#文化遗产# 之前每每路过宅院，都看到的是它历经岁月洗礼的外表，心里总会有点遗憾，觉得装载冀氏文化的院落不应在这无人问津，它应该被保护。这次回家路过，看到启动了修缮工程，它终于被人看见了。虽然几十代人代代相传，到我这一辈已分不清是哪一支的后代，可心里的归属感在看到院落的那一刻，被紧紧维系。
我对那些古典文物向来感兴趣，我家的家谱有四本，爷爷带回来的时候，每一本我都认真看过。好像一个文物，它放在那里，已经在诉说一段历史了，可你深入了解时，又从另一个角度解读着它的过往。
我对那些古典文物向来感兴趣，我家的家谱有四本，爷爷带回来的时候，每一本我都认真看过。好像一个文物，它放在那里，已经在诉说一段历史了，可你深入了解时，又从另一个角度解读着它的过往。
【中国科学家首次用DNA构造卷积#人工神经# 网络，可完成32类分子模式识别任务，或用于生物标志物信号分析和诊断】
用 DNA 卷积神经网络电路识别甲骨文？一支中国科研团队做到了。
近日，#华东师范大学# 化学与分子工程学院教授裴昊课题组，构建出可完成 8 类分子模式识别任务的 DNA 卷积神经网络电路，可对 8 种甲骨文字火、土、木、水、天、气、人、生进行正确分类识别。
基于此，其进一步扩展分子系统的规模与复杂性，并整合逻辑电路架构，最终可完成 32 类分子模式识别任务的 DNA 层次化神经网络。
审稿人认为，该工作是 DNA 计算领域的一个重要里程碑，并表示此次的 DNA 神经网络是迄今规模最大、功能最复杂的人工生化电路。
裴昊说：“我们所构建的分子反应网络包含 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。我们还首次在试管中用 DNA 构造出了卷积人工神经网络，设计和创建出一个像小型神经元网络一般的生化电路，并用溶液中相互作用的 DNA 分子，来展示类似于脑的功能，以及通过精准的化学反应计算识别‘分子笔迹’，这类似于大脑需要通过执行复杂的计算来识别视觉笔迹，借此证明了以 DNA 分子为工程材料去构筑人工分子信息处理系统的巨大潜力。”
概括来说，他们基于 DNA 分子调控电路，研制出一种试管分子人工智能神经网络，论证了通过多种电路架构集成、以提升电路计算性能的可行性。
当把疾病标志物 miRNA 或蛋白等作为 DNA 计算机的输入内容，即可和 DNA 计算机进行直接交互，从而让 DNA 计算实现对于各种生物标志物信号的直接感知、分析与诊断。
近日，相关论文以《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，发表在 Nature Machine Intelligence 上，熊谢微博士和朱通教授为论文的共同第一作者，朱通教授课题组负责卷积计算模型设计及优化，裴昊教授为通讯联系人。
这一成果的故事要从 1994 年说起。图灵奖获得者伦纳德·阿德曼（Leonard M. Adleman）利用 DNA 分子为计算载体用于计算哈密顿路径问题，开创了 DNA 计算机领域。DNA 计算机是一种生物形式的计算机，由一系列生物分子以溶液形态组合而成，通过生化反应来进行高度并行性计算，进而实现分子信息快速处理，也有人称之为“液态电脑”。相较于传统硅基计算机仅能处理符号信息，DNA 计算机能使科学测量（感知信息）与化学反应同步，对生命活动中的分子特征信息进行直接检测与感知。
计算机科学与分子生物学的交叉融合，是未来科技发展的重要研究目标之一。人类作为最为高度智能化的生命体，具备不可思议的信息处理能力，其来源于大脑中上百万神经元之间的复杂链接。这让人脑在应对外界环境任务时，可快速建立神经元节点间的连接，以实现信号的快速传导与信号处理。
就像此刻正在阅读文章的你，脑神经元正在进行拓扑变构重连，以进行信息处理。这种精密、而快速的连接所构成的神经网络，堪称世界上最强大的生物计算机。
戳链接查看详情：https://t.cn/A6aBXOGQ
用 DNA 卷积神经网络电路识别甲骨文？一支中国科研团队做到了。
近日，#华东师范大学# 化学与分子工程学院教授裴昊课题组，构建出可完成 8 类分子模式识别任务的 DNA 卷积神经网络电路，可对 8 种甲骨文字火、土、木、水、天、气、人、生进行正确分类识别。
基于此，其进一步扩展分子系统的规模与复杂性，并整合逻辑电路架构，最终可完成 32 类分子模式识别任务的 DNA 层次化神经网络。
审稿人认为，该工作是 DNA 计算领域的一个重要里程碑，并表示此次的 DNA 神经网络是迄今规模最大、功能最复杂的人工生化电路。
裴昊说：“我们所构建的分子反应网络包含 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。我们还首次在试管中用 DNA 构造出了卷积人工神经网络，设计和创建出一个像小型神经元网络一般的生化电路，并用溶液中相互作用的 DNA 分子，来展示类似于脑的功能，以及通过精准的化学反应计算识别‘分子笔迹’，这类似于大脑需要通过执行复杂的计算来识别视觉笔迹，借此证明了以 DNA 分子为工程材料去构筑人工分子信息处理系统的巨大潜力。”
概括来说，他们基于 DNA 分子调控电路，研制出一种试管分子人工智能神经网络，论证了通过多种电路架构集成、以提升电路计算性能的可行性。
当把疾病标志物 miRNA 或蛋白等作为 DNA 计算机的输入内容，即可和 DNA 计算机进行直接交互，从而让 DNA 计算实现对于各种生物标志物信号的直接感知、分析与诊断。
近日，相关论文以《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，发表在 Nature Machine Intelligence 上，熊谢微博士和朱通教授为论文的共同第一作者，朱通教授课题组负责卷积计算模型设计及优化，裴昊教授为通讯联系人。
这一成果的故事要从 1994 年说起。图灵奖获得者伦纳德·阿德曼（Leonard M. Adleman）利用 DNA 分子为计算载体用于计算哈密顿路径问题，开创了 DNA 计算机领域。DNA 计算机是一种生物形式的计算机，由一系列生物分子以溶液形态组合而成，通过生化反应来进行高度并行性计算，进而实现分子信息快速处理，也有人称之为“液态电脑”。相较于传统硅基计算机仅能处理符号信息，DNA 计算机能使科学测量（感知信息）与化学反应同步，对生命活动中的分子特征信息进行直接检测与感知。
计算机科学与分子生物学的交叉融合，是未来科技发展的重要研究目标之一。人类作为最为高度智能化的生命体，具备不可思议的信息处理能力，其来源于大脑中上百万神经元之间的复杂链接。这让人脑在应对外界环境任务时，可快速建立神经元节点间的连接，以实现信号的快速传导与信号处理。
就像此刻正在阅读文章的你，脑神经元正在进行拓扑变构重连，以进行信息处理。这种精密、而快速的连接所构成的神经网络，堪称世界上最强大的生物计算机。
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