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・2017/09/29
科學家如何孕育實驗靈感?不只限於實驗室,也能是馬拉松賽場,甚至是和小朋友交流!中研院分子生物所的陳俊安團隊,從發育生物學的角度出發,研究運動神經元發育和退化的過程,期望能協助發展漸凍症的精準醫療。
・2017/09/28
本文想將你的注意力轉移到漸凍症本身,中研院分子生物研究所的陳俊安助研究員,與團隊從發育生物學的角度,尋找「會退化」和「不會退化」的運動神經元在基因表現上哪裡不同,希望未來有助於漸凍症的精準醫療。
・2017/09/27
「法律實證研究」是用社會科學的實證研究方法,把抽象的法律規範,放在具體的社會情境中來觀察、理解。透過大量的數據資料、配合統計分析,可以建立各種可預測的模型。對於法律理論的建構與驗證、或是法律制度的改革與優化,都提供了堅實的基礎。
・2017/09/13
隨著人類大規模排放廢氣與污染物,海洋環境趨向高溫和高酸度,台灣周遭的海洋生態也因此逐漸變化。中研院細胞與個體生物學研究所的曾庸哲助研究員,透過對多種台灣臨海生物的生理學、生態學研究,發現「代謝能力的演化」是適應極端化環境的關鍵。
・2017/09/12
「超導體,我研究了一輩子!」電力傳輸、儲能系統、醫療設備、微波通訊、磁浮列車······你知道都能運用超導體技術嗎?隨著科學界對超導體相關現象的理解越來越深,以及「高溫超導」的發現,超導材料將在生活中扮演不可或缺的角色。本文專訪中研院吳茂昆院士,聊聊超導體目前的進展及未來。
・2017/08/28
看醫生前,先想想吃的食物是否營養足夠。中研院生物醫學科學研究所的潘文涵研究員,帶領團隊以「資料採礦」方式,探討飲食與疾病的關聯。透過本文專訪,一起了解自己的飲食健康盲點。
・2017/08/26
若將資料比喻為原料(data),機器學習就是處理器(processor), AI 人工智慧相當於結果(outcome)。而「深度學習」是機器學習的一種方式,讓電腦像長了神經網路般,可進行複雜的運算,展現擬人的判斷及行為,是現今 AI 人工智慧的主流技術。本文整理 2017 中央研究院 AI 月系列活動中,國內外專家分享的深度學習思維與應用。希望能讓深度學習成為各位小智的寶可夢,在人工智慧這條路上,走出樂趣與成就感。
・2017/08/10
資源稀少、遭遇外來競爭時,我們應該堅持保護自己的資源與利益,還是以更開放的態度與鄰人合作?中研院生物多樣性研究中心的沈聖峰副研究員發現,受到「逆境」促進「合作行為」的物種,反而展現出更強的族群繁殖表現,更勝順遂環境下的激烈競爭策略。
・2017/08/07
社會學家要到處跑、進入不同場域去了解社會?還是關在自己的研究室裡面埋首研究?黃敏雄覺得重要的是去提出一個自己覺得重要、有意義的研究問題,然後透過大量具代表性的資料去回應及呈現這樣的問題。提出一個不是只有自己關心的議題,是社會有興趣、想要知道的!像是透過研究數據,平均來看偏鄉或城市雖有顯著的差異,可是在都市或介於兩者之間中間地帶的城鎮,有更多學習低落的學生存在。
・2017/08/05
相傳莫札特十四歲時聽到複雜的教堂樂曲,便能默記全曲並寫成樂譜。在這個充滿神秘色彩的故事中,除了隱含人們對音樂「天份」這道門檻的敬畏以外,自動採譜也成為 AI 人工智慧研究者所挑戰的重要夢想。中研院資訊科學研究所的蘇黎,專攻音樂資訊檢索 (Music Information Retrieval, MIR) ,以「多重音高偵測技術」為基礎,發展出自動採譜的人工智慧,以更輕鬆簡單的方式來協助我們學音樂、理解音樂和製作音樂。