日本首相安倍晋三明天将开启访问中国之旅，中日关系翻开新的篇章。日本历任首相中，有一位很独特，他公开承认自己有中国血统，是秦始皇时期徐福的后人。他生前保持着每年至少到中国访问4次的纪录。他就是日本第80任首相——羽田孜，堪称对中国最友好的日本首相。 羽田孜 1994年4月当选的日本首相羽田孜上任前，公开承认他是中国第一个皇帝秦始皇的后裔。这使包括日本人在内的许多人十分震惊。他说他的祖先姓秦，在200年前才改为＂羽田＂，他是率领3000童男童女从中国到日本的徐福的一个随员的后代。换句话说，这位首相承认自己具有中国血统。 羽田孜 羽田孜出生于1935年，日本长野县人。1958年毕业于成城大学经济系。1969年12月起，曾10次当选众议员。1985年起，先后任日本内阁农林水产大臣、大藏大臣、副首相兼外务大臣。1994年4月25至6月26日，任日本国第80任首相。之后，相继任太阳党党首、民主党干事长、众议院议员、日本徐福会顾问。多年来，他以徐福的后代为自豪，致力于中日友好事业。 羽田孜书法 2017年9月28日，羽田孜在东京家中故去。 羽田孜的葬礼 自称徐福后人 羽田孜题词 羽田孜认为自己是中国移民的后裔，乃从秦朝时代随着徐福渡船到日本寻找长生不死药的下属，而在当地居住。羽田孜自称：＂我的祖上是姓秦的。＂＂我们的身上有徐福的遗传因子，在我的老家还有＂秦阳馆＂，作为徐福的后代，我们感到骄傲……＂＂赣榆县徐福村徐福祠，我要去参拜！＂＂凡是与中国沾边的事，我都高兴去做！有关徐福的活动，我都要争取参如！＂ 羽田孜揭幕 羽田孜先生两次访问徐福故里--江苏省赣榆县： 第一次是2002年6月25日，羽田孜先生携次子羽田次郎，在中国对外友协有关人员的陪同下，由北京飞青岛，再由青岛转车来赣榆。他受到了当时连云港市刘永忠市长的热情接待，并在刘市长等人的陪同下虔诚地拜谒徐福祠。羽田孜先生首次访问赣榆，是自己主动安排的，其目的就是寻根溯源、祭祀祖先，留下了＂日中友好始祖徐福＂的墨宝，并种下了象征中日友谊的银杏树。羽田孜先生首访赣榆县金山镇徐福村时，村民们在徐福祠广场敲锣鼓、鸣鞭炮，热情欢迎远道而来的客人。羽田先生触景生情，非常激动，走近村民，放开喉咙：＂大家好！我和你们一样，都是徐福的后代。看到你们真高兴！＂ 祭祖 第二次是2007年10月26日抵赣榆。26日上午，羽田孜先生一行在徐福庙参加过徐福节系列活动后，在国家有关部门和连云港市、赣榆县领导同志陪同下来到徐福像广场，恭恭敬敬地向徐福像敬献花篮。同时，举行羽田孜题词石刻揭幕仪式，石刻的阳面镌：＂日中友好始祖徐福众议院议员 羽田孜 二OO七年七月一日。＂阴面是：＂羽田孜先生，日本国长野县人。众议院议员，第八十代内阁总理大臣。贰零零贰年陆月贰拾伍日拜谒徐福祠之际题此以赠，复於中日邦交正常化三十五周年之际重书。特勒斯石，以志永念。＂ 羽田孜来中国 生前保持着每年至少到中国访问4次的纪录 羽田孜认为：＂日中之间是一衣带水的关系，坚持这个理念非常重要。在我还只是名国会议员的时候，很多日本人只知道中国人口多，穷人也多，那时我周围很多人认为想搞好日中关系的人非常可笑。现在呢？越来越多的中国人买高级轿车，我非常高兴看到这个变化。＂ 羽田孜题词 2003年的一天，羽田收拾好行李，准备起程前往中国访问，忽然想出门转转。他于是到距离居所很近的靖国神社旁边的一条小路上散步，突然一辆汽车飞驰而来，躲避不及的羽田摔倒在路边。当时就发现脚崴伤，手指有骨折的迹象。羽田孜说：＂真不该去那种地方散步，但议员宿舍就在附近。＂ 羽田孜书法 由于事先约好要到中国同济大学演讲，羽田忍痛举着缠了一圈圈绷带的手，坚持照原定日程于当天上了飞往中国的飞机。后来，经X光检查证实，羽田孜的手指确实骨折了，但他依然完成了预定的演讲。 羽田孜受赠书法 羽田先生表示日中关系不仅是两国的双边问题，而且关系到全亚洲、乃至整个世界的和平与发展，因此，他每年都会往返于日中之间至少4次。羽田说他喜欢中国料理：＂即使去美国和欧洲，我也顿顿都吃中餐。我喜欢中餐，特别是上海的小笼包。＂有记者继续问他常来中国，是否中文也学会了。没想到羽田先生竟拿自己开起了玩笑：＂我倒是对中文很感兴趣，可是我现在连日语都说不清楚了，又怎么学中文呢？＂ 羽田孜书法 爱穿中山装 羽田孜还爱穿中山装，家里还有二三十套。他在接受中国记者访问时表示，＂现在在中国都很少有人穿了吧？我过去常穿短袖的，现在年岁大了，改穿长袖了。＂羽田说，＂我出席国会会议的时候也穿这身衣服。＂ 羽田骄傲地说：＂我出国访问也好，参加酒会也好，就连见天皇的时候也是穿中山装去。在日本国会可没有第二个人这么打扮的。＂ 羽田孜来中国演讲 很多日本政要在接受记者访问时，都表示不愿意让孩子再从政，但羽田家却是个例外。羽田孜的大儿子羽田雄一郎是日本国会参议员。据说，他经常会到办公室拜访父亲，父子俩常在一起讨论各种时政问题。羽田孜说：＂现在是我儿子的时代了，我期盼世界获得真正的和平，也希望日中友好关系能够更进一步发展。＂ 羽田孜书法 羽田孜对安倍首相的提议
Mila唐建团队发布AI药物研发平台TorchDrug，YoshuaBengio等指导现代医学的发展使许多曾经的疑难杂症变得不再可怕，但需要正视的是，至今仍有很多种疾病未能找到对症的药物，且药物发现的过程一直是相对漫长和昂贵的。近年来，人工智能在药物研发中的应用受到物理学家教机器学习物理知识，用来预测电子设备故障物理学家喜欢用各种软件模拟重现世界的运作方式，随着机器学习取得了一个又一个突破性成果，物理学家们开始思考如何更好地使用机器学习来加强物理学的研究，提出了教机器学习物理知识以解决物理教AI区分因果关系和相关性，将改变下一代AI的研发多年前，AI领域曾发生过一件荒唐而有趣的事情。据说，研究人员开发了一种对医院数据进行训练的算法。这个算法发现，患有哮喘的肺炎患者的治愈表现，比没有哮喘的肺炎患者更好，因此这个算法向任峰InsilicoMedicine如何借助AI发现新靶点和新化合物InsilicoMedicine是AI药物研发领域的领先公司之一，今年来颇受关注。2021年8月4日，Insilico宣布，利用其自主研发的人工智能药物发现平台，获得了针对肾纤维化MLDL通用模型预测材料特性无需超级计算机，你的笔记本也可以在新材料成为现实生活产品之前，需要了解其机械性能（如压缩弯曲扭转摩擦等）。材料特性是材料是否适合执行所需功能的关键指标。通常使用密度泛函理论（DFT）方法进行计算，然而计算需在超级悉尼大学联合量子控制初创公司QCTRL，用机器学习找出量子错误经典计算机用晶体管作为电路的开关，保障设备的正常运行，出错的概率非常小而量子计算机中的开关为量子位，它对外部环境的干扰（噪声）非常敏感。最近，悉尼大学的研究人员和量子控制初创公司Q近期四项研究，人工智能又搞出了哪些新材料？目录无监督机器学习工具加速真正新材料的发现识别新材料的高通量方法通过结合深度学习和约束推理来自动化晶体结构相映射人工智能方法加速热电材料的发现无监督机器学习工具加速真正新材料的发现机器学习崛起从材料设计到生物医学量子计算。再到工业应用编辑凯霞机器学习在加速材料研究方面具有巨大潜力。材料科学的许多领域都从它的应用中受益，但仍然存在一些挑战，该领域是否会像围绕它的大肆宣传那样，还有待观察。机器时代即将来临。当我们提锂电池之父新发明涂层和取代相结合解决了40年的难题众所周知，电动车智能手机笔记本电脑手表等电子设备会随着时间推移而失去电量，实际上，为它们供电的锂离子电池在第一次充电前，其能量容量就已损失约五分之一。这是由在第一个循环中形成的杂质AI设计的芯片世界最大芯片一文回顾HotChips33热点上周，一年一度的IEEEHotChips落下了帷幕。在这个为期两天的半导体技术披露活动中，各大项目背后的工程师们展示了来自几乎整个行业的最新技术。（来源HotChips33）科技行生物技术初创Lumen与谷歌合作，机器学习让螺旋藻蛋白生产力翻倍编辑凯霞机器学习可以促进基于藻类的生物制剂生产吗？8月11日，西雅图生物技术初创公司LumenBioscience（以下简称Lumen）与谷歌宣布合作，将利用机器学习来推进基于螺旋