学科: 软件工程

科研软件对现代科学至关重要，但其共享与维护面临挑战。本文提出“超越FAIR”的新方法，强调通过培训、简化归档和制度支持来提升科研软件的可重复性和可持续性。

标签: 可重复性 开源代码 科研软件 计算教育 软件归档

AI代理正逐步应用于科学研究，可协助文献综述、数据处理和代码编写。尽管尚处早期阶段且存在错误风险，但其在药物发现、多专家协作模拟等方面展现出潜力，未来有望提升科研效率。

标签: AI代理 大语言模型 科学研究 自动化 药物发现

人工智能正从科幻走向现实，广泛应用于医疗领域。最新研究利用生成式AI模型分析疾病发展过程，有望提升疾病预测与诊疗水平，推动医学进步。

标签: 人工智能 医学研究 医疗健康 机器学习 疾病预测

Travis Oliphant是NumPy的创建者，该库成为Python科学计算的核心。他因这一贡献推动了人工智能发展，并登上纪录片银幕。

标签: NumPy Python 人工智能 开源软件 科学计算

澳大利亚量子计算公司Diraq与欧洲微电子研究中心imec合作，首次证明其硅基量子芯片可在工业产线上制造并保持实验室级别的高精度，两量子比特操作保真度超99%，迈向实用化量子计算机关键一步。

标签: 保真度 半导体制造 实用规模 硅基量子比特 量子计算

越来越多的伦理学家探索使用大语言模型（AI）辅助审查人类研究提案，以提高效率、减少积压。AI可预筛申请中的错误与伦理漏洞，但专家警告需防范偏见和过度依赖风险，强调人机协作才是未来方向。

标签: IRB 人工智能 伦理审查 大语言模型 科研伦理

预测物理交互效果的动力学模型对机器人操作的规划与控制至关重要。传统物理模型依赖完整状态信息，难以从复杂现实感知数据中获取；而基于学习的模型直接从感知数据中学习状态转移函数，能捕捉复杂因素、估计不确定性并加速仿真。本文综述了该领域最新进展，涵盖可变形物体、颗粒材料及多物体交互等长时序操作任务，重点讨论状态表示的选择及其对建模偏差的影响，并探讨与状态估计和控制系统的结合方式，指出未来研究的关键方向。

标签: 动力学模型 基于学习 机器人操作 物理交互 状态表示