Research on AI, Neural Networks, Machine Learning, Deep Learning, Brain Imaging, MRI, CT, Signal Processing, Cognitive Neuriscience and Psychiatry. Applications of Fractal geometry and Differential geometry to brain imaging. Prediction of protein structures and transcription factor using deep learning.
从事人工智能,机器学习,深度学习,神经网路,图像与信号处理,脑图像,认知神经科学,核磁共振成像,CT, 分形几何与微分几何在脑图像数据处理的应用, 基于深度学习的蛋白质结构及转录因子的预测等教学与研究。
人脑是生物界最复杂的器官,人类思维过程完全由人脑来控制,是宇宙间最 神奇的生命现象。人脑由 1000 亿个灰质神经元构成。每个神经元都是一个计算单 元或一个计算机,这些神经元的互相连接,或通过有线白质纤维连接,或通过无线耦合连接,或通过神经化学递质的调制,构成巨大的多模态、多层次、多尺度的分 布并行运算、自组织时空动态演化神经网络或超级网络,支撑人脑的思维与认知过 程。对人脑这种超级网络的深入研究, 可能揭示人脑是如何工作的秘密,具有巨 大的理论与应用价值,意义重大而深远。这种研究是个跨学科跨知识的多层次研究,是一个双向促进的正反馈过程。 一方面,为准确研究人脑网络,我们必须应用人类现已掌握的最先进的多学科知 识、理论和算法(如神经科学与计算算法的结合)并不断改进它们, 从而发展出 一套新的革命性的理论和方法; 另一方面,我们可将在研究人脑网络中学习到的 知识应用到人工智能和机器智能化以及人造的各种技术网络中,如计算机网络,以 改进人工智能的泛化能力和计算机网络中的智能化技术,如智能信息抽取,智能信 息融合与智能信息集成技术,使得那些带有人工智能的机器和计算机网络能像人脑 网络那样具有自组织、自学习功能,成为一个“聪明”机器或网络。
费马大定理,又被称为“费马最后的定理”,由17世纪法国数学家皮耶·德·费马提出。 他断言当整数n >2时,关于x, y, z的方程x^n + y^n = z^n 没有正整数解。 ... 费马大定理被提出后,经历多人猜想辩证,历经三百多年的历史,最终在1995年,英国数学家牛津大学教授 安德鲁·怀尔斯宣布自己证明了费马大定理。不过 他的证明是太复杂了,一般人也看不懂。
就是这个著名的定理,最近有人用高中生都能看懂的初等数学知识进行了证明,证明过程巧妙,看起来也没有什么问题。我自己也看了几遍,可以重复他的推导过程。分享给大家,让你们家的或者朋友的小孩也看看,他们受此启发,迸出思想火花,激励起学习数学的兴趣,说不定会有新的想法,发展出新的方法,对小孩来说,爱好数学有时就是从看到某一个有趣的方程开始的 ....
https://m.scirp.org/papers/99509
至若春和景明,波澜不惊,上下天光,一碧万顷;沙鸥翔集,锦鳞游泳,岸芷汀兰,郁郁青青。而或长烟一空,皓月千里,浮光跃金,静影沉璧,渔歌互答,此乐何极。登斯楼也,则有心旷神怡,宠辱皆忘,把酒临风,其喜洋洋者矣。嗟夫!予尝求古仁人之心,或异二者之为,何哉?不以物喜,不以己悲。居庙堂之高,则忧其民;处江湖之远,则忧其君。是进亦忧,退亦忧;然则何时而乐耶?其必曰:“先天下之忧而忧,后天下之乐而乐”欤!噫!微斯人,吾谁与归?
或曰,路漫漫其修远兮,吾将上下而求索!
不畏浮云遮望眼,自缘身在最高层。真诚待人,气度非凡,勤于思考,诲人不倦,博览群书,纬地经天。风趣幽默,爱好跑步,乐于唱歌,喜交朋友,与人为善。
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