#少女时代[超话]# #少女时代将于8月5日公开音源# 少女时代正规七辑《FOREVER 1》2日午夜公开了Sunny、允儿的全新预告照。
收录曲《Mood Lamp》是一首以轻柔的吉他演奏营造温暖氛围的R&B类型歌曲，歌词把想要从黑暗中守护珍贵的人的心情比喻为氛围灯，温暖照耀的画面，让人感到治愈。
收录曲《纸飞机（Paper Plane）》是一首中板节奏的Pop类型歌曲，在重量感十足的贝斯节奏上加入轻快的Pluck Synth作为亮点，歌词中把不断向梦想挑战的人比喻为纸飞机，传达了温暖应援的信息。
此次专辑总共收录多姿多彩的10首歌曲，同名主打曲《FOREVER 1》由知名音乐人Kenzie参与制作，Tiffany和秀英参与了收录曲《Seventeen》、《Villain》的创作。
少女时代正规七辑《FOREVER 1》音源和MV将于8月5日公开，实体专辑8月8日发售。
收录曲《Mood Lamp》是一首以轻柔的吉他演奏营造温暖氛围的R&B类型歌曲，歌词把想要从黑暗中守护珍贵的人的心情比喻为氛围灯，温暖照耀的画面，让人感到治愈。
收录曲《纸飞机（Paper Plane）》是一首中板节奏的Pop类型歌曲，在重量感十足的贝斯节奏上加入轻快的Pluck Synth作为亮点，歌词中把不断向梦想挑战的人比喻为纸飞机，传达了温暖应援的信息。
此次专辑总共收录多姿多彩的10首歌曲，同名主打曲《FOREVER 1》由知名音乐人Kenzie参与制作，Tiffany和秀英参与了收录曲《Seventeen》、《Villain》的创作。
少女时代正规七辑《FOREVER 1》音源和MV将于8月5日公开，实体专辑8月8日发售。
#可识别甲骨文！华东师大科学家成功构建超大规模试管DNA神经网络#
华东师范大学化学与分子工程学院裴昊教授团队和朱通副教授在生物传感和人工智能交叉研究领域近日取得重要进展。研究成果以“基于DNA调控电路的分子卷积神经网络（Molecular convolutional neural networks with DNA regulatory circuits）”为题，于2022年7月4日在《自然﹒机器智能》（Nature Machine Intelligence）上发表。这是我国科研人员首次在试管中用DNA构造出了卷积人工神经网络，也是迄今为止规模最大、功能最复杂的人工化学分子智能反应网络。该具有稀疏拓扑连接性的超大规模的试管DNA神经网络能直接处理复杂的生物分子信息，具备对32类分子图谱信息分类能力。
正如电子计算机的主要元器件（从电子管到超大规模集成电路）的每一次更新换代使计算机的各方面性能得到了极大提高和增强。裴昊教授团队长期致力于核酸分子器件的设计和开发，提出了一种新的基于变构调控的DNA链置换反应机制（ACS Nano, 2018, 12, 7093），实现了核酸分子电路的热力学及动力学精细调控和非线性功能设计（ACS Synth. Biol., 2019, 8, 2106; Angew. Chem., 2021, 60, 3353；Angew. Chem., 2021, 60, 15013）并实现了体内和体外多种疾病相关重要靶标分子的高灵敏、高选择性的智能生物检测（J. Am. Chem. Soc. 2019, 141, 11923; J. Am. Chem. Soc. 2019, 141, 20354;Angew Chem. 2019, 58, 15448; Anal. Chem. 2020, 92, 4990; J. Am. Chem. Soc. 2021, 143, 3448）。
基于在核酸化学方面的研究基础，面向分析化学、计算机科学与分子生物学的交叉融合发展，课题组针对发展超大规模DNA分子反应网络关键科学难题，和长期从事人工智能与分子科学研究的朱通课题组合作，建立了一种DNA卷积神经网络的系统实现策略，以分子开关门架构为基础电路组件，基于权重调节区域与识别区域功能的模块化，实现了信号传输功能与权重赋予功能的独立调控以实现权重共享。
研究结果表明，该策略可以成功实现了多种数学运算，包括分子权重乘法、加法、减法、多输入乘加（MAC）计算及复杂卷积计算。基于多种模块化分子运算单元的级联组合，课题组构建了一种大规模DNA神经网络，包含512个分子物种，涉及数千种化学反应，可产生数百种分子产物，能实现对32类144-bits分子模式图谱识别分类。
为验证DNA的神经网络的能力，课题组选择了电子人工神经网络的一个经典挑战——识别字迹作为任务。通过DNA分子构建的卷积神经网络进行规定的化学反应，可完成4种语言及32种手写文字的分类，包括对中国甲骨文字（火、土、木、水、天、气、人、生）的分类识别。“分子字迹”的准确识别，充分说明了所构建的DNA神经网络具有强大的分子图谱信息处理能力，有望进一步在智能生物传感及载药等领域得以应用。
华东师范大学化学与分子工程学院裴昊教授团队和朱通副教授在生物传感和人工智能交叉研究领域近日取得重要进展。研究成果以“基于DNA调控电路的分子卷积神经网络（Molecular convolutional neural networks with DNA regulatory circuits）”为题，于2022年7月4日在《自然﹒机器智能》（Nature Machine Intelligence）上发表。这是我国科研人员首次在试管中用DNA构造出了卷积人工神经网络，也是迄今为止规模最大、功能最复杂的人工化学分子智能反应网络。该具有稀疏拓扑连接性的超大规模的试管DNA神经网络能直接处理复杂的生物分子信息，具备对32类分子图谱信息分类能力。
正如电子计算机的主要元器件（从电子管到超大规模集成电路）的每一次更新换代使计算机的各方面性能得到了极大提高和增强。裴昊教授团队长期致力于核酸分子器件的设计和开发，提出了一种新的基于变构调控的DNA链置换反应机制（ACS Nano, 2018, 12, 7093），实现了核酸分子电路的热力学及动力学精细调控和非线性功能设计（ACS Synth. Biol., 2019, 8, 2106; Angew. Chem., 2021, 60, 3353；Angew. Chem., 2021, 60, 15013）并实现了体内和体外多种疾病相关重要靶标分子的高灵敏、高选择性的智能生物检测（J. Am. Chem. Soc. 2019, 141, 11923; J. Am. Chem. Soc. 2019, 141, 20354;Angew Chem. 2019, 58, 15448; Anal. Chem. 2020, 92, 4990; J. Am. Chem. Soc. 2021, 143, 3448）。
基于在核酸化学方面的研究基础，面向分析化学、计算机科学与分子生物学的交叉融合发展，课题组针对发展超大规模DNA分子反应网络关键科学难题，和长期从事人工智能与分子科学研究的朱通课题组合作，建立了一种DNA卷积神经网络的系统实现策略，以分子开关门架构为基础电路组件，基于权重调节区域与识别区域功能的模块化，实现了信号传输功能与权重赋予功能的独立调控以实现权重共享。
研究结果表明，该策略可以成功实现了多种数学运算，包括分子权重乘法、加法、减法、多输入乘加（MAC）计算及复杂卷积计算。基于多种模块化分子运算单元的级联组合，课题组构建了一种大规模DNA神经网络，包含512个分子物种，涉及数千种化学反应，可产生数百种分子产物，能实现对32类144-bits分子模式图谱识别分类。
为验证DNA的神经网络的能力，课题组选择了电子人工神经网络的一个经典挑战——识别字迹作为任务。通过DNA分子构建的卷积神经网络进行规定的化学反应，可完成4种语言及32种手写文字的分类，包括对中国甲骨文字（火、土、木、水、天、气、人、生）的分类识别。“分子字迹”的准确识别，充分说明了所构建的DNA神经网络具有强大的分子图谱信息处理能力，有望进一步在智能生物传感及载药等领域得以应用。
#狮子座##Leo# July 23rd – Aug 22nd
male musicians/singers/DJ who are Leo
Martin L. Gore @ Depeche Mode July 23
tags: Electronic/synth-pop
DJ Krush/DJ クラッシュ/石 英明/Ishi Hideaki July 29
tags: Abstract HipHop/Trip-Hop
Carl Cox July 29
tags: House/Techno
Aphex Twin/Richard D. James/Caustic Window/Polygon Window/GAK August 18
tags: IDM/Ambient/Techno/Break-Beat
崔健/Cui Jian August 2
tags: Rock/Folk/Funky
陳奕迅/醫生/E臣/E神/陳小胖/Eason Chan July 27
tags: Canto-Pop
童安格/Angus Tung July 26
tags: Pop
Louis Armstrong August 4
tags: Jazz
庾澄慶/Harlem Yu July 28
許志安/Andy Hui August 12
古巨基/Leo Ku August 18
伍思凱/Sky Wu July 23
恭碩良/Jun Kung August 18
潘瑋柏/潘帥/Wilber Pan August 6
時間管理大師 July 30
雞你太美 August 2
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Martin L. Gore @ Depeche Mode July 23
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DJ Krush/DJ クラッシュ/石 英明/Ishi Hideaki July 29
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