自然杂志发表的宋锐的论文

数学系张义堂教授声称，他已经解决了兰道·西格尔的零猜测，这引起了数学界的关注。数学的定义在数学中真的很少见，“迟来的大工具”，这是一个罕见的奇迹。成就引起了很多关注，因为数学是一门非常深刻的学科，要在数学上取得成功并不容易，而且要知道写已发表的文章需要更长的时间。许多人同时，由于缺乏耐心，也要放弃一半。

许多人不知道这种猜测有多令人兴奋，简单地说，如果兰道·西格尔的猜测推翻了黎曼的猜测，那么现代数学可能就是一切。数学课涉及的范围非常广泛，黎曼猜测是七种猜测之一物理学领域的伟大猜测，适用于世界上许多数学问题，如果黎曼猜想是一击，那么利用黎曼猜想解决世界数学问题的这一阶段将是一击，这将是所有物理学都是一个根本性的变化。

这是一个令人兴奋的消息，立即让很多人愿意尝试，许多人正在等待张义堂正式发布书面信息，在这个阶段，张义堂只是口头上实现了兰道·西格尔的猜测兰道·西格尔的猜测只是一种黎曼猜测，如果他相信的话，黎曼猜测就是验证。

兰道·西格尔的猜测实际上是零猜测，其本质是证明传统零区域中是否有任何零。黎曼猜测，除1/2的真实部分外，所有非微不足道的零功能都位于平行线上。从零开始。2013年，他在顶级数学杂志上发表了第一篇论文，表明部长们的数量是无限距离的。此后，在双重猜想方面取得了重大进展，震惊了数学界。后来，张义堂在朋友的推荐下，前往新罕布什尔大学数学和统计系担任助教和讲师，教授微积分、代数、质数理论等课程。最后，他回到了在学院的梦想。

如果你的学术生涯中遇到这样的论文，相信你会感到惊讶。这是来自美国加州大学洛杉矶分校的数学家张益唐博士带领团队完成，他们证明了其为Landau-Siegel零点猜想。这一“中国人”这是全世界华人数学家向全世界发出的祝贺之声！此前，张益唐团队曾获得数个重要的成果及论文。

该论文从理论到应用证明了该猜想是数理逻辑的“基石”，其重要性将影响人类对数学问题的解决以及知识获取。其在数学和物理学界引起了广泛的关注。论文引用自美国数学协会(AAA)的统计，张益唐领导的研究团队在一年内向学术界公布了4个Landau-Siegel零点猜想的证明。同时张博士还表示，这些结果对于未来数理逻辑相关领域的研究将产生重要影响并引发全世界数学家向该方向迈进；而对于数学界来说，这也是值得纪念与庆贺的事情。

虽然中国数学家已经为世界数学做出了巨大贡献，但与国际上相比，中国的数学家还很少。近年来，我国取得的杰出贡献在国际上已经越来越受瞩目。特别是在数理逻辑领域上取得杰出的成就，特别是在Landau-Siegel零点猜想上取得突破性进展对整个数理逻辑领域起到极大的推动作用。张益唐获得这一结果显示出他在这一领域中超群精湛的数学水平及卓越的推理能力具有重要意义。

此外与张益唐同在加州大学洛杉矶分校的杨柳岩教授也在今年6月在《数学年刊》上发表了论文，证明了其对零点猜想所做出的工作。张益唐在文章中提到这个猜想是由他的同事们共同努力而得到的结果。我们也希望该论文能够影响到更多人对Landau-Siegel零点猜想提出相关质疑及研究热情。

由谷歌英国研究团队开发的计算机系统在围棋比赛中击败了职业棋手。作为一种古老的东方棋类游戏，围棋强调策略和直觉。过去数十年，围棋一直是人工智能专家未能攻克的堡垒。然而，人工智能正在这一领域取得重要突破。此前，计算机已在其他多种比赛，例如国际象棋、奥赛罗棋和智力竞赛《危险边缘》中胜过了人类对手。然而，围棋是一种具有2500多年历史的古老技艺，其复杂程度远超国际象棋，因此人类高手此前几乎不费吹灰之力就能胜过即使最强的计算机系统。本月早些时候，谷歌以外的人工智能专家已提出这样的问题，即人工智能在围棋领域的突破能否迅速实现。而直到去年，大部分人仍认为，计算机击败职业棋手还需要10年时间。然而，谷歌已经做到了这一点。法国研究者雷米·库洛姆（Remi Coulom）此前曾开发了全球最强大的人工智能围棋程序。他表示：“这一天的到来比我想象中更快。”谷歌于2014年收购了自称为“人工智能领域阿波罗项目”的DeepMind。去年10月，DeepMind的研究团队在伦敦办公室里主持了人工智能与人类选手的较量。DeepMind的这一系统名为AlphaGo，而它的对手是欧洲围棋冠军樊麾。在《自然》杂志编辑和英国围棋协会裁判的监督下，AlphaGo在五番棋比赛中取得了5:0的压倒性胜利。《自然》杂志编辑坦古伊·乔阿德（Tanguy Chouard）博士在本周二的媒体电话会议上表示：“无论作为研究者还是编辑，这都是我职业生涯中最令人兴奋的时刻之一。自然》杂志发表的一篇论文介绍了DeepMind的系统。这一系统利用了多种技术，其中也包括越来越重要的一种人工智能技术，即深度学习。利用海量的人类高手棋谱（总步数约达3000万），DeepMind的研究团队训练AlphaGo自主学习围棋。然而这仅仅只是第一步。从理论上来说，这样的训练最多只能培养出与最优秀人类选手同等棋力的人工智能。而为了击败最优秀的人类选手，研究团队使这一系统自己与自己对弈。这带来了新的数据，而这些数据可被用于训练新的人工智能系统，最终胜过顶尖高手。DeepMind负责人德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）表示：“最重要的一点在于，AlphaGo不仅仅是专家系统，遵循人为设定的规则。实际上，这使用了通用的机器学习技术，能自行探索如何在围棋比赛中取胜。”人工智能的这次胜利并不新鲜。谷歌、Facebook和微软等互联网服务早已利用深度学习技术去识别照片和语音，或是理解自然语言。DeepMind的技术结合了深度学习、增强学习，以及其他方法。关于现实世界机器人如何学习日常任务，并对周围环境做出响应，这指明了未来的方向。哈萨比斯表示：“这非常适合机器人。”他同时认为，这些方法能加速科学研究，通过在工作中引入人工智能系统，科学家将可以取得更多成果。“这一系统能处理规模更大的数据集，分析得出结构化信息并提供给人类专家，从而提高效率。系统甚至能向人类专家提供方式方法的建议，协助带来突破。”不过目前，围棋仍是他的关注重点。在关起门来击败一名职业选手之后，哈萨比斯及其团队将目标瞄准了全球顶尖的围棋选手。3月中旬，AlphaGo将在韩国公开挑战李世石。李世石拥有的国际比赛冠军头衔数排名第二，而过去10年中，李世石有着最高的胜率。哈萨比斯认为，李世石就是“围棋界的费德勒”。比国际象棋更难2014年初，库洛姆的围棋软件Crazystone在日本的巡回赛中挑战了依田纪基九段，并取得了胜利。不过，这一胜利的成色不足：Crazystone获得了四子的让先。当时，库洛姆预言，在没有让先的情况下，人工智能击败顶尖围棋高手还需要10年时间。这一挑战的难度在于围棋本身。此前，在合理时间内，任何超级计算机都没有足够的处理能力，去预判每种可能的着法会带来什么样的后续结果。1997年，IBM“深蓝”击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫，当时这台超级计算机采用了“暴力计算”的方式。从本质上来看，“深蓝”分析了每一步走法可能出现的各种结果。然而，这样做在围棋比赛中行不通。在国际象棋比赛中，一个回合可能的走法平均为35种。而围棋比赛采用了19x19的棋盘，平均每回合走法有250种。哈萨比斯指出，围棋棋盘上的棋型类型要比宇宙中的原子总数还要多。利用名为“蒙特卡洛树搜索”的方法，类似Crazystone的系统能完成更多步的预判。而结合其他一些技术，计算机可以完成对多种可能性的必要分析。这样的计算机能击败一些不错的围棋选手，但距离顶尖高手还有很大差距。对真正的高手来说，直觉是很重要的一部分。这些棋手会根据棋盘上棋型来选择如何行动，而不是精确分析每一种着法可能会带来的结果。哈萨比斯本人也是围棋选手，他表示：“良好的棋型看起来就很漂亮。这似乎遵循某种美学。这也是这一游戏数千年来历久不衰的原因。”不过，在进入2015年之后，一些人工智能专家，包括爱丁堡大学、Facebook和DeepMind的研究人员，开始探索利用深度学习技术去解决围棋的难题。他们设想，深度学习技术能模拟围棋比赛中必要的人类直觉。哈萨比斯表示：“围棋有着许多暗示，模式匹配很重要。深度学习可以做得很好。”自我增强深度学习的基础是神经网络。这种由软硬件构成的网络能模拟人脑中的神经元，其运转并非依靠“暴力计算”和人工制定的规则。神经网络会分析大量数据，以从事某项任务的“学习”。例如，如果向神经网络输入足够多的袋熊照片，那么它就能识别出袋熊。如果向神经网络输入足够多的单词发音，那么它就能识别你的语音。如果向神经网络输入足够多的围棋棋谱，那么它就能学会如何下围棋。在DeepMind、爱丁堡大学和Facebook，研究人员希望，通过“观察”棋盘棋型，神经网络能掌握下围棋的方法。正如Facebook近期在一篇论文中所说，这一技术的运行情况良好。通过深度学习和蒙特卡洛树方法的结合，Facebook的系统已经击败了一些人类选手。不过，DeepMind在此基础上更进一步。在学习了3000万步人类选手的围棋下法之后，这一神经网络预测人类选手下一步走法的准确率达到57%，远高于之前的44%。随后，哈萨比斯及其团队对这一神经网络进行了小幅调整，使其与自己对弈，这种做法被称作增强学习。在这一过程中，神经网络可以了解，什么样的走法能带来最好的结果。DeepMind研究员大卫·希维尔（David Silver）表示：“通过在神经网络之间进行数百万局的对弈，AlphaGo学会自己发现新策略，并逐步改进。”希维尔表示，这使得AlphaGo能胜过其他围棋软件，包括Crazystone。随后，研究人员将结果输入至另一个神经网络。在首先判断对手的下一步行动之后，这一神经网络能利用同样的技巧去预判每一步的结果。这与“深蓝”等较老的系统类似，而不同之处在于AlphaGo能在过程中进行学习，并分析更多数据，不再使用暴力计算的方法去判断所有可能的结果。通过这种方式，AlphaGo不仅能胜过当前的人工智能系统，还能击败人类高手。专用芯片与大部分先进的神经网络类似，DeepMind的系统运行在基于GPU（图形处理芯片）的计算机上。GPU最初的设计目的是游戏和其他图像应用的图形渲染，但近年来研究表明，这类芯片也非常适合深度学习技术。哈萨比斯表示，DeepMind的系统在配备多个GPU芯片的单台计算机上有着相当好的表现，但为了挑战樊麾，研究人员搭建了更庞大的计算机网络，其中包括170块GPU卡和1200个标准CPU处理器。这一庞大的计算机网络对AlphaGo进行了训练，并参与了比赛。哈萨比斯表示，在与李世石的比赛中，AlphaGo将采用同样的硬件配置。目前，他们正在持续改进这一人工智能系统。为了准备与李世石的比赛，他们还需要互联网连接。哈萨比斯表示：“我们正在安装自己的光缆。”库洛姆和其他一些专家指出，与李世石的比赛将更困难。不过，库洛姆已经下注DeepMind。过去10年中，他一直希望开发出能胜过顶尖围棋高手的系统，他认为，这一系统现在就在这里。他表示：“我正在购买一些GPU。”未来之路AlphaGo的重要性不言而喻。这一技术不仅可以应用于机器人和科学研究，也适合其他许多任务，例如类似Siri的移动语音助手以及金融投资决策。深度学习创业公司Skymind创始人克里斯·尼克尔森（Chris Nicholson）表示：“你可以将其用于任何具有对抗性的问题，例如需要用到策略的各种比赛，以及战争和商业交易。”对一些人来说，这种情况令人担忧，尤其考虑到DeepMind的系统已经有能力自学围棋。AlphaGo的学习素材并不来自人类，而是可以通过自行生成数据来自我指导。近几个月，特斯拉创始人伊隆·马斯克（Elon Musk）等知名人士曾表示，这样的人工智能系统最终将超越人类智力，突破人类的控制。不过，DeepMind的系统受到了哈萨比斯及其团队的严格控制。AlphaGo被用于最复杂的棋类游戏，但这仍只是一款游戏。实际上，AlphaGo距离真正的人类智慧还有遥远的距离，远远没有达到超级智能的水平。华盛顿大学专注于人工智能的法学教授、科技政策实验室创始人瑞安·卡洛（Ryan Calo）表示：“这仍是一种高度结构化的情况，并非真正人类水平的理解力。”不过，AlphaGo指明了未来的方向。如果DeepMind的人工智能系统能理解围棋，那么就能理解更多信息。卡洛表示：“宇宙只不过是一场更大的围棋游戏。”

期间参加了由前中国科学院院士钱人元先生主持的国家重大基础研究计划(攀登项目B)“高分子凝聚态基本物理问题的研究”。该研究项目曾获得中国科学院自然科学一等奖(1998)和国家自然科学二等奖（1999）。在化学所学习过程中，先后获得了中科院化学所青年科学优秀奖(1999),中国科学院青年科学特别奖(1998)，北京市科委优秀科技论文奖(2000)和北京市化学会科技论文一等奖(2000)等多项奖励。并于2000年获得德国科学基金会(DAAD)的资助，到德国德累斯顿高分子研究所(Institut fuer Polymerforschung Dresden e.V.)和德国著名高分子物理学家Manfred Stamm教授合作从事了14个月的合作研究。从2001年9月开始，受美国国家标准与技术研究局的邀请，参加有关Combinatorial (简称“COMBI”) 技术的研究。2002年12月转入特拉华生物技术研究所（Delaware Bio-technology Institute，USA）,任助理研究员，从事有关生物多肽凝胶方面的研究。

自然杂志发表的论文

因为据说可以从干细胞中提取头发生长液。这项内容如果研究成功，给秃头患者带来很大的福音。

因为他真的拥有很强的天赋，所以的话他能够发出如此多优秀的论文。

因为这种干细胞技术很有可能会让头发重新长出来，这对秃头的人来说非常的重要，所以引起了很多群体的关注。

如果这项干细胞研究能有很大的成果，那么那些秃头的人就能够重新生长出头发。

自然杂志上发表的论文

在《Nature》上发表一篇论文并没有相应的称号，不过也基本上属于大学教授级别（水平）。

《Nature》和《Science》属于顶尖科学杂志，按SCI影响因子算两杂志都有30多分，像中国博士毕业的要求只要在3分以上的杂志上发表一篇研究型文章就行。对比可知道这两本杂志的高度。

介绍

在《自然》上发表文章是非常光荣的，《自然》上的文章会经常被引用。这有助于晋升、获得资助和获得其它主流媒体的注意。因此科学家们在《自然》或《科学》上发表文章的竞争很激烈。

与其它专业的科学杂志一样，在《自然》上发表的文章需要经过严格的同行评审。在发表前编辑选择其他在同一领域有威望的、但与作者无关的科学家来检查和评判文章的内容。作者要对评审做出的批评给予反应，比如更改文章内容，提供更多的试验结果，否则的话编辑可能拒绝该文章。

自然杂志发表过的论文

这是不一定的，这个只是辅助性，主要还是要看你的分数是怎么样的。

如果这项干细胞研究能有很大的成果，那么那些秃头的人就能够重新生长出头发。

免试上研究生只有两种渠道：一、本校报送本校，可以破格无条件报送，哪怕英语很差，但是专业性方面很强即可；二、应届本科毕业生获得学校推免资格，在大四那一年通过研招办网页报名参加报考学校推免生的面试。你的情况，出国读硕是个办法，在国内读硕恐怕走上面我说的正常渠道是不可能了。出国需要考GRE，按照你的条件，只要英语过关，在《自然》杂志上发表过论文，是可以上名校的，而且获得全额奖学金的话，也不用愁学费和生活费了。【风炎之鹰】给我发短消息说我的回答误人子弟，不知道我的哪句话误人子弟了。难道我推荐考G出国错了？还是怎么着。你是博士又如何，硕士、博士招生简章随便一搜就可以搜的到，如果你不符合条件怎么报名考试啊。你说的“八抬大轿”不是抬来读硕士博士，而是抬来“当教授”，这个我同意。可抬来当硕士博士生，我不相信。

我一般不回答匿名的提问，但这次必须破例，如果你发表的真是《自然》期刊，我用我的博士学位担保全国任何一所大学都会打开大门用八抬大轿请你当博士生导师。

自然杂志论文发表的人

他就是曹原，他是一个非常有实力的人物，非常的有天赋。

因为英文期刊更有影响力。受科学家关注度较高的期刊几乎都是英文期刊，所以发表在英文期刊才更有反响。

为他是个天才呀。很难想象会有这么优秀的人，他就是父母口中的别人家的孩子，相信他肯定也付出了很多的努力。

25，37。1953年4月25日，25岁的沃森和37岁的克里克在《自然》杂志发表仅1000余字的论文。他们在英国剑桥卡文迪什实验室解开了人类遗传学的秘密-DNA是一个双螺旋结构，形状像一个长长的、轻微扭曲的梯子。