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"噼里啪啦哔哩哔哩视频",　　原标题：韩国最新民调：尹锡悦就职一周年，施政差评率60%　　[环球时报驻韩国特约记者林森]“尹锡悦总统认为上任1年外交安保变化大，韩国日渐成为世界秩序中心”，韩国纽西斯通讯社9日报道称，尹锡悦总统9日在就任1周年前夕发表感言，认为过去1年发生最大变化的就是韩国外交和安保，并回顾了韩国“推销外交”、改善韩日关系、强化韩美同盟以及韩美日安保合作等“成果”。尹锡悦当天是在主持国务会议时做出上述表态的，由于该会议前期被实况转播，因此有观点认为尹锡悦是想让更多韩国人知道自己的发言内容。　　据韩国YTN电视台、韩联社等媒体报道，尹锡悦9日表示，在过去一年，韩国政府尊重“基于规则的国际秩序”，并“负起相应责任和贡献”，韩国正靠近“全球秩序的中心”，同时“将继续为世界和平繁荣发挥枢纽作用”。他在谈到韩日首脑互访的“穿梭外交”时表示，不久前还无法想象的事正在两国之间一一实现。他认为，共享民主自由价值的韩日两国，只要通过交流合作积累互信，将能开创更胜从前的美好未来。尹锡悦同时表示，以前“依靠朝鲜善意”的韩国安保已脱胎换骨，“三轴”防御体系更加强化，韩美防卫条约以核武为基础更加升级等。韩国总统尹锡悦　　韩国MBC电视台9日报道称，针对尹锡悦大谈过去一年在外交和安保方面取得的成果，韩国朝野给予截然不同的评价。执政党认为复原韩美同盟和韩日外交正常化是尹锡悦政府的最大业绩，而在野党则批评认为，韩国外交不平衡将导致国家利益受损。　　韩国最大在野党共同民主党将尹锡悦政府过去一年定性为以不平衡、不通、不安的“三不政策”让韩国国民处境更加困难。共同民主党党鞭朴洸瑥表示，因为经济的不平衡，韩国民众正经受极度的民生痛苦；因为外交的不平衡，韩国国家利益受到损害；因为政治的不沟通，韩国的民主主义正在退步，总体上韩国国民的不安正愈演愈烈。　　韩国《韩民族新闻》网站9日发表的一篇评论文章将尹锡悦过去一年的外交形容为“发生故障的指南针外交”。该文称，尹锡悦幻想着只要是美国，什么都可以，为此在访美过程中站在美国主导的反华阵营前沿。文中提到，《华盛顿宣言》看似是美国给韩国的一份“延伸威慑承诺明文化”的礼物，但实则是为了完全封锁韩国的核武装行动。而根据美国高级官员的说法，连美国在发表《华盛顿宣言》前都已就相关问题事先向中国进行解释，可见是考虑到中国的；而尹锡悦则干脆抹去了朝鲜、中国、俄罗斯，拿着只画有美国、日本的指南针和地图进行外交。　　据韩联社9日报道，民调机构“MetriX9”发布的最新民调显示，尹锡悦施政一年好评率37.5%，差评率60%。该机构受韩联社、韩联社TV委托于本月6日至7日面向全国18岁以上1000人实施了“总统就职一周年民调”。具体来看，韩国63.4%的60岁以上老人和57.3%的大邱·庆北地区居民对尹锡悦的好评率高于平均值。而30至39岁和40至49岁人群的差评率最高，分别为75.1%和74.7%，18至29岁和50至59岁人群的差评率也超过60%。从地区来看，光州·全罗（82.5%）、仁川·京畿（64.8%）等地区的差评率较高，首尔达58.5%。　　调查显示，正面评价最高的领域是国防和外交（39.8%），其次是科学技术（37.6%）和医疗保健（36.9%）等。在给予差评的领域中，经济领域被认为最糟糕，差评率高达63.5%，其次是医疗保健（57%）、国防和外交（56.2%）。对尹锡悦4月底访问美国的行程，55.5%的受访者给予了肯定的评价。而对于尹锡悦颇为看好的韩日关系走向，55.4%的受访者认为要改善韩日关系，日本必须首先拿出诚意对历史问题道歉。关键字:

"噼里啪啦哔哩哔哩视频",每经记者蔡鼎每经编辑兰素英一直以来，从氨基酸序列出发预测蛋白质的三维结构是结构生物信息学中最具挑战性的问题。但几年前，由--**--　　每经记者蔡鼎每经编辑兰素英　　一直以来，从氨基酸序列出发预测蛋白质的三维结构是结构生物信息学中最具挑战性的问题。但几年前，由谷歌旗下公司DeepMind创建的基于深度学习的人工智能测序式模型AlphaFold解决了这个问题。　　北京时间5月8日（周三）晚间，《自然》杂志刊登了DeepMind的AlphaFold团队和伦敦药物研发公司IsomorphicLabs共同署名的论文，介绍了AlphaFold3，这是AlphaFold的第三代版本，全新的蛋白质结构预测系统能以前所未有的精度预测“蛋白质数据库（ProteinDataBank）”内几乎所有分子类型的复合物结构。　　论文称，AlphaFold3是一款革命性的系统。对于蛋白质与其他分子类型的相互作用，AlphaFold3在基准测试中的准确率比现有最好的传统方法高出50%，且无需输入任何结构信息，这使得AlphaFold3成为首个在生物分子结构预测方面超越基于物理工具的方法的人工智能系统。　　实际上，自初代AlphaFold问世以来，结构生物学家们对其能力边界的讨论就从未停止。此前有研究证实AlphaFold还无法预测新的突变对蛋白质的影响。不过，这仍无法掩盖AlphaFold在预测生物结构方面前所未有的强大能力。美国洛斯·阿拉莫斯国家实验室研究员、新墨西哥州联盟高级科学家ThomasC。Terwilliger在去年11月发表于《自然》杂志上的论文中称，尽管AlphaFold的预测并非全部准确，但其提供了可信的假说，可以用作提示机制。所有这些能力很可能只是人工智能方法在结构生物学中日益广泛应用的开端。　　AlphaFold3准确率比现有最好方法高50%　　论文称，基于AlphaFold2能力的提升，AlphaFold3如今能预测蛋白质与蛋白质、核酸、小分子、离子、修饰蛋白质残基的复合物以及抗体-抗原相互作用，其预测准确性显著超过当前预测工具，包括AlphaFold-Multimer。DeepMind团队称，这意味着AlphaFold3将人类带到了蛋白质之外的更广泛的生物分子领域。这一飞跃可能开启更多变革性的科学，从开发生物可再生材料和更具弹性的材料，到加速药物设计和基因组学研究等。　　AlphaFold2于2020年问世，可根据蛋白质的氨基酸（蛋白质的基本成分）序列预测其3D结构。论文第一作者、DeepMind高级研究科学家JohnJumper和同事称，到目前为止，全球数以百万计的研究人员已经使用AlphaFold2在疟疾疫苗、癌症治疗和酶设计等领域取得了进展。同时，AlphaFold2据称已被用于预测数以亿计的结构，而按照目前全球的结构生物学实验的速度，这需要花费数亿年的研究时间。　　据悉，AlphaFold3的核心是深度学习模块Evoformer的改进版，Evoformer是AlphaFold2的基础架构。论文称，只要给定分子输入列表，AlphaFold3就会使用一个类似于人工智能图像生成器的融合网络来组合预测结果，不仅能生成它们的联合三维结构，还能揭示分子是如何结合在一起的。　　论文称，AlphaFold3在预测类似药物的相互作用（包括蛋白质与配体的结合以及抗体与目标蛋白质的结合）方面达到了前所未有的准确性。在基准测试中，AlphaFold3的准确率比现有最好的传统方法高出50%，且无需输入任何结构信息，这使得AlphaFold3成为首个在生物分子结构预测方面超越基于物理工具的方法的人工智能系统。　　DeepMind团队认为，AlphaFold3有能力将生物界带到前所未有的高度。该系统能够使科学家看到细胞系统的所有复杂性，包括结构、相互作用和修饰，同时揭示了它们是如何相互联系的，并有助于理解这些联系是如何影响生物功能的——比如药物的作用、激素的产生和DNA修复的健康保护过程。　　AlphaFold3的表现表明，开发正确的深度学习框架可以大量减少在这些任务中获得生物学相关性能所需的数据量，并扩大已经收集的数据的影响。DeepMind预计结构建模将继续改进，这不仅是因为深度学习的进步，而且还因为实验结构确定方法的持续进步，例如低温电子显微镜和断层扫描的巨大改进，将提供丰富的新训练数据，以进一步提高此类模型的泛化能力。实验和计算方法的并行发展有望推动人们更快速地进入一个对分子结构和疾病治疗更加了解的时代。　　论文同时介绍，DeepMind新推出的AlphaFold服务器是全球预测蛋白质如何与细胞内其他分子相互作用的最准确的工具。　　AlphaFold服务器是一个免费的平台，生物学家可以利用AlphaFold3的强大功能来模拟由蛋白质、DNA、RNA以及一系列配体、离子和化学修饰物组成的结构。“AlphaFold服务器的影响将通过它们如何使科学家加速发现生物学和新研究领域的开放性问题来实现。我们刚刚开始挖掘AlphaFold3的潜力，迫不及待地想看看未来会发生什么。”DeepMind团队在论文中写道。　　而且，AlphaFold服务器可以帮助科学家提出新的假设，并在实验室中进行测试，从而加快工作进度，实现进一步的创新。如果采用传统方法，要实现蛋白质结构预测，不仅需要博士级别的知识水平，还要花费数十万美元才能完成。谷歌云平台plaorm还为研究人员提供了生成预测的便捷方法，即使研究人员没有计算资源或不掌握机器学习方面的专业知识也能操作。据悉，IsomorphicLabs正将AlphaFold3与一套互补的内部人工智能模型相结合，为内部项目以及制药合作伙伴进行药物设计，以期加快并提高药物设计的成功率。　　AlphaFold并非完全准确，但可作为提示机制　　AlphaFold在不断迭代中展现出了强大的性能，而科学界对这一预测系统的边界探讨也一直存在。　　美国洛斯·阿拉莫斯国家实验室研究员、新墨西哥州联盟高级科学家ThomasC。Terwilliger在去年11月发表于《自然》杂志上的论文中称，AlphaFold的预测是有价值的假设，虽然可以加速药物的发现，但并不能取代实验结构确定工作。Terwilliger团队的研究显示，虽然AlphaFold的预测通常惊人的准确，但他们发现AlphaFold预测的许多部分与相应晶体结构的实验数据不兼容。　　另外，一些研究人员也曾尝试将AlphaFold应用于会破坏蛋白质天然结构的各类突变，包括与早期乳腺癌有关的一个突变，但结果发现，AlphaFold还无法预测新的突变对蛋白质的影响，因为没有演化上相关的序列可以用来研究。　　不过需要指出的是，Terwilliger团队在上述论文中仍对AlphaFold的能力给出了非常正面的评价。该团队写道——尽管存在局限性，但AlphaFold预测已经在改变蛋白质结构假设的产生和检验方式。尽管AlphaFold预测并非完全准确，但它们提供了可信的假说，可以作为提示机制，并允许设计具有特定预期结果的实验。　　“所有这些能力很可能只是人工智能方法在结构生物学中日益广泛应用的开端。人工智能方法必将从蛋白质扩展到核酸、配体、共价修饰、环境条件，以及所有这些实体之间的相互作用以及多种结构状态。随着更多因素的加入以及序列和结构信息数据库的扩大，这些预测的准确性以及与之相关的不确定性很可能会不断提高。预测结果将成为越来越有用的结构假说，为生物系统的实验和理论分析奠定坚实的基础。”Terwilliger团队补充道。

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作者：睢一函

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