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  • 全球汽车制造模式的弊病

    当前经济发展趋势和环境制约因素需要汽车生产网络转型。不断上涨的物流成本,贸易冲突和疫情使全球汽车制造模式的弊病暴露无遗。近日,罗兰贝格发布《全球汽车生产制造网络再思考》。在这份特别报告中,罗兰贝格提出了国际性车企的最佳发展之路。

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  • 美妆产业体系变化

    在完美日记令人咋舌的高速成长背后,中国美妆产业链的每个环节都在剧烈地变化,创新和迭代已成为产业体系演进的关键词。并购是国际巨头常用的扩张手段。由于中国美妆产业的特殊性,即将到来的并购狂潮,很可能呈现出不同于欧莱雅、雅诗兰黛等国际公司并购特点

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  • 国内外城市更新路径

    北京公共空间补充设施等、腾退空间优先用于保障中央政务功能及传统文化展示等。上海城市更新基金总规模约800亿元;重庆城市更新主要内容包括完善生活功能、补齐公共设施短板,完善产业功能。天津城市更新针对城市建成区及城市重点区域内进行的城市空间结构调整

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  • 柏基投资十年收益跑赢巴菲特

    柏基最大的特色是无限合伙人制。由47位合伙人全资拥有,这些合伙人在退休之前,需要以原价把持有的公司股份卖给下一代的合伙人。截至2021年3月31日,柏基全球规模折合人民币2.9万亿元。是阿里、腾讯的早期投资者,也是拼多多、美团的重要股东。

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  • 广东疯狂建大学

    广东正在展开一场声势浩大的建大学行动。过去1年多来,在大湾区,就有接近30个大学、学院、研究生院、新校区建设推进。一是自主建设,如广州交通大学等。二是与港澳合作办学,如香港科技大学(广州)等。第三与内地高校合作办学,如中国科学院大学广州学院等。

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  • 腾讯的零售梦

    虽然马化腾一直宣扬,“互联网的下半场属于产业互联网”,但腾讯并没有放弃消费互联网。一个明确的信号是,零售及消费正在成为这家巨头重点布局的赛道,下注金额持续攀升。据媒体报道,仅今年上半年,腾讯在新消费领域投资就达13起,金额超130亿元。

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  • 科创治理简史

    科技创新治理含义宽泛,没有明确的边界,政策重叠区域也会随时间发生变化。二战以来,政府对科技创新的干预,从支持基础性和战略性知识生产,到促进知识扩散和吸收,到系统性提升科技创新绩效,到全方位促进“社会-技术”系统可持续转型,政策工具不断丰富

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  • 30个重大科技问题、工程技术难题

    如何突破大尺寸晶体材料的制备理论和技术?纳米尺度下高效催化反应的作用机制是什么?农作物基因到表型的环境调控网络是什么?如何高效利用农业微生物种质资源?如何解决三维半导体芯片中纳米结构测量难题?如何开发比能量倍增的全固态二次电池?

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  • 东京奥运会开幕式变形记

    日本杂志《周刊文春》通过多个渠道拿到11版共计1199页的开幕式内部台本,时间从去年4月至今年7月。他们在7月28日刊发报道,揭露东京奥运会开幕式是如何一步步“崩坏”的。“事后人们才得知,在2020年年初这段时间,佐佐木曾提出让女艺人渡边直美扮猪的馊点子。”

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  • 百年中国考古路线图

    这篇文章是对中国考古学科建立100周年发展历程的梳理。年轻而小众的学科,究竟有什么魅力能迅速博得学术界的青睐?又会以什么样的状态迎接未来?虽然仅过了百年,和最初的样态相比,中国考古学的发展变化显然超出了学科出现时的预设,发展也远非线性

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  • 学术界的网络游戏研究

    以2016年-2021年的相关研究为对象,将引用量、期刊质量、发表时间作为考量标准,选取了33篇研究与回顾文章。网络游戏对玩家造成的影响,研究主要有三个方向:一是关于游戏的心理病理学研究,二是游戏与玩家身心健康研究,三是游戏与玩家暴力倾向的关联进行研究。

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  • 5G商用2年……

    5G发展已经进入“无人区”,无成熟商业模式、可复制应用进行参考。无论是技术、产业还是应用,全球国家均在同一条起跑线上。在网络覆盖足够完善,用户普及达到临界点,会引发用户和应用的指数级增长;5G消费级应用的出现和落地,反过来会促使5G得到充分利用。

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  • 氢能,日本押下重注

    日本是全球第一个在氢能燃料上押下重注的国家。氢能,作为日本未来的能源血液,对日本有着极大的战略价值。这也是日本不去发展纯电车而去大力发展氢能车的原因。如果日本赌对了,氢能产业将帮助日本摆脱对石油天然气的依赖,站在全球新能源产业链的顶端。

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  • 智能数据分析趋势

    人工智能是在本世纪崛起的一门新型独立、交叉学科,需要一支具有良好的计算机编程技能,多个学科组成、能紧密合作的技术队伍。预训练需要大量的数据。因模型的参数很多,数据很多,一般需要在超大型计算机上计算。这样的数据分析中心,可有实体也可近乎虚拟

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  • 中国重置经济底层逻辑

    从增速优先转向兼顾公平,对于部分高垄断---进而带来高ROE---行业可能有影响。北京正在将其监管优先顺序转向在增长、可持续性、改善社会不均衡、维护各项安全之间求得平衡。这将会让经济利益的划分更多转向劳动者,降低企业盈利。这将带来长久和深远的市场影响。

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  • 欧洲科研基础设施路线图

    科研基础设施能够产生新知识,有利于广大科研人员的科学发现、技术研发、技术发明、颠覆式创新,从而提升能力、加强创新、提高竞争力。此前,相关报告和路线图涵盖了能源、环境、健康与食品、物理与工程、社会与文化创新、数字化6大领域的37个地标设施

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  • 手机摄像镜头的反击

    终端产品永远是带动产业创新的关键角色。小米愿意做奇葩的全面屏,做屏下指纹供应商才能进步;华为愿意做浴霸摄像头,光学供应链才有冲击高端的机会。光学产业链的进步,最大推力是国产手机崛起。美国制裁华为终端,本质上是按住终端产品对产业创新的带动能力

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  • 十年人口迁徙

    梳理全国直辖市以外27个省份、330多个地级行政区十年来人口变化, 184市实现人口增长。149市人口出现减少,占比达44.7%。人口减少市比较多的是东北、中部及西部甘肃、四川等地。浙江、海南和贵州、西藏4个省份所有地市都实现了人口增长。中西部省内流动人口大幅增加

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  • 中国高铁的挑战

    中国高铁下一步发展方向在哪里?更高速度、更智能化。更高速度面临的问题就是空气动力学问题。运行阻力、气动阻力、噪声压强是随着列车运行速度的幂次方增长的,怎么解决?高铁最佳的、最高的运营速度是多少?国际上没有定论。智能化是为了品质更高。

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  • 逐鹿量子计算机

    如果增加量子比特,布线和控制将变得困难。谷歌将大幅增加至“100万”量子比特。IBM计划到2023年将量子比特的数量从现在的65个增至1000个以上。中国“祖冲之号”量子比特数达到62个。“量子退火”在日本备受期待。加拿大正在开发该技术,日本电气公司也将启动研究。

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【来源:Google AI Blog;转自:腾讯FM团团《谷歌发布史上最强人类大脑“地图”,1.3亿个突触,在线可视3D神经元“森林”!2021.06】

 

突触,是神经网络的「桥梁」。

我们知道,人类大脑有860亿个神经元,因为有了突触,才可以把神经元上的电信号传递到下一个神经元。

https://inews.gtimg.com/newsapp_match/0/12475199235/0

长久以来,科学家们一直梦想通过绘制完整的大脑神经网络的结构,以了解神经系统是如何工作的。

不知你是否看过高分辨自动重建的3D大脑皮层地图?

近日,谷歌与哈佛大学的Lichtman实验室合作,发布了最新的「H01」数据集,这是一个1.4 PB 的人类脑组织小样本渲染图。

H01 样本通过连续切片电子显微镜以 4nm 分辨率成像,再通过自动计算技术重建和注释,最后可以看到初步的人类大脑皮层结构。

(警告:密集恐惧者请绕行)

https://inews.gtimg.com/newsapp_match/0/13602617721/0

该数据集包括覆盖大约一立方毫米的皮质组织,带有数万个神经元、数个神经重建元片段、1.3 亿个带注释的突触、104个校对细胞以及许多其他亚细胞注释和结构。

https://inews.gtimg.com/newsapp_bt/0/13613863435/1000

△ 左:数据的小子| 右:数据集中 5000 个神经元,以及兴奋性(绿色)和抑制性(红色)连接的子图

所有的数据都可以通过Neuroglencer进行访问。

https://inews.gtimg.com/newsapp_bt/0/13613863436/1000

H01是迄今为止所有生物中对大脑皮层进行这种程度的成像和重建的「最大样本」。

也是「第一个大规模」研究人类大脑皮层的「突触连接性」的样本,这种连接性跨越了大脑皮层中所有层面的多种细胞类型。

https://inews.gtimg.com/newsapp_bt/0/13613863437/1000

这个项目的主要目标是为研究人类大脑提供一种新的资源,并改进和扩展连接组学的基础技术。

目前,这项研究的最新成果「A connectomic study of a petascale fragment of human cerebral cortex」已经发表在bioRxiv上:

https://inews.gtimg.com/newsapp_bt/0/13613863770/1000

大脑皮层「地图」:1.3亿个突触,数万个神经元

首先,你必须先了解下神奇的大脑皮层(cerebral cortex)。

https://inews.gtimg.com/newsapp_bt/0/13613863771/1000

大脑皮层是脊椎动物大脑的薄表层,属于脑和整个神经系统演化史上最晚出现、功能上最为高阶的一部分,在不同的哺乳动物中显示出「最大的尺寸差异」(尤其是人类)。

大脑皮层的每一部分分为6层,每层有不同种类的神经细胞(例如刺星状神经细胞)。大脑皮层在大多数「高级认知功能」中起着关键作用,如思考、记忆、计划、感知、语言和注意力。

https://inews.gtimg.com/newsapp_match/0/13602618566/0

虽然在理解这种非常复杂的组织的宏观结构方面已经取得了一些进展,但是它在单个神经细胞水平上的结构及其相互连接的突触在很大程度上还是未知的。

人脑连接组学: 从外科活检到3D数据库

根据单个突触的分辨率绘制大脑结构图需要高分辨率的显微技术,这种技术可以对生物化学稳定(固定) 的组织进行成像。

https://inews.gtimg.com/newsapp_bt/0/13613863934/1000

研究团队与马萨诸塞州综合医院(Massachusetts General Hospital,MGH)的脑外科医生合作,他们在进行治疗癫痫的手术时,有时会切除正常人类大脑皮层的一部分,以便进入大脑深处癫痫正在发作的位置。

切除的组织通常会被丢弃的,研究团队得到了病人的匿名捐赠,供Lichtman实验室的同事做研究。

https://inews.gtimg.com/newsapp_bt/0/13613863935/1000

哈佛大学的研究人员使用自动化磁带收集超微切片机,将组织切割成大约5300个30纳米的切片,将这些切片放置在硅晶片上,然后在一个定制的61束平行扫描电子显微镜下以4纳米的分辨率对大脑组织成像,快速获取图像。

对5300个物理切片进行成像,产生了2.25亿张独立的二维图像。

然后,研究团队通过计算将这些数据拼接(stitch)和对齐(align)产生一个单一的3D体积。

虽然数据的质量总体上是很好的,但这些对齐通道必须强健,这样才能应对一些挑战,包括成像伪影(imaging artifacts)、缺失部分、显微镜参数的变化以及组织的物理拉伸和压缩。

一旦对齐,一个使用了数以千计的谷歌云TPU、多尺度的flood-filling Network(FNN)管道就会被应用于生成组织中每个单独细胞的3D分割。

FFN是第一种自动分割技术,能够产生足够精确的重建。

https://inews.gtimg.com/newsapp_bt/0/13613863936/1000

其他的机器学习管道被用来识别和描述「1.3亿个突触」,将每个3D片段分成不同的「子区域」(例如轴突、树突或细胞体) ,并识别其他感兴趣的结构,例如髓磷脂和纤毛。

自动重建的结果并不完美,所以还需要人工来「校对」数据中的大约100个细胞。

随着时间的推移,研究团队希望通过额外的人工努力和自动化的进一步发展,在这个经过验证的集合中添加额外的细胞。

△ H01: 大约1立方毫米的人脑组织在1.4petabytes的图像捕获

Neuroglancer:大脑皮层可视化工具

图像数据、重建结果和注释可以通过一个交互式的基于网络的3D可视化界面进行显示,这个界面叫做Neuroglancer,最初是为了可视化果蝇的大脑而开发的。

Neuroglancer是一种开源软件,广泛应用于连接组学领域。

为了支持 H01数据集的分析,引入了一些新的特性,特别是支持基于数据集的类型或其他属性搜索特定的神经元。

https://inews.gtimg.com/newsapp_bt/0/13613864095/1000

△ 连接H01和注释的Neuroglancer接口。用户可以根据细胞的层次和类型选择特定的细胞,可以查看输入和输出的突触。

继最大果蝇大脑地图和神经元3D模型之后

2019年,谷歌与霍华德 • 休斯医学研究所以及剑桥大学合作,通过Flood-Filling Network算法和TPU芯片,将果蝇大脑切分成数千个40纳米的超薄切片,并且使用透射电子显微镜生成每个切片的图像,产生了40万亿像素以上的果蝇大脑影像,然后将2D图像排列对齐形成完整果蝇大脑的3D图像。

首次成功重建了果蝇大脑神经元的3D模型,但并未揭示有关果蝇大脑神经元「连接性」的信息。

https://inews.gtimg.com/newsapp_bt/0/13613864096/1000

△ 40 万亿像素下的果蝇大脑重建

2020年,谷歌发布有史以来最大、最详尽的果蝇大脑地图,对果蝇大脑中神经元连接的高度详细的绘制。

去年年初,谷歌与霍华德 • 休斯医学研究所(HHMI)的FlyEM团队等,发布了「半脑」连接组( 「hemibrain」 connectome),绘制的图像涵盖了25000个神经元,按体积计算,大约占果蝇大脑的三分之一。

https://inews.gtimg.com/newsapp_match/0/13602619331/0

目前的研究中,谷歌研究人员依然面临的技术难题。

因为,H01 是一个PB级的数据集,但只有整个人类大脑容量的百万分之一。

将突触级别的大脑映射到整个老鼠大脑 (比 H01 大500倍) 仍然存在严重的技术挑战,更不用说整个人类大脑了。

其中一个挑战就是数据存储: 老鼠的大脑可以产生价值 1EB 的数据,而存储这些数据的成本很高。

为了解决这个问题,谷歌研究人员使用基于机器学习的去噪策略来压缩至少17倍的数据。

https://inews.gtimg.com/newsapp_bt/0/13613864171/1000

未来,数据集的庞大规模要求研究人员开发新的策略来组织和访问连接数据中固有的丰富信息。

这将是谷歌研究者未来依然努力的方向。

 

2021-06-11
谷歌与哈佛大学的Lichtman实验室合作,发布了最新的「H01」数据集,这是一个1.4 PB 的人类脑组织小样本渲染图。H01 样本通过连续切片电子显微镜以 4nm 分辨率成像,再通过自动计算技术重建和注释,最后可以看到初步的人类大脑皮层结构。但H01只有整个人类大脑容量的百万分之一

谷歌的人类大脑“地图”

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