。DNA重组技术是在分子水平上对基因进行操作的复杂技术，用途包括生产多肽，定向改造某些生物基因组结构，进行基础研究。（2）基因表达调控研究基因表达调控是生物体内基因表达的调节控制，使细胞中基因表达的过程在时间、空间上处于有序状态，并对环境条件的变化作出反应的复杂过程。基因表达的调控包括多层次的调控：基因水平、转录水平、转录后水平、翻译水平和翻译后水平的调控。原核生物和真核生物的基因组结构和特点不同，因此它们基因表达调控的水平也不同。①原核生物的基因表达调控比真核生物简单，转录与翻译相偶联，基因表达调控主要发生在转录水平。②真核生物的基因表达在空间和时间上具有特异性，基因表达调控可以发生在DNA水平、转录水平、转录后水平、翻译水平和翻译后水平等多种不同层次。朱玉贤现代分子生物学第四版课后答案全套答：（3）结构分子生物学结构分子生物学是研究生物大分子特定的三维结构及其变化规律与其生物学功能之间关系的科学。（4）基因组、功能基因组与生物信息学研究基因组计划是一项国际性的研究计划，其目标是确定生物物种基因组所携带的全部遗传信息，并确定、阐明和记录组成生物物种基因组的全部DNA序列。功能基因组学相对于测定DNA核苷酸序列的结构基因组学，其研究内容是在利用结构基因组学丰富信息资源的基础上，应用大量的实验分析方法并结合统计学和计算机分析方法来研究基因的表达、调控与功能，以及基因间、基因与蛋白质之间和蛋白质与底物、蛋白质与蛋白质之间的相互作用和生物的生长发育等规律。功能基因组学的研究目标是对所有基因如何行使其职能从而控制各种生命现象的问题作出回答。生物信息学是一门新的交叉学科，它以核酸、蛋白质等生物大分子数据为主要对象，以数理科学、信息科学和计算机科学为主要手段，以计算机网络为主要研究环境，以计算机软件为主要研究工具，构建各种类型的专用、专门、专业数据库，研究开发面向生物学家的新一代计算机软件，对原始数据进行存储、管理、注释和加工，使之成为具有明确生物意义的生物信息，并通过对生物信息的查询、搜素、比较和分析，从中获取基因编码、基因调控、核酸和蛋白质结构功能及其相互关系等理性知识。在大量信息和知识的基础上，探索生命起源，生物进化以及细胞、器言和个体的发生、发育、病变、衰亡等生命科学中的重大问题。朱玉贤现代分子生物学第四版课后答案全套部分题目之八：科学家的哪些事迹使你感动？朱玉贤现代分子生物学第四版课后答案全套答：孟德尔的事迹使我感动。孟德尔的分离规律和自由组合规律是遗传学中最基本、最重要的规律，后来发现的许多遗传学规律都是在它们的基础上产生并建立起来的。1857~1864年，孟德尔开始选用具有明显差异的7相对性状的豌豆品种作为亲本，分别进行杂交试验，按照杂交后代的系谱进行详细的记载，采用统计学的方法计算杂种后代表现相对性状的株数，最后分析了它们的比例关系，最终发现了遗传的基本规律，并为现代遗传学奠定了基础。孟德尔突破狭隘的唯心主义思维，采用假设-推理.论证”的科学思维方法，选用适当的研究材料，突破前人单纯运用观察、调查、类似甚至臆断的方法，采用科学的实验方法进行遗传学研究，并运用统计分析方法，依靠他的坚持和对真理的渴望，不顾周围环境对他的不理解，换来了生命科学里程碑式的伟大发现。他的坚持和对真理的不懈追求正是科研工作者应该学习的优秀品质。说明：本题为开放性题目，言之有理即可。朱玉贤现代分子生物学第四版课后答案全套部分题目之九：①western杂交的对象是蛋白质。（）[场州大学2018研]朱玉贤现代分子生物学第四版课后答案全套【答案】对②SDS-PAGE时，不同大小蛋白质分子的电荷/质量比值趋近于相同。（）[中山大学2009研]朱玉贤现代分子生物学第四版课后答案全套【答案】对朱玉贤现代分子生物学第四版课后答案全套参考：SDS与蛋白质结合带来两个后果：①由于SDS是阴离子，使多肽链覆盖上相同的负电荷，该电荷量远超过蛋白质分子原有的电荷量，因而掩盖了不同蛋白质间原有的电荷差别，使所有的SDS-蛋白复合体电泳时以同样的电荷/蛋白质质量比向正极移动。②改变了蛋白质单体分子的构象。因此在SDS-PAGE中，所有蛋白质分子的电荷/质量比值基本相同，迁移速率只和蛋白质的分子大小有关。朱玉贤现代分子生物学第四版课后答案全套部分题目之十：基因组编辑技术[安徽师范大学2018研]朱玉贤现代分子生物学第四版课后答案全套参考：基因组编辑技术是一种可以在基因组水平上对DNA序列进行改造的遗传操作技术。通常可在基因组水平上对目的基因序列甚至是单个核苷酸进行替换、删除，增加或插入外源DNA序列。基因编辑技术中，ZFN和TALEN为代表的序列特异性核酸酶技术能够高效率地进行定点基因组编辑，而CRISPR/Cas9系统作为最新一代基因编辑技术，能够简便高效地实现基因组精确修饰。朱玉贤现代分子生物学第四版课后答案全套部分题目之十一：简述免疫共沉淀的概念，原理和优缺点。[中国科学院研究生院2013]朱玉贤现代分子生物学第四版课后答案全套参考：（1）免疫共沉淀的概念免疫共沉淀是以抗体和抗原之间的专一性作用为基础的用于研究蛋白质相互作用的经典方法，该方法能确定两种蛋白质在完整细胞内的生理性相互作用。（2）免疫共沉淀的原理若两个蛋白能够发生特异性相互作用，那么当用靶蛋白的抗体进行免疫沉淀时，另一个蛋白也会被同时沉淀下来。（3）免疫共沉淀的优缺点①优点a.相互作用的蛋白质都是经翻译后修饰的，处于天然状态；b.蛋白的相互作用是在自然状态下进行的，可以避免人为的影响；c.可以分离得到天然状态的相互作用蛋白复合物。②缺点a.灵敏度不高，可能检测不到低亲和力的和瞬间的蛋白质-蛋白质相互作用；b.两种蛋白质的结合可能不是直接结合，可能有第三者在中间起桥梁作用；c.必须在实验前预测目的蛋白是什么，以选择最后检测的抗体，所以若预测不正确，实验就得不到结果，该方法本身具有冒险性朱玉贤现代分子生物学第四版课后答案全套部分题目之事十二：简述酵母双杂交的原理及应用。[河北大学2012研]相关试题：酵母双杂交原理是什么？可以应用于哪些方面的研究？[电子科技大学2009研]（1）酵母双杂交的原理①转录激活因子在结构上是组件式的，即这些因子往往由两个或两个以上相互独立的结构域构成，包括DNA结合结构域（BD）和转录激活结构域（AD），BD和AD是转录激活因子发挥功能所必需的，且二者互相独立，功能互不影响。单独的BD能与特定基因的启动区结合，但不能激活基因的转录，需要和AD结合形成杂蛋白以后，才发挥完整的转录激活活性，使下游基因得以转录。②将两个待研究的蛋白（X、Y）分别与质粒的BD、AD结构域融合（BD-X表达诱饵蛋白，通常诱饵蛋白为已知蛋白；AD-Y是猎物，猎物可以为cDNA文库、基因片段或基因突变体等），将构建好的两个质粒转入同一酵母细胞中表达，若两蛋白之间不存在相互作用，则下游基因（报告基因）不会表达；若两蛋白之间存在相互作用，则BD与AD在空间上很接近，报告基因得以表达。通过报告基因表达与否来判断两蛋白之间是否存在相互作用。（2）酵母双杂交的应用①用于研究蛋白质与蛋白质之间的相互作用。②用于发现新的蛋白质和蛋白质的新功能。③用于在细胞体内研究抗原和抗体的相互作用。④用于疾病发生机制的研究和药物的开发。⑤用于建立基因组蛋白连锁图。⑥用于确定蛋白质相互作用的结构域或活性位点。朱玉贤现代分子生物学第四版课后答案全套部分题目之十三：原核基因表达调控的主要特点（1）操纵子的调控原核基因一般通过操纵子机制来实现基因表达调控，如乳糖操纵子、色氨酸操纵子以及阿拉伯糖操纵子等。①乳糖操纵子是负控诱导系统。②色氨酸操纵子是负控阻遏系统。（2）转录起始阶段的调控转录起始是基因表达调控的关键环节。（3）转录终止阶段的调控该阶段的调控一般包括抗终止作用和弱化作用。抗终止因子是指能够阻止转录终止的蛋白。通常在终止子上游具有抗终止子作用信号。（4）转录后调控原核生物转录后调控主要是指在翻译或者翻译后水平上进行“微调”，主要包括mRNA自身结构元件对翻译起始的调节、反义RNA对翻译的调控、稀有密码子对翻译的影响以及翻译阻遏等现象。朱玉贤现代分子生物学第四版课后答案全套完整内容源于攻关学习网转载请注明！

在大学本科阶段，生物科学专业属于理学门类范畴，它是我们高考学生在志愿填报时最常听到的“四大坑专业”，“生化环材”之一，其中的生物类专业包含有理学门类的生物科学、生物技术等两个专业，本科毕业颁发理学学士学位，另外还有工学类的生物制药、生物工程等专业。本文主要介绍的是其中的理学学科，对生物科学专业的认识与理解。认识生物科学专业对于人类科学发展来说，我们对数学、物理、化学、信息科学的认识都已经非常深入，产生的科研成果也非常多而广，但是，人类对于生物科学的探索，似乎一直处于比较艰难的阶段。由于这个原因，生物科学是人类最后的一个科学堡垒，全球各国都在这上面投入了巨大的人力、物力、财力，希望能在不久的将来，人类会在生物科学领域进入一个新的阶段。基于上述原因，生物科学是一个非常具有前景的专业，但现状也比较困难，有前景但现状尴尬，这也是导致为何在本科教育阶段，生物类专业被归于四大坑专业之一的一个原因。就以2020年的疫情来说，整个人类被一个细小的病毒给困扰了近一年，除中国外，还有好多国家依旧处于和病毒作斗争的阶段，我们对病毒的认识、变化，在疫苗的开发及应对病毒的变异等各方面的认识，人类的科技能力似乎都一直慢了病毒半拍。这个问题非常深刻地说明了，人类对于生物科学的认识、了解、研究非常欠缺，我们对于生物科学的基础研究还得不断深入，好在很多国家、科研人员都已经深刻地体会到了这一点，大家都在行动，比如新冠疫苗的开发，几乎是全球总动员。这也就是生物科学最具前景的很好解释。那么，如果一位高中学生，想要成为生物科学研究领域一员的话，他本科需要学习的知识、研究生对应的专业领域有哪些，将来就业会在哪些领域？笔者在此为大家一一解析。笔者一直认为，我们社会从经济角度出发，将生物科学归入高考四大坑专业，这对于生物科学领域的发展非常不利，也间接影响到了那些本来就有志于从事生物科学领域工作的学生。2020年湖南耒阳那位高考状元报考了北大考古学专业，社会上一股强大的质疑、叹息声，是一个很好的例证。所以，笔者一直在给高考学生们灌输一个观念，你自己的职业生涯定位，一旦确定，不要轻易受到社会上那种五花八门的言论所影响，否则你必将丧失掉从事自己兴趣的专业学习以及将来职业定位的机会。生物科学本科学习课程及最终能力分析对于本科学生来说，生物科学专业学生毕业时需要具备下述几个方面的能力：1、需要熟练把握生物学方面的基本理论知识和实验技能；2、必须具备一定的生物科学实验设计、数据统计与分析能力；3、能及时了解生物科学的知识的理论前沿、发展动态和应用前景；当然，除了上述三个生物科学专业方面的内容以外，作为专业人士，必须具备较强的阅读国外生物科学前沿杂志的外语能力、使用计算机从事生物科学相关工作的能力。生物科学专业本科阶段的主要课程有：植物生物学、动物生物学、生理学、生物物理学、生物化学、遗传学、微生物学、细胞生物学、分子生物学、发育生物学、生态学、基因组学、蛋白质组学、生物信息学、生物统计学、生物技术原理、植物组织培养与细胞工程、生物技术制药、免疫学、胚胎工程、微生物制药工艺学、水生生物学、发酵工程、环境生物技术、食品科学与技术、食品安全、食品添加剂等专业基础课、专业必修课和专业选修课程。生物科学研究生专业及就业领域详解该专业本科毕业生如果想继续深造考研的话，有动物学、植物学、生理学、微生物学、遗传学、细胞生物学、生态学、生物化学与分子生物学、生物物理学、生物信息学等研究生专业可以报考。生物科学专业毕业生就业领域包括生物或医学科研院所、海关检验检疫、生物制药公司、大中专学校、技术监督部门、制药公司、食品生产公司与质 监部门、农林科研院所或生产部门等。生物科学专业国内比较知名的部分高校有北京大学、清华大学、复旦大学、中山大学、浙江大学、武汉大学、北京师范大学、厦门大学、中国科学院大学、四川大学、西南大学、中南大学、湖南师范大学、云南大学、兰州大学、华中科技大学、中国科学技术大学等高校。

来源：证券时报e公司一、公司简介1、财务情况介绍（魏长友）公司今天在上交所网站公告了2020年度报告，其中部分内容摘录如下，详细内容请投资者查阅公司3月30日公告：2020年度末总资产121.35亿元，归属于上市公司股东的净资产103.85亿元；2020年度营业收入14.97亿元，归属于上市公司股东的净利润4.58亿元，归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润4.01亿元，经营活动产生的现金流量净额5.15亿元；基本每股收益1.18元/股；扣除非经常性损益后的基本每股收益1.03元/股。经董事会审议的报告期利润分配预案或公积金转增股本预案（尚需提交股东大会审议），向全体股东每10股派发现金红利8.00元（含税），合计拟派发现金红利3.33亿元（含税）。本年度公司现金分红金额占公司当年度合并报表归属上市公司股东净利润的比例为72.83%，占报告期末上市公司股东累计未分配利润总额的27.90%。2、战略情况介绍（刘修才、臧慧卿）公司在坚持生物基聚酰胺的产业化的同时将积极寻找大的应用场景作为重点发展方向，特别是热塑性的复合增强材料。由于环保原因和“碳中和”的要求，各国都在积极寻求热塑性材料替代传统的热固性材料，同时在汽车、风电等产业领域推动轻量化，将纤维复合材料替代传统的金属材料。欧盟各国出台相关政策要求塑料可回收若干次，由于热固性材料不可回收，结合纤维增强的热塑性材料未来将有广阔的需求空间。公司的生物基聚酰胺具有高性能（耐高温等）和低成本的优势，有利于推进生物基新材料在管材、板材、建筑材料、结构件等大的应用场景的开发。在生物制造形成大规模产业后，粮食作为生物制造的原材料替代石油化工的途径是不可持续的。地球上大量的生物质经过土壤中微生物的分解循环进入大气而未被人类所利用，所以将生物质的利用一直是非常重要的课题，各个国家及公司都在该领域投入大量人力物力进行研究，但是目前利用秸秆等农业废弃物进行生物制造尚存在诸多技术难点。公司经过十多年的研发努力，在实验室有了不错的成果，公司拟首先进行农业废弃物生产乳酸的中试示范项目。示范线初步计划首先选择用来生产乳酸，一是由于乳酸是重要的生物降解材料的原料，市场需求较大；二是由于政府在乳酸推广环节能够起到重要作用，中国市场发展速度将快于其他国家。在以秸秆为原材料的技术突破后，将推广应用至生物基聚酰胺。原则上以粮食为原材料的产品均可利用秸秆进行替代生产，这能够解决国家的农业废弃物问题并具有经济和社会价值。公司将投入大量的资金构建高通量研发平台。目前已在太原成立合成生物研究院，并承担合成生物山西省重点实验室的建设工作，利用研发经验和研发资源参与山西大学合成生物学学院的建设，为产业发展储备人才和科研力量。山西省政府将给予资金和政策支持，不断增加人才培养和科研技术方面的投入。公司将针对合成生物学全产业链建立高通量研发平台，包括从微生物构造、细胞发酵、分离纯化、聚合改性、下游应用。对于占有市场主导地位的长链二元酸产品，公司将不断降低成本，主要途径包括：1）通过精益化管理对每个阶段持续改进；2）通过在山西打造生物制造产业基地，利用原料、动力、运输等方面的优势，积极引入下游客户构建产业链集群，不断拓展成本优势。二、问答交流问题1、公司的核心技术如何防止泄露，建立起技术壁垒？公司在十余年的知识产权维权过程中积累了很多知识产权保护的经验和教训，锻炼出一个有经验的知识产权和法务团队，也形成了一套包括专利、商业秘密、和软硬件保护的知识产权保护体系。但技术被窃取和泄密的风险不能完全避免。公司通过在生物制造长期积累，已形成四大核心技术，公司使用的生物制造的核心技术是一个整体，共同在公司业务中发挥支撑作用，造就了公司目前在全球主导相关产品的市场地位，形成了较高的技术壁垒。对于潜在进入者来说，如何突破生物制造的技术瓶颈，降低成本、提升质量是实现生物法产业化很大的壁垒。问题2、公司如何解决技术人才问题？生物制造领域属于技术密集型产业，对技术人员的依赖度较高。公司从两个方面着手解决技术人才需求问题：一方面拓展人才培养渠道。公司持续重视引进行业高端人才，尤其具有国际视野的管理者、研发人才，对公司未来全面拓展储备优秀人才。同时公司注重加强内部培训，优化人才培养机制，完善人才梯队建设，为公司的可持续发展提供动力。此外，山西省委省政府给予了有力支持，与公司合作共建山西合成生物研究院，并拟在山西大学进行合成生物学交叉学科专业建设，大力培养所需人才。另一方面建设各领域高通量研发平台，研发中引入数字化、智能化管理方式，大幅度提高公司的研发效率、减少对核心技术人员的依赖并有利于公司知识产权的保护。问题3、公司对生物法聚酰胺产品下游应用端有很多研究方向，未来会如何做，以避免管理成本大幅增加？公司近年来一直致力于对聚酰胺市场的培育并建设销售队伍开拓客户。针对不同应用领域的特点，一方面与直接下游客户对接解决应用中的技术问题，另一方面直接与品牌终端客户合作，推动中间各环节的快速响应。另外，加强对重点行业重点客户的全方位服务，通过持续的跟踪与交流，在客户中持续寻找确立产品技术应用战略合作伙伴，通过技术创新激发客户的潜在需求，并对应用领域起到带动作用，以更多样化、个性化的服务进一步扩大市场份额，提升盈利能力。问题4、公司产品下一步会往哪个方向走？会有哪些扩充？公司的产品拓展研发包括几个方面：（1）生物基聚酰胺产业链及关键单体的研发和生产公司持续关注生物基产品应用开发升级，积极拓展生物法长链二元酸系列新产品种类，开发其新应用领域，相较化学法而言，公司通过生物制造技术，能够生产从十碳到十八碳的系列二元酸，相比以十碳和十二碳二元酸为主的传统化工生产方法，产品种类更丰富。结合公司自有的二元胺和二元酸单体，通过有机组合聚合一系列生物基聚酰胺5X产品，根据每个牌号的产品性能和下游需求有针对性地进行下游应用推广。（2）优化生物制造的原料供应，并相应拓展生物基产品加大研发力度逐步将公司生物基产品的原材料从玉米等粮食作物拓展到秸秆等农业废弃物，进一步增强公司产品的环保效益。并根据原材料特点和相应生物制造产品的工艺成熟度，拓展生物基产品种类。问题5、从成本等方面考虑与石化行业相比，什么结构特征的化合物更适合生物制造？从化学合成的角度，石油化工主要是针对碳氢化合物和芳香族化合物的长链进行剪切，制作出的初级原材料成本比较便宜，比如说乙烯、苯。煤化工主要是小分子化合物（一碳化合物）往上增加链长，通过煤制气制作一氧化碳、氢气等，通过煤化工得到的初级材料成本都比较便宜。针对上述领域，生物法目前而言不具备竞争性。生物法是从碳水化合物开始，以六碳糖为主，其中典型代表是葡萄糖，碳水比例1：1，若其变成碳氢化合物，其分子量将丢失60%，并且由于氧在分子中不贡献能量，同时这一过程需要消耗能量，所以利用碳水化合物制作燃料则不具有优势。对于复杂的分子结构，化学法在制作难度上要远大于生物法。所以与生命代谢有关的物质，生物法都是具有优势的，比如说氨基酸类、维生素类、抗生素类等。随着合成生物学的发展，能够通过改造微生物进行更多样的代谢流程，并产生新的物质，例如公司做的长链二元酸系列，化学法将烷烃两端氧化形成羧基的过程很困难，其相应的代价也较大；公司生物基戊二胺可以通过生物代谢法直接将两个氮分子加入，而传统的化学法比较困难，需要通过很多步反应完成。问题6、生物制造过程中降低成本的主要方向？在发酵转化率较低的情形下，转化率是影响成本的重要指标。但当转化率达到80%-90%或以上时，这个指标的重要性会大幅下降，其他指标或成为主要影响因素，例如使用的辅料成本、培养基的成本等。需要关注的要点包括，培养基本身的成本；越简单的培养基通常会降低纯化的难度和成本；环保投入也是成本的重要组成部分；菌种本身在生物反应中的生理状态也是影响成本的重要指标。问题7、生物基戊二胺及长链二元酸技术是否还有优化空间？公司经过多年研发，形成了目前生物基戊二胺在生产路径、发酵、提取纯化等工艺，但由于生产时间还较短，随着生产的进行仍会有可提升空间。此外公司将积极开发利用秸秆等农业废弃物作为原料，以此降低成本。长链二元酸以烷烃为主要原材料。虽然会受到石油价格波动的影响，但市场中煤变油的出现对于公司降低成本有帮助。同时，生产工艺技术也会进行优化提升。问题8、公司聚酰胺产品下游主要推广领域？聚酰胺下游应用领域较为广泛，聚酰胺制品主要包括纺丝和工程材料两大领域。纺丝又细分为民用丝、工业丝等，例如民用丝领域可应用于无缝内衣、利用吸湿排汗及亲肤性的特点应用于运动系列服装（如瑜伽服）、利用流动性做超细丝应用于美妆市场的面膜等，工业丝应用于轮胎帘子布、气囊丝、钓鱼线等；工程材料应用领域更为广泛，例如聚酰胺改性产品用于汽车（缸盖、支架等）、电子电气、机械、交通运输等领域，拉膜后用于食品包装，注塑制成扎带等。此外，随着轻量化需求日益迫切，生物基聚酰胺、包括高温和长链聚酰胺等特种材料，以原料可再生、产品可回收、性能更加优异和更高的性价比等特点将会在汽车、风力发电等领域比传统尼龙更有优势。问题9、如何防止菌种在研发生产过程中的技术流失？公司对于所有产业化菌种进行统一管理，制定了一套完整的菌种跟踪系统，每一个菌种从制备到生产全流程进行分段管理、加密等方式，并全流程做留痕记录。但流失和被窃取的风险不能完全避免。问题10、秸秆原料的处理难度及解决方式？秸秆生物炼制面临科学和技术难点：（1）收储技术和成本：秸秆产地分散，密度低，运输成本高；堆积过程容易发热甚至燃烧；（2）预处理：秸秆的除尘、水解方法、过程三废、处理成本、设备腐蚀、抑制物去除、收率等问题都是秸秆处理需要解决的问题；（3）纤维素/半纤维素水解：秸秆中的纤维素和半纤维素需要高效和低成本的方式进行水解，变成微生物可以利用的糖。水解的方式和成本是一个制约因素；（4）糖转化：秸秆水解得到的各种五碳糖和六碳糖是否会被微生物充分利用，水解产物中的杂质是否会影响发酵产品质量以及发酵产品用于聚合物的质量；（5）木质素应用开发：木质素除燃烧之外的附加值还没有开发出来。公司在实验室利用合成生物学的方式开发了一组技术以综合解决上述问题，将进行中试验证。问题11、原料从玉米改为秸秆需要调整工艺吗？工艺需要进行调整。问题12、长链二元酸市场情况如何？历史上由于化学法工艺的局限性，导致产品主要以DC12、癸二酸为主，其中DC12由杜邦公司开发通过丁二烯制备，后推广应用于聚合PA1212、PA612等产品；癸二酸化学法通过蓖麻油制备。癸二酸价格低于DC12导致癸二酸的市场远大于DC12。公司通过生物法将DC12成本大幅降低，又由于蓖麻油价格的波动，导致化学法DC12和癸二酸市场逐步缩小。目前公司拥有5万吨左右生物法DC12的市场。癸二酸在一些领域中的应用具有不可替代性，例如冷冻液中的防锈剂。同时PA610在现有市场中的应用领域广泛，其他产品替代的成本较高，短期内癸二酸仍有广泛用途。公司通过生物法生产癸二酸，将逐步替代化学法癸二酸。问题13、研发人员薪资情况？公司建立了适合公司发展需求的薪资体系，薪酬的制定将考虑员工的岗位、专业、业绩、学历等多方面因素，充分调动研发技术人员的工作积极性，释放研发技术人员的研发潜力，提高创新能力。公司不断完善对核心技术人员和人才的激励机制和保护措施，建立人才梯队培养模式。同时，公司还通过股权激励方式增强研发人员的稳定性及其与公司发展目标的一致性。附：活动信息表（此稿由证券时报e公司写稿机器人“快手小e”完成。）

学生姓名：丛荣卿毕业中学：北京一零一中学就读院系：北京大学化学与分子工程学院0、写在前面指尖敲击出这句话时，眼前的未名湖水倒映着宁静的天空与大地。波光涟漪，摇摆不定的树影仿佛模糊了我的视线，往日的点点滴滴，似泉涌，回荡于我的脑海，映照在我的眼前。从颐和园路11号，走到颐和园路5号。虽身居于毗邻北大的101中学，但为了这几步路，几百米，为了走入那座燕园，也需抵上三年时光，和全部努力。如今，站在彼岸，回首来路，看见曾经那个努力的自己，也看见现在那些正在努力奔跑的身影。赶考之路，风雪呼啸，或是为了不被时间的狂风抹去记忆的痕迹，亦或是为了协助后来者们于黑暗中找寻前进的方向，我愿用文字雕刻下自己在来路上留下的一个个脚印，写下这篇学习经验浅谈。高中学科门类非常丰富，学科知识与思维也各有不同。因此，为了防止谈论过多空泛的大道理，我选择生物这门学科（北京卷），和高三这个特殊的学年，进行较为具体的经验分享。每个人的学习习惯和方法都有所不同，我谨以此文表达个人意见和看法。下文所述的学习经验，不一定适用于所有同学，也不一定适用于所有地区，仅供参考。并且，老师们作为“身经百战”的“引路人”，他们的经验和建议其实已经足够同学们将分数稳定并提高了。作为刚刚毕业的学生，我就简略的从学生的视角出发，谈谈我感触较深的几点，总结一些干货，用以印证和补充，若有浅陋之处，请多多指正。1、总体思路明确自己的核心问题，多找多问老师，按自己的节奏稳步前进。首先，无论同学你现在在生物学科上的学习程度如何，经过高三一年的认真复习和不懈努力，一定能取得分数上令自己满意的飞跃。以我个人经历为例，在摸底和第一次月考中，生物一直是我的短板，经常在七八十之间游荡（满分100）。但是正是因为它对我百般折磨，我也才能下定决定，狠下心来，投入精力，认真复习背记知识，琢磨积累技巧，最后终于换的一个较为满意的成绩。我相信，同学你也定能用汗水浇灌出丰盈的收获。作为新高三的同学，与其因起点的分数低而沉沦沮丧，不如抓紧时间找到自己的问题与痛处：是基础知识薄弱？还是大题审题能力不足？亦或是答题语言不够严谨和到位？如果还没有明确自己的核心问题在哪里，一定要飞速奔向可爱的生物老师们，“扎”在生物办公室里，因为他们永远是你的最好引路人。在弄清自己的核心问题后，也请一定要谨记老师们的谆谆教诲，遵循老师们的建议，一步步落实，一点点迈进，一定能逐步提高能力和分数。每个人问题不一样，学习方式也不同，不必羡慕他人的风景，按照老师给出的个性化方案，走好自己的节奏，不急于求成，也不必妄自菲薄，相信大家必能抵达成功的彼岸。下面就几个可能的问题，做一些经验的分享。2、关于生物课堂基础知识复习串讲必须重视！是一次极好的查缺补漏的机会！不论能力高低都要重视！前期尽量多听讲，多提问，多跟着老师的思路！后期可以各取所需。总之重视课堂！！！三尺讲台，作为老师们的主要“阵地”，必定是老师最重视的地方。无论是重要基础的总结，还是审题方法的归纳，课堂永远是老师传递这些信息的第一选择。因此，作为需要汲取大量知识的学生，在课堂上认真听讲，会是一种高效高质的选择。3关于错题本的使用强烈推荐！！！总结基础知识薄弱点单独分出一个区，将基础出错的知识点整理在一起，便于考前过一遍。可以按照不同书，不同模块进行分类。总结大答题错题四步走#还原题干注意缩短抄题时间！可以扫描之后打印下来。如果要抄题干，一定将题目的大题干和自己出错的小问完整抄下来。字字句句都很关键。分析标答找答案语言的出处（是从题干中提炼信息？是考察生物课本中的知识？）；找答案的表达思路（自/因变量关系的表述？多变量同时存在时清晰表达的方法？设计实验的顺序和要素？分析实验的优劣的几个角度？……）。观察自己答案和标答之间的差距对比寻找自己答题时思维的错误点；对比寻找自己作答语言和表述的缺点。总结回顾总结答题思路，思路是最重要的！总结答题模板；提炼易错的小点，并用显眼的颜色标注；总结整道答题出题者的“行文思路”。4、关于生物五三的使用不要过早的陷入题海，浪费时间精力，也浪费好题。研究透彻一道好题，胜过草草掠过五道题。质的飞跃离不开量的积累，不求做题数量最多，但求研究透彻题目。最初做五三，难免会因题目的数量之多与难度之大而感到痛苦，但是当你坚持将每一章节仔细做完，收获的不仅是一本装载了各种颜色与记号的复习珍宝，更是头脑中更加全面的基础知识和更加熟练的答题技巧。p.s. 在高三上学期的统练中，有时候能看到五三上的原题。但是切记不要因为这个缘故就去飞速刷题，着急记答案！很多好题需要的就是第一遍考场上做，去发现自己的问题所在，再利用好改错本，就能起到事半功倍的效果。有时间提前押考题，不如复习基础知识或者安排其他科目的复习。5、关于基础知识的复习生物课本一切基础知识的起点和落脚点。未来这一年老师会向同学们强调无数次生物课本的重要性，真的需要重视课本的再阅读，再复习。重视黑体字，生物学术语（包括名词和动词）的记忆。虽然有时候背概念会让人觉得枯燥，但是背熟练之后，对于大答题也会起到显著的效果。基础知识是一切复杂逻辑构建的地基，需要好好掌握！生物五三知识点不如课本全面，但具有一定的归纳性，有助于各个概念之间建立联系。6、关于考前学校复习资料的使用基础知识查缺补漏，让头脑中各个生物概念勾连成网络。研读往年高考真题、教研卷真题的命题思路和作答思路。研读各种大答题题型答题思路和技巧。在临近高考时，学校一般会给同学们分发汇编的复习资料。里面内容一般较为丰富，是考前最后一次查缺补漏。但一定注意要各取所需，全部一字不落看完几乎不可能，也很浪费时间，应当着重关注自己还稍微薄弱一点的内容！汇总资料一般会将多个往年考题和教研卷被放在一起，可以采取横向对比的方式再看旧题。对比同种题型、同类大题、选择题等。利用好最后的时间，汇总的资料能够起到不少助力作用！7、关于考试审题为做到“破解”大型实验题，需要：一定注重最最开始的大题干，将这个实验的研究目的明确，并且一直铭刻在脑子里，以此为思路展开的基础继续阅读；把握住出题人思路推进的脉络，做完一个小实验，关注和总实验目的间的关系；摸清出题人想要考察的知识点和能力点。自己总结出对整张卷子中各种可能出现的题型，均有成熟且稳定的对策。考试时难免会出现紧张等不良情绪。当自己被难题卡住时，不妨回首前文，冷静思考，理清思路，常常答案就在灯火阑珊处等待你的发现。8、关于考试答题总结答题模板！！！考试的答题模板源于平时错题的积累和老师的经验。切忌在考场上过度“创新”。创新固然重要，但那是对于开放题而言。对于常见题型，应用平时经验即可，防止急中生乱。Tips对于6、7，建议从下学期开始整理和总结，虽然最后老师也会都告诉你，复习资料上也都会有，但那些是作为补充。错题本上自己用无数次或是失败的教训，或是成功的经验总结出的方法，是最宝贵和实用的。在宝典下发后，将自己总结的经验和老师的经验整合，查缺补漏，做到完整全面，一定能成为一名胸有成竹的考生。9、结语回想一年前的自己，那时的我对于生物还是处于朦朦胧胧的状态。在这一年中，和生物相爱相杀，最终与其终于达成默契与和解。态度的转变，成绩的提升，离不开我的生物任课老师闫霞老师的教导与培养，以及母校全体生物组老师们的倾尽全力的付出。老师和同学们只需攫取其中有益之处，作为自己经验的补充。文中难免存有纰漏，恳求批评指正。最后，希望仍奔跑在逐梦路上的少年们，能够一往直前，无畏风雨。愿你们终会抵达，心之所向的彼岸！来源：北京大学招生办

编者按：由中国开源软件推进联盟名誉主席陆首群发起的《评人工智能如何走向新阶段》讨论引起的广泛议论，观点有深有浅，希望其中有思考价值的内容会推进和启发人工智能的新突破。讨论内容已正式上线CSDN博客（见文末地址）。欢迎读者们在文末发表自己对人工智能发展的看法，我们将为有独到见解且点赞最高的三条评论分别送出一本人工智能领域的技术书籍。当前人工智能依靠的底层理论是基于人工神经网络的深度学习，而深度技术算法所支持人工智能应用空间主要集中在（或局限于）图像和语音识别（以及如Alpha Go围棋游戏）。人工智能识别做的是比对，不具备人脑对信息入脑后进行加工、理解、思考、创意等步骤，还停留在感知阶段，未能进入认知世界。机器学习/深度学习算法兴起于上世纪50年代，一直沿用至今，目前世界上开发的深度学习模型多达2000多种（以适用于不同应用场景），深度学习算法是一种强大的数据分析工具，但深度学习算法也是有缺陷的，深度学习本质上是一项暗箱技术，其训练过程难以解释、不可控，也未能适应更复杂的应用场景的需求。今天深度学习算法的潜力已近天花板，限制了人工智能扩大应用创新。谷歌近来研究用于基因科学的人工智能Alpha Fold，预测蛋白质折叠结构的能力，以设计出新的蛋白质，他们采用深度学习的方法，用数千种已知蛋白质训练神经网络。2014年IBM研究类脑算法，开发TrueNorth芯片，支持人工智能应用创新。IBM开发基于大规模脉冲神经网络的类脑算法的TrueNorth芯片，是由4096个细小的计算内核组成，这些计算内核形成了100万个数字脑细胞和2.56亿个神经回路，像“大脑神经元”一样工作（不同于运行打包成指令序列的传统人工智能芯片）。2019 年在《nature》杂志封面上发表了清华大学施路平团队研发的“世界首款双控异构融合类脑芯片”，其意义非同凡响！2014 年清华大学类脑研究中心施路平团队研发类脑技术，将基于脉冲神经网络（SNN）的类脑计算算法与基于人工神经网络（ANN）的深度学习算法集成到一颗芯片“天机芯（TianJic）”上，实行资源复用，利用交叉优势，使人工智能应用创新更接近于“自主思考”的认知阶段。天机芯应该属于 CGRA 结构（这是一种更高层次的可重构技术），对应 Tianjic 的 FCcore 是一个结合了 SNN 和 ANN 主要算法的统一硬件结构，而且在一块芯片上同时支持商业应用和算法研究，可以说这是 Tianjic 最大的创新点。在无人驾驶的自行车上进行功能验证，应该说施教授团队选择如此应用場景让人眼前一亮， 极具吸引力和冲击力。浙江大学从2015年至今研发脉冲神经网络及类脑算法，今年他们发表了“达尔文-2”第二代类脑芯片，在该芯片上集成15万个神经元网络（相当于果绳神经元），用于图像识别、人脸识别。现在看来，IBM 、Intel （研发Loihi 芯片）、清华、渐大，均偏重于底层理论研究，即偏重于对类脑脉冲神经网络及类脑算法的研究。脉冲神经网络（SNN）是模拟生物神经元连接和运行方式的模型，通过计算产生神经电脉冲进行信息传递，这和传统网络的权重连接+激活的方式有很大差别。目前国内外学术界和产业界正致力于对SNN 研究，期望突破深度学习算法，但对 SNN 的新算法的研究还处于发展的萌芽期。研发“脑机接口”算法也已启动，即将人脑神经元与脑外深度学习机器人（或机械手、计算机）连接起来。如：今年 8 月美国卡内基梅隆大学贺斌教授团队将一块“脑机接口”芯片植入人脑，与大脑神经元连接成功，从此可凭人的意念（思维或想象力） 利用人脑神经元来操控机器。今年发表的由俄罗斯“脑机接口”公司（Neurobotics）和莫斯科物理技术学院（MIPT）研发一种全新“脑机接口”算法，利用“脑机接口”将人脑（EEG）神经元与深度学习网络连接起来（本例采用无需植入大脑的非侵入电极，与人脑神经元无创连接），期望用于治疗中风患者。美国脸书（Facebook）和加州大学旧金山分校（UCSF）于今年 7 月发布的“脑机接口”技术（刊载于《Nature》子刊上），实时读取人类语言、可用意念打字、用人眼超高精度摄像等。以数据驱动和知识驱动的认知算法也在探索中。IBM 沃森（Watson）在医疗人工智能方面研究知识驱动，建立大规模的知识库，研究知识表示和推理，建设知识工程，促使人工智能由感知阶段上升到认知阶段。新一代知识工程与以前提出的知识工程不同之处在于：1.后者利用现有数据按传统方式进行逻辑推理，前者要求挖掘新数据，创新思维和创造性地工作；2.前者引入具人（embodiment）人工智能，如在探索医疗人工智能中，要求研发新算法的科技人员与临床医生取得沟通和共识。归纳起来，未来突破深度学习的新算法有下面几种可能：1) 脉冲神经网络硬件实现与类脑智能算法，2) 将真脑（神经元）与脑外计算机相连的脑机接口算法，3) 知识表示，数据与知识驱动相结合的认知算法。《评人工智能如何走向新阶段》后记自《评人工智能如何走向新阶段》一文发表后，引来了中外专家、草根们广泛议论，也有人摘录他人公开的言论、资料，一倂作跟帖发表于后，对这些跟帖：有深有浅，有些或带有错误和歧见，但其中有一些不乏具有启示、参考价值，鉴于大家的热情，我们将不断续发跟帖。现发表从1条-95条的跟帖如下：1．目前人工智能在理论上并无明显进展，依赖于云计算、高存储、分布式系统和深度学习，今天人工智能的成果，都是基于以前理论研究对应用场景的实现上。未来人工智能的发展期望在理论和生物技术上的突破。2．脉冲神经网络（SNN）可以模仿人脑的电气信号，是模拟生物神经元连接和运行方式的模型，通过计算产生神经电脉冲进行信息传递。目前，国内外一些专家正在对脉冲神经网络进行研究，未来人工智能的发展期待对脉冲神经网络和类脑算法的关键性突破。3.人工智能如果要突破情感还需要化学成份，需要这方面的专家进行底层理论协同研究。4.人工智能还需要心脏类（生物器管）的东西，对“器官记忆”这类仿生学的研究也许是人工智能底层理论研究的关键之一。5.未来人工智能的发展还需要进行伦理方面的研究。6.现时国内在构建人工智能核心技术的工具或框架上，在开源平台上，以及在人工智能硬件（如微处理器芯片）方面，还是比较落后的，过去这些开源平台和高端芯片大多是由美国方面设计、研发的，人工智能开源平台可以帮助电脑像人脑一样工作（百度的“飞桨”平台是由中国人开发的先例）。国内大概需要花5-10年时间才能在基础理论和核心算法上追上美欧水平。7.为了推动人工智能的发展，人才是关键，为此要制定和执行人才政策以及人才培养、引进和使用计划，政策和计划的前提要体现开源开放精神。一位美国专家谈“如果美国不再提开放开源的前沿，那就是在冒险将人工智能人才送到主要竞争者手里，包括中国”。8.2017年清华大学施路平教授等研发“世界首款双控异构融合类电脑芯片”（将基于脉冲神经网络SNN的类脑计算算法与基于人工神经网络ANN的深度学习算法集成到一颗芯片“天机芯（Tianjic）”上，将人工智能的应用创新推进到更接近于具有“自主思考”成份的“认知智能”阶段。第二代“天机芯（Tianjic）”的照片刊登在英国《nature》杂志的封面上。9.IBM从2014年开始研发True North芯片，进行底层理论研究（即对类脑脉冲神经网络SNN及类脑算法的研究），以期推动人工智能发展。两年前IBM发布类脑芯片True North引起了轰动。IBM先搞了一个简易的核心电路，采用asynchronous circuit，当时是非常大胆的，这个研究项目主要是为了验证神经形态计算硬件。因为芯片面积超过100平方毫米，良品率非常低，不能量产，随后Synapse Project已结束了。10.脉冲神经网络类脑芯片的进步将会带来计算体系结构的革命，是下一代人工智能发展的重要突破方向。由浙江大学牵头研发的脉冲神经网络类脑芯片“达尔文2”已于近期发布（2015年发布“达尔文1”，现在已启动研究“达尔文3”），达尔文2单芯片由576个内核组成，每个内核支持256个神经元、神经突触1000多万（即单芯片支持的神经元规模达15万个），经过系统扩展可构建千万级神经元类脑计算系统（在神经元数目上相当于果蝇的神经元数目），达尔文2是目前已知单芯片神经元规模居全国前列。该类脑芯片目前主要应用于图像物体识别、视频音频理解、自然语言处理、脑电识别，较之基于深度学习的人工神经网络，具有独到优势，更擅长于模糊数据处理。11.百度自动驾驶汽车曾在《开源中国开源世界高峰论坛》上发表（三年三届），目前我们自动驾驶汽车不再单纯追求高速复杂路况下跑几千公里的酷炫目标，首先要关注安全和效率，主要在低速开放道路上实现自动驾驶（低速场景L4级自动驾驶先于高速L3级自动驾驶实现）。当前自动驾驶汽车还停留在深度学习开发框架上（当然还有深化余地）。这方面人工智能的发展，要加快在路侧的基础设施建设，并充分建设、利用开源平台。12.早在上世纪末叶，有人提出能否可利用直接基于人脑神经元（不是类脑神经元，也不是人工神经元）的深度学习技术以推动人工智能的进步？可是由于人脑神经元极其纤细脆弱，难以与植入人脑的芯片连接，这个设想久未成功。据悉今年8月卡内基梅隆大学贺斌教授领导的人工智能科研团队，将一块含有深度学习框架及脑机接口的芯片植入人脑，取得与大脑神经元无创连接的成功。从此将凭人旳意念（思维或想像力），利用人脑神经元来操控机器（机器人或机械手）创造条件。这是一种人脑智慧/智能与人工智能结合/协同的模式，即人机协同模式，可以冲破人工智能感知阶段，到达认知阶段。13.纯脉冲神经网络超越深度网络才是更大看点，我们（指国内）正在做，希望一两年能有突破。14.脉冲神经网络不是IBM首创，TrueNorth当时的卖点是芯片实现了大规模脉冲神经网络、低功耗。15.清华这辆自行车成精了，可自我平衡，自动绕障避障，自主管控，自主决策。16.推动人工智能发展关键在人才。网友转抄清华大学“中国科技政策研究中心”报告：至2017年，全球AI人才204850人，中国AI人才18230人，占全球8.9%，美国27470人，占全球13.9%，中国AI人才是美国的2/3。按高H因子衡量，中国AI杰出人才977人，美国4885人，中国是美国的1/5。17.从“2019全球AI人才分布图”（https://www.huxiu.com/article29556.html）看，那些发表AI论文的高产作者主要是毕业于美国的博士，占44%，在中国获得博士学位的作者约11%，其次是英国6%，德国5%，加拿大4%，法国4%，日本4%。从就业数据地域分布看，美国继续吸引AI研究人员为之工作的占46%，中国占11+%，其次是英7%，德4%，日4%。在顶级刊物上有影响的AI研究人员全球约4000人，其中美国1095人，中国255人，英国140人，澳大利亚80人，加拿大45人。从AI人员流动情况看，美国最能吸引AI研究人员为之工作，中国其次，其吸引的绝对数量占美国的1/4。18．回顾以往中国人工智能发展中存在的人才问题，一优一劣，优在青年人才充足，劣在高端人才培养人数少，如何扬长补短是我们在AI人才政策上面临的急切任务。19. 人工智能的发展可分为感知智能、认知智能、决策智能三个阶段，目前处于感知智能价段，依靠深度学习算法，而欲进入认知智能阶段，则要依靠类脑计算，到未来决策智能阶段，恐要依靠量子计算。20.全球人工智能领域图灵奖得主共11人（10个美国人，1个加拿大人）。21.百度自动驾驶已有好几年了，我们开发了开放开源的Apollo平台，两年来已成为全球最活跃的自动驾驶平台：全球15000+开发者向平台贡献自动驾驶软件，我们经过多次迭代，开源代码行数超过40万行，通过平台汇聚了包括奔驰、宝马在内的140多家合作伙伴。2017年初，我们发布了Apollo1.0（封闭场地自动驾驶循迹），同年9月发布1.5（固定车道自动驾驶），2018年发布2.0（简单城市道路自动驾驶），又发布3.0（量产园区自动驾驶提供无人小巴），真正把自动驾驶变成可以量产化可乘坐的产品，去年已安全运载3万多人次，现在大家可到海淀公园体验试车。2019年1月我们在拉斯维加斯CES会展上发布3.5（城市路况自动驾驶），这是迄今最强大的Apollo开放开源平台，它成为全球首家能应用于普通城市交通环境的开源自动驾驶平台，能够安全行驶通过车道线不清的窄道，无红绿灯控制的路口，街道槽车、减速隔离带等多种特殊路线段。但要实现普通乘用车人工智能的全自动驾驶，还会遇到很多技术上的挑战，还需相当长的时间才能完成。22.当下小米开发并推销了具全球影响的人工智能家居应用系统，我们打造的AIoT平台已经成为全球最大的消费级AIoT的开源平台，目前我们在全球联网设备达数亿台，构成了未来打造AI赋能的万物互联网的基础。2018年小米开源了MACE移动端深度学习框架，今年我们推出9个HBaseCommitter，开源了Kaldi模型到ONNX模型的转换工作（kaldi是语音识别领域一个应用广泛的开源框架），在ApacheHBase这个研发项目上小米所作贡献占全社区的1/4。小米打造AIoT是一个无处不在无所不能的AI能力系统，未来小米的AIoT家居系统，一个手势、一个眼神就可能唤醒智能设备，这里的人工智能可能还要加入一些情感因素，为此未来小米的AIoT将迎接人工智能更大的挑战。23.华为在昇腾AI处理器基础上开发了Atlas 900人工智能训练集群，基于深度学习框架，可用于人脸识别、车辆识别、具有超强算力（算力达到256PFLOPS），用于分析20万颗星体仅需59.8秒，（比现在世界纪录快10秒）也可做成模块化装置，用于摄像头、无人机、等终端应用领域。24.最近半年来，人工智能的发展重心逐渐从云端向终端转移，相伴而生的是全新一代芯片全面崛起。25.脑神经科学成果是人工智能源头活水。26.稀疏矩阵乘法、张量运算（张量图）恐怕是主要类脑设备实现。27.深度学习是实现人工智能的路径之一，但并非是一个条完美的路径，对深度学习过度迷信反映了当前一些人看待人工智能的思想误区。深度学习也是有缺陷的，归纳如下：1）深度学习本质上是一项墨盒子技术，其训练过程具有难以解释、不可控制的特点；2）随着人工智能应用复杂度增加，需求量呈指数式的增长，深度学习未能很好地适应，愈发超出人类的理解的控制范围，在快速进行过程中极易偏离预设的轨迹。3）基于深度学习的人工智能技术过度依赖数据，采集的数据其数量、质量未必满足要求，且数据建模与真实生活之间很难直接划上等号（样本数据不足，可用于深度学习模拟训练的成功案例更少）。28.在后深度学习时代，要努力克服深度学习存在的问题。29.清华大学研发了世界首款双控异构融合类电脑芯片，将基于生物脉冲神经网络的类脑算法与基于人工神经网络的深度学习算法结合起来；另外，也需要探索将知识推理和数据驱动结合起来，以推动人工智能的发展。30.《IEEE Spectrum》2019年4月号，有人发表一篇质疑IBM“沃森（Watson）健康”在医疗人工智能方面研发的文章，推荐大家一读并思考。《评人工智能如何走向新阶段》后记（再续）从朋友那里获知，有一块供大家自由议论人工智能的园地（内部的），我通过有关关系进入后，一览之余，果然生动活泼，没有学究气，从已发表的30条议论来看。有原创、有转载、有深刻、有肤浅，有的发人深思，也有错误的，这都没有关系，关键是建立一个自由议论的氛围之举，值得称道！我是人工智能的粉丝，谈了这些空话，在此也转载我在早期看到的一则信息：31.深度学习领军人物Geoffrey Hinton在他2017-2018年论文中提出了胶囊网络的概念（Capsule Networks），使广为流行的深度学习中的卷积神经网络算法提升到胶囊网络算法以增强算力，谷歌曾用于人脸图像识别。前一算法分析人脸图像（识别其特征点，过滤掉伪装），但在面对精确的空间关系时会暴露其缺陷，并难以对抗来自黑客篡改图像混淆算法的攻击，后一算法可以对抗一些复杂的干扰或攻击，取代前一算法，挑战最先进的图像识别。32.近年来，以深度学习算法为代表的人工智能技术快速发展，在计算机视觉、语音识别、语义理解等领域实现了突破，但深度学习算法并不完美，有待继续加强理论研究，也有待不断有很多新算法理论成果提出，如胶囊网络、生成对抗网络、迁移学习等。33.6款类脑芯片：① IBM TrueNorth芯片，②Intel Loihi芯片,③高通Zeroth芯片,④西井科技Deep South芯片，⑤浙大“达尔文”类脑芯片，⑥AI-CTX芯片。34.推荐6款人工智能技术：①谷歌研发人工智能AlphaFold，根据基因序列成功预测生命的基本分子——蛋白质三维结构（谷歌用数千种已知蛋白质训练神经网络，可独立预测氨基酸的3D结构）。谷歌将人工智能与基因科学结合，将使人类进入一个与其生老病死悠关的新时代。②商场科技研发城市级智能视觉平台，其核心是深度学习技术Sense Parrots,已制成AI芯片。③ 腾讯觅影研发人工智慧能医疗影像平台，其核心为深度学习技术（与医学融合研发），已制成AI芯片。④ 华为采用全新的NPU架构开发的一款麒麟810芯片（在AI上跑分达32000+），使人工智能性能大幅提升,完胜高通骁龙858芯片（在AI上跑分只有26000+）。⑤ 旷视科技拥有自主研发的深度学习框架Brain++，依托深度学习算法技术，开发计算机视频（如人脸识别等）AI创新应用。⑥ 清华大学在通用人工智慧能上开发了新型人工智能芯片——天机芯（TianJic），这是一款基于脉冲神经网络（SNN）的类脑算法，与基于人工神经网络（ANN）的深度学习算法集成于一块芯片上。35.阿里巴巴旗下芯片公司平头哥在乌镇互联网大会上宣布开源低功耗微控制芯片（MCU）设计平台，这一平台面向 AIoT 时代的定制化芯片设计需求，目标群体包括芯片设计公司、IP 供应商、高校及科研院所等，软硬件全套代码已上GitHub。36.Facebook在Scale会议上开源ReAgent 全新AI推理智能体平台，ReAgent的三个主要资源（模型、评估器和服务平台）均可独立使用。37.国际语音识别大牛、前约翰霍普金斯大学（Jonhs Hopkins University）教授、 语音识别开源工具 Kaldi 之父 Daniel Povey加入小米。38.谷歌（Alphabet）子公司 Wing ，在获得政府批准，与联邦快递、Walgreens 等公司达成合作之后宣布开始商用无人机，这是美国第一个商业化无人机快递服务。39.第九届「吴文俊人工智能科学技术奖」揭晓，81 项成果斩获中国智能科学技术最高奖，深圳前海微众银行股份有限公司杨强、中国平安保险(集团)股份有限公司肖京、中国科学院数学与系统科学研究院高小山分别获得吴文俊人工智能杰出贡献奖。40.2019 中国计算机大会（CNCC）在苏州召开，快手 AI 实验室 Y-tech 团队自主研发高效的端上推理引擎 YCNN 及拍摄相关 AI 算法，针对普及率高的中低端手机做了大量优化，运用高效的模型结构设计和模型量化压缩技术，将以往只能在高端 PC 或服务器上才能运行的算法在手机上实时运行，该平台在行业内处于领先水平。41. 在人工智能感知阶段，依靠数据驱动的深度学习算法。目前5种最流行的深度学习架构: ① 递归神经网络（RNN）② 长短期记忆 （LSTM）/门控递归单元（GRU）③卷积神经网络 （CNN）④深度信息网络 （DBN）⑤深度叠加网络（DSN）。不同学习架构被广泛用于下列场景中：① RNN，语音识别，手稿识别② LSTM/GRU 网络，自然语言文本压缩，手势识别、图像说明③ CNN, 图像识别、视频分析、自然语言理解④ DBN, 图像识别、信息检索、自然语音理解、故障预测⑤ DSN, 信息检索、持续语音识别42． 深度学习是通过一系列架构来表示的，这些架构可为各种各样的问题领域构建解决方案。尽管构建这些类型的深度架构可能很复杂，但可使用各种开源解决方案（如Caffe、Deep Learning4j 、 TensorFlow、 DDL等）来快速启动和运行。43. 生物学灵感，神经网络代表着一种受人类大脑启发的信息处理范例。在大脑中，神经元将轴突和树突紧密连接，并通过突触在它们之间传递化学信号。人类大脑拥有约1000亿个神经元，每个神经元最多与10000个其他神经元相连。44. 我想谈谈人工智能认知阶段，进入认知阶段，类脑认知计算将具有人类自主思维、意念、理解、思考、创意和灵感方面的特征。在人工智能感知阶段，单纯依靠数据驱动的深度学习算法技术，对于图形、图像、语音的识别，做的是比对；在人工智能的认知阶段，有赖于与数学、脑科学等结合，以实现底层理论的突破，需要知识驱动和数据驱动相结合，需要建立大规模的知识库，研究知识表示，以及如何把知识、推理和数据结合起来。IBM Watson 通过10多年医疗人工智能的研究，开始把知识驱动模式和数据驱动模式开发出来、结合起来，开辟认知新阶段。IBM工程师说：认知计算的目标是构建能学习并自然地与人交流的系统。Watson通过Jeopardy 比赛成功击败世界级对手，就是这样做的，这也证明了认知计算的能力。45. 是否用内含知识网络（或知识表示、知识驱动）的深度学习算法，我有一个问题：在这里是否还可以叫深度学习算法？如叫别的算法，那是什么算法？为认知阶段的问题提出解决方案？IBM Watson的工程师说：认知计算是根据神经网络和深度学习来构建的。如此说来，说今天深度学习已达到天花板了。这种说法是否有问题（或还有上升空间）？！请IBM Watson 专家们回复。46. 采用生物神经网络（SNN）的类脑算法是否比采用人工神经网络（ANN）的深度学习算法提高了一个档次？！这里提出的类脑算法的机制和形式是什么？在某些情况下，类脑算法是否也可以深度学习算法来表达？请教专家。47. 从1969年贝尔实验室孵化出UNIX，到2019年鹏程实验室等孵化出的OpenI(Open Intelligence Open Source, Open Community, Open Ecosystem)、及华为推出鸿蒙，开源50年！智能世界由科学家/工程师/程序员-AI 开发者构建欢迎挑战OpenI。启智开发者大会：Input代码/Output价值；欢迎共创、共享、贡献OpenI。48. 目前人工智能采用最多的算法是深度学习。在这种模式下，决定人工智能应用创新有赖于下述关键因素，即大数据、算法、算力和应用场景。49. 深度学习与产业的深度结合，有望实现应用爆发式场景，从而激发更多技术和理论创新。50. 人工智能未来发展有很多种可能，比较热门的方向包括：脉冲神经网络硬件实现与类脑智能；数据与知识相结合学习模型。51.今年发表的由俄罗斯“脑机接口”公司（Neurobotics）和莫斯科物理技术学院（MIPT）研究的一种全新“脑机接口”算法。利用“脑机接口”将人脑（EEG）神经元与脑外深度学习网络连接起来（本例采用无需开颅植入大脑的非侵入电极）。将来期望用于治疗中风患者。52．脸书（Facebook）和加州大学旧金山分校（UCSF）与今年7月发布“脑机接口”技术（刊载于《nature》子刊上），超越深度学习算法，该项新算法可实时读取人类语言，可用意念打字，可用人眼超高精度摄像。53.图灵奖得主、美国工程院院士、美国人工智能协会（AAAI）及IEEE杂志Fellow（院士）Judea Pearl在2018年发表的一篇论文中指出：由于机器学习（含深度学习）理论的局限（它以统计学或盲模型的方式运行），使它无法成为强人工智能的基础；或对可执行的认知任务而言，该理论的缺陷限制了人工智能的发展。54.钟义信教授推荐潘云鹤院士谈话：人工智能走向2.O的本质原因是人类世界由二元空间（P,H）变成三元空间（P,C,H），此时钟短评：“知彼知己，心中有底。”55． 英特尔研究院院长Richard（Rich）A.Uhlig谈在数据洪流中属于颠覆性技术的新型计算方式：量子计算、神经拟态、图计算、概率计算，其中神经拟态芯片模仿人脑运作机制，形成高能效神经网络系统，主要采用异步脉冲神经网络（SNN）去解决问题，可应用在机器人、网络、动态控制、稀疏编码、图式搜索、路径规划、约束满足等很多领域。56．近年来以深度学习算法为代表的人工智能技术快速发展，迄今开发出来的深度学习算法约500多个，但深度学习算法并不完美，几乎完全以统计学或盲模型方式运行，其潜力已近尽头，人工智能的发展要求新算法出现：类脑算法、脑机接口算法、认知算法、量子算法。57.要用开源思维建设北京智源（人工智能）研究院。研究怎么把在北京的人工智能领域最强的人才吸引、笼络在一起，建立一个开源社区，建设一个人工智能技术高地，发挥人才专长，引导他们把注意力放在“无人区”、放在人工智能基础领域，缩小在人工智能技术理论与应用上与世界水平的差距。我们要真正把开源这件事做起来，培养人们的开源理念，了解开源的组织架构和哲学以及背后的技术，进行人工智能理论研究和应用创新，这对中国来说是非常有意义的。在人工智能领域我们受益于全球智慧的结晶，希望在开源这种形式下，中国学者、研究人员和工程师能够做出贡献、跟踪进步！（摘引北京智源研究院理事长张宏江发言）58．近年来问世的深度学习算法已不止500个，从下列9个深度学习模型库所支持的深度学习模型来看，已多达1200个： ① 脸书PH库支持26个模型；② 谷歌TH库148个模型；③ 谷歌TM库200个模型；④ IBM MAX库32个模型；⑤ 微软OMNX库45个模型；⑥ 新加坡JingYK（个人）MZ库368个模型；⑦ OpenⅤIN库135个模型；⑧ Sebastian RK库86个模型；⑨ GLUON-CV库45个模型。合计9个深度学习模型库支持1189个深度学习模型。59． 随着大数据红利消失，以深度学习为代表的机器智能—感知智能水平日益接近天花板。深度学习算法是以数据驱动的统计模式，人工智能发展要突破深度学习，还需要知识，特别是符号化的知识，在后深度学习时代人工智能的核心应该是知识表示和确定性推理，人工智能最重要的能力是知识而非数据，需要研发以知识驱动的机器智能—认知智能。所谓让机器具备认知智能是指让机器能够像人一样思考，体现在机器能够解释数据、解释过程、解释现象，体现在推理、规划等一系列人类所独有的认知能力上。如何让机器具备理解和解释的能力？知识图谱或以其为代表的知识工程的一系列技术，在认知智能实现中起到非常关键的作用。知识图谱本质上是一种大规模的语义网络（表达各种各样实体、概念及其间各类语义关联，且知识图谱规模更大）。有了知识图谱就能进行计算机建模。60. 以知识驱动的认知计算同样含有知识工程，上世纪80年代中期国内提出的知识工程是基于知识表达进行逻辑推理。新一代的知识工程关注于具身（embodiment）的人工智能，即与身体场景有直接关系，具身有一种思想可能改变规则使用权重，可能形成人际间的共识，这在医学中至关重要，要让患者参与决策（在医疗中如果患者不配合将十分麻烦）。两者知识工程不同，在于具身的认识，前者脱离人的认知环境，过去是从已知数据中获得已产生的规则，现在的知识工程从新产生的数据中挖掘、调整规则，以知识为基础的规则是创造性、跳跃式的。61. 在2019深度学习开发者峰会上，百度发布基于飞桨的图学习框架（PaddleGraphLearning，PGL）。近年来深度神经网络推动了人工智能的发展，但在实际场景中有大量数据是在非欧式空间的，限制了深度神经网络的应用，而图神经网络在非结构化数据上有出色的处理能力。百度发布的PGL利用飞桨独有的LodTensor特性，实现了高度并行的图神经网络消息传递机制，在性能上超越了PGL等现有图学习框架13倍（提速！）。依托飞桨核心框架+自研分布式图引擎，PGL可支持十亿节点百亿边的巨图训练。62. 新老知识工程的区别：一是过去的知识工程是从已知数据中获得已产生的规则，新的知识工程是从新产生的数据中挖掘丶调整规则；二是新的知识工程是关注具身（embiment）的人工智能，即与身体场景有直接关系，要求关注人际关系，形成人际共识（如研发出来医疗人工智能新理论新算法要与临床医生在取得共识的基础上的处置结合起来，也要处理好医患关系）。63. 每个神经元激励fire的阈值大约0.07伏，属于电气工程数量级（一节AA电池1.5伏），计算机与人脑增强交互应该很快推动人工智能进步。64. 现在领导神经科学项目的是电气工程师，反而不是神经科学家。65. 目前脑机接口算法还不精确，合理的实用化可能先在医护领域（如轮椅等截瘫病人设备）。俄罗斯科学家研发的脑机接口算法期望用于医护中风患者。66．谷歌近来研发用于基因科学的人工智能AlphaFold，根据基因序列预测生命基本分子一蛋白质的三维结构（AlphaFold与下国际围棋的AlphaGo似孪生兄弟），这是用来预测蛋白质折叠结构的能力或设计新的蛋白质，用以抗击疾病，解决塑料污染，对人类健康、生态、环境将产生重大影响。67．谷歌为研发AlphaFold，用数千种已知蛋白质训练神经网络，直到它可以独立预测氨基酸的3D结构。68. AlphaFold成功预测蛋白质的三维结构表明，当人工智能与基因科学相结合，人类将进入一个风高浪急的新时代。69. 谷歌的人工智能AlphaFold，预示其人工智能开始进入基因科学和生物科学及医疗保健领域。基因是DNA上有遗传效应的片断，人类的生老病死都与基因有关。70. 用基因治疗方法将重塑人体内一切组织和器官的活性。人工智能医生将逐渐取代目前最优秀的医生，未来大批医生将逐渐消失，从此医疗彻底成为一项人工智能+基因科技。71. 看了70条，有点夸大其辞！今天欲将人工智能+基因科学用于医疗实践，尚处于原始的初级阶段，其医疗效果还说不清楚，以人工智能医生淘汰目前的临床医生，还是十分遥远的未来！72. IBMWatson研发的以知识驱动的人工智能医疗实践，10年来其效果在美国还存在很大争议（突出一点是人工智能理论和临床医生在处置上尚缺乏共识）。73. 今天要抓住机遇研发人工智能+基因科学底层理论，可以预见未来它将对人类产生前所未有的冲击浪潮，如今国外已经动手！走在前头的研发工作可能是：为病人添加其缺少的基因或删除不好的基因，DNA编程逆转衰老，改写干细胞，靶向药扫荡癌细胞等，人工智能将助力基因科学。74. MIT技术评论（Sep9.2016）：深度学习、人工智能的可解释性是由物理学家而不是数学家解释证明的。75. 日本《朝日新闻》2019年11月30日报导：中美人工智能人才争夺战愈发激烈。目前拥有前沿知识和技术的IT领域的人才在世界范围内约有几百万人，中美围绕人工智能等高科技产业人才争夺战十分激烈。今年1月，美国人工智能学会在夏威夷召开，全球数千名人工智能研究者与会，同时举办招聘会，中美企业之间火花四溅。日刊介绍英国瀚纳仕人才管理公司调查报告，中国对人工智能和大数据需求极高，声音识别和自然语言处理等方面人才更是供不应求。日刊谈到信息技术产业飞速发展的中国面临技术人才不足的问题，它举出华为的白皮书，截止2017年中国IT产业人才缺口765万人。76. 计算智能、感知智能、认知智能、决策智能，反映机器的智能化水平的不同发展阶段。以基于数据驱动的深度学习为代表的感知智能水平，隨着大数据红利的消失日益接近天花板。所谓认知智能指让机器能够像人一样思考，具备理解、解释、规划、推理、演绎、归纳的能力（达到人脑思维的高级境界），从感知智能到认知智能是人工智能发展中一次颠覆性的飞跃。认知智能的实现需要知识驱动或数据、知识双驱动。77. 对于谷歌收购的人工智能企业DeepMind，由它提供的深度学习强化学习算法，支持AlphaGo、AlphaStar等研究均取得举世嘱目的成绩，在深度学习强化学习领域为DeepMind的算法带来很高声誉。最近DeepMind一篇在Nature子刊（今年7月号）发表的关于Alpha-Rank智能体强化学习的论文，被华为英国研究中心质疑：如果复现DeepMind算法，无法实现其预期的算力。78. 近来我与IBM“沃森（Watson）健康”一位人工智能资深专家讨论他们在美国当地（准确地说是IBM与合作方安德森癌症中心）历时7年（2011-2017）的医疗效果。当我谈到感知和认知时，令我惊讶的是那位专家说感知与认知没有高低之分，在不同场景应该有不同判断，作出判断时要小心一点！我当时对他说，你们IBM自己说过，从感知智能到认知智能是人工智能发展中一次颠覆性的飞跃，前者完全是数据驱动后者是知识驱动（或数据、知识双驱动），怎么能说感知与认知没有高低之分？！从我们讨论IBM“沃森健康”以前7年人工智能的医疗实践来看，IBM主要采用的是感知的数据驱动的深度学习模式，至于认知的知识驱动模式尚处于开研前的准备阶段，未能付诸于试验实践！所以如果针对不同场景的需求采用不同人工智能模型以谋求最佳效果来看，确实感知和认知没有高低之分。79. 在“IEEESpectrum”2019年4月号上刊登一篇向IBM“沃森健康”在医疗人工智能实践方面提出质疑的文章，综合IBM、医疗合作方和第三方评论的意见。IBM研发布局，自2011年至2017 年，与安德森癌症中心合作，研究25个课题，在癌症治疗建议方面有635个案例，尝试用基于大数据和深度学习的感知技术与医疗行业融合应用，最终未产生成功的建议和商用产品，未达到IBM原来设定的目标，2016年合作方在花掉6200万美元后终止与IBM沃森健康的合作。究其原因：（1）数据资源十分有限。癌症病例数量有限，样本数据不足，可用于深度学习模型训练的成功案例更少。（2）沃森与合作医疗机构之间沟通不好。沃森的治疗建议与医院的临床实践差距很大（第三方认为IBM纵使有好的技术，但美国医疗行业偏于保守，沟通不好难于成功）。（3）过于迷信深度学习。深度学习是实现人工智能的路径之一，但也是有缺陷的：深度学习本质上是一项暗箱技术，其训练过程具有难以解释、不可控的特点，人工智能不适应应用复杂度、需求量的快速增长，超出人们理解和控制范围，过度依赖数据，采集数据在量和质上不满足需要，数据建模与真实生活间冇差距，深度学习理论与现实医疗护理不匹配，深度学习无法独立地从医学文献最新进展及患者档案中提取有意义的信息。（4）IBM沃森健康在国外（韩国、泰国、智利）的医疗实践效果较好、成功率较高，受到欢迎。80. 我们几个朋友讨论人工智能在中医方面的应用。专家系统已属过去。我们认为，中医的“望、闻、问、切”基本上可采用数据驱动的深度学习模式，但中医数据结构化程度较低，形式化描述的规则较弱，采用人工智能要考虑中医的特点。81.近来一波人工智能热潮是在大数据的海量样本及超强计算能力两者支撑下形成的。所以说这一波人工智能是由大数据喂养出来的。这时的机器智能在感知智能和计算智能等一些具体问题上已经达到甚至超越人类水平，目前在语音识别与合成、图像识别、封闭环境有限规则的游戏领域，机器智能甚至超过人类。82.在各行业人工智能发展进程中，AI+或AI赋能成为传统行业智能化升级和转型的一个基本模式。在AI赋能下，传统行业面临很多机遇，对其关心的一系列核心问题，如增加收入、降低成本、提高效率、安全保障等，都将显致受益于人工智能技术。83.人工智能技术在智能客服系统已在很多行业大规模应用，从而大大降低人工客服的巨大劳动力成本。84.从2012年谷歌提出知识图谱以来，知识图谱技术发展很快。所谓知识图谱是一种大规模语义网络。知识图谱作为一种技术体系，指大数据时代知识工程的一系列代表性技术进展的总和。上世纪七、八十年代的知识表示与今天的知识图谱有着本质差别，其显著的差别在于对一种语义网络在规模上的差别。知识图谱对机器实现人工智能十分重要，我们分析知识图谱可实现机器认知智能的两个核心能力：“理解”和“解释”，机器“理解”数据是建立起从数据到知识库中的知识要素（包括实体、概念和关系）映射的一个过程。另外，有了知识图谱，机器完全可以重现这种“理解”与“解释”过程，并不难完成上述过程的数学建模。知识图谱让可解释人工智能成为可能，并体现在知识引导下将成为解决机器人工智能问题的主要方式。85.当前国内人工智能发展的短板在于产业发展过度依赖开源代码和现有的数学模型，真正属于自己的东西不多。86.一些人对当下国内人工智能发展中存 在瓶颈问题甩锅于开源，有失偏颇！其实当下国内外取得成就的人工智能底层理论和核心算法，无不有赖于开源的推动。87.研发机器视觉人工智能技术的国内 AI四小龙（独角兽）：商汤、旷世、云从、依图，当下火爆的初创企业、火爆的AI技术、火爆的应用场景！可是，尚未摆脱依托资本力量获得快速发展，它们的商业落地还有待解决。88.从另外一个侧面来看，深度学习这个工具有不可信、不安全、不可靠、推广能力差的弱点，当下采用深度学习算法安全面把握深度学习算法的优势和短板。89.人类处理知识的能力更强，计算机处理数据的能力更强，发展人工智能由感知阶段数据驱动的深度学习算法跳到认知阶段的知识和数据双驱动的认知学习算法。90.人工智能技术基础理论研究的发展需要深度融合：人工智能专家（或计算机专家）要与数学家、神经科学家、心理学家，脑科学家、开源专家和人文科学家跨学科交叉融合合作（在医疗人工智能方面还要与临床医生和患者合作、沟通），致力于发展新一代人工智能的理论与方法的研究；人工智能研究团队要加强与行业、企业、学校融合合作。91.IBM沃森（Watson）回答质疑,Watson人工智能对医疗帮助是否有限？MD安德森肿瘤中心终止了与IBM的合作，引发了上述质疑（见今年2月21日美国《科学》杂志报导）。IBM回应称，项目已取得初步成效。92.美国健康界获悉了在MD安德森肿瘤中心终止与IBM合作后引发媒体对IBM质疑一事，IBM发表的官方声明，声明称，“质疑”报告所描述的结果是基于采购活动文件和（医院）工作人员的相关说辞。不应被视为对Watson项目现阶段系统的科学基础或功能方面的评价”。“Watson在与世界上多个医疗机构合作的项目均显示出有效性”。93.MD安德森肿瘤中心与IBM Watson深度学习大数据项目始于2013年，主题是“大数据人工智能应用将加速对癌症疾病的认知（？）和完善癌症临床治疗”。94.IBM（官方）声明（续）：“美国MD安德森肿瘤中心的肿瘤学家和研究员评价Watson所给的建议治疗方案有90%的准确率。这种高准确率能帮助肿瘤科医学确保他们在做癌症诊疗与诊断时不会错失任何数据”（获该中心医生对Watson能力的认可)。95.IBM(官方)声明(续):“IBM Watson与世界上10多个医疗机构合作进行研究显示，Watson能协助医生更有效率制是医疗决策并进而影响患者”。96. 近日《Nature》杂志推荐2019年度10大科学进展的杰出论文，其中一篇是有关人工智能的，谈采用深度学习/强化学习算法来训练四足机器狗ANYmal，使它能快速爬起来。该文谈到，在反复训练下，不仅提高了ANYmal自身平衡能力，而且当ANYmal被暴力踹倒后能立即翻转站立起来。研究员还开发了一种仿真模式（ANYmal虚拟版本），使虚拟训练学习速度比现实训练学习速度提高100倍，而且这种方式还可同时训练多台机器狗。97. 深度学习算法是一种强大的数据分析工具，是实现人工智能的路径之一，但深度学习也是有缺陷的，它本质上是黑盒子技术，其训练过程难以解释、不可控，也未必能适应更加复杂的应用场景，深度学习过度依赖数据，而利用数据建模有时与真实生活之间也未必能直接划上等号，用深度学习模型训练有时也未必成功。当下深度学习可解决一些问题，但不少问题还不能靠它来解决，需靠大量基础理论研究创立新算法予以支持。98. 我也来谈谈知识工程发表浅见。有人说知识工程是基于知识表达进行逻辑推理。我认为上世纪七、八十年代提出的旧的知识工程，脱离人的认知环境，从已知数据中获得已产生的规则，如今新提出的知识工程，与身体场景有直接关系，从新产生数据中挖掘丶调整做规则，新旧知识工程的差别也表现在旧的知识表示与新的知识图谱语义网络在规模上的差别。99. 在网上看到41条跟贴所谈深度学习算法、深度学习架构问题，看到42条跟贴所谈利用开源框架对深度学习算法训练快速启动、运行问题，我也来谈谈深度学习算法、架构和开源的关系问题：深度学习算法是基于不同拓扑结构的深度（网络）架构，可以利用一些开源框架实现和部署深度学习算法，支持深度学习网络架构监督训练并催熟其训练。100. 有一篇论文谈人工智能和大数据关系问题，我摘录文中一些要点，作为跟贴贡献给诸位参考：当下大数据变得无处不在，几乎每一个成功的AI解决方案都涉及大数据处理问题。尽管AI擅长在大数据中查找模式和关系，但它仍然不是很智能。AI解决方案与大数据有相关性，在大数据中许多相关性是虚假的。数据集越大噪声越强。在处理多维数据的应用程序中是否乎用以数据为依据的决策？数据驱动决策将继续存在。要使AI方案成功，不仅需要硬件和大数据（大数据和计算能力也是重要组成部分）。数据不能说明一切。人类给数字赋予含义。101. 2019年百度研发的人工智能知识增强的语义理解框架ERNIE，全球领先。自然语言处理关乎智能体如何理解人类语言与文字，并在理解的基础上进行人机智能交互（被称为人工智能皇冠上的“明珠”。）在竞逐人工智能皇冠上“明珠”过程中，2019年百度在自然语言处理技术方面，打造了可持续学习做知识增强语义理解框架ERNIE，超越了谷歌的BERT和XLNet，荣登GLUE（全球自然语言处理领域权威数据集）公布的榜首，作为国际预训练模型，百度也超越了微软MT一DNN一SMAR丅、谷歌T5、ALBERT。102. 说“量子计算是未来计算技术的心脏”，这是肯定的！说“量子计算是人工智能未来的算法”，尚存疑问？在这里介绍百度公开发布的、他们正在研发量子算法的动向（尚处于初始阶段）：2019年百度研发出云上量子脉冲系统“量脉”，据说已达到国内第一、国际领先。所谓“量脉”，可将量子计算软件指令（逻辑门）转換成控制量子硬件的脉冲序列，算法性能较同类工具实现成倍级别的提升，是实现量子软硬件连接的关键桥梁。103. 人工智能热点纷呈，机器学习、深度学习、强化学习；工具、库、平台、框架；模型、环境、安全、隐私。全球相关的技术和投资非常踊跃。Linux人工智能基金会目前正在开展一项全景图谱的工作https://landscape.lfai.foundation/。104. 研发某种具有活性的液态金属，并以其为载体发展机器人或智能产品。清华大学刘静教授研发出一种具有某些“生命”特征的液态金属，如具有能“吃”（吞下铝箔），可“移动”（吃饱后就四处移动，动作还特别灵活，能转弯，能跳跃），还会“思考”（碰到拐弯或难以通过的地方还会停下来思考一下）等某些“生命”特征。这种液态金属应用前景广阔，如制作智能马达、血管机器人等。105．不久前日刊评论：日英两国利用人工智能技术研发女性机器人。文中指出，在日本向市场推出全球首款女性机器人之后，英国是全球第二个推出女性机器人的国家。今天他们推出的女性机器人惟妙惟肖，与真人模特看不出差别。他们在女性机器人中植入高端人工智能芯片，采用高仿真技术，还得益于顶级硅胶等材质的精确运用。他们推出的女性机器人能与人类沟通，喜现为与真人没有差别，外表靓丽，创造出代替人类的情感，对外界变化作出反应，还会讲全球20多种不同语言。附录：以下后记里收集的内容观点主要包括基础理论与创新、算法研究与创新、技术应用与创新、AI人才培养与发展、AI伦理与道德五大类的内容，欢迎查看相关内容并在文末互动留言。《评人工智能如何走向新阶段》后记https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/103343649《评人工智能如何走向新阶段》后记（再续1）https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/103343944《评人工智能如何走向新阶段》后记（再续2）https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/103343968《评人工智能如何走向新阶段》后记（再续3）https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/103344087《评人工智能如何走向新阶段》后记（再续4）https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/103344451《评人工智能如何走向新阶段》后记（再续5）https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/103344672《评人工智能如何走向新阶段》后记（再续6）https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/103345118《评人工智能如何走向新阶段》后记（再续7）https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/103351738