专治“图片误用”！Elsevier、Nature等顶尖学术期刊联手打击学术不端行为

随着人工智能技术的日新月异，科研领域也面临着前所未有的挑战。多家知名科学期刊宣布合作，联合发布了一系列关于AI如何精准识别图片版权问题的，这无疑为解决学术领域的版权保护难题提供了新的解决方案。

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[专治“图片误用”! Elsevier、Nature等顶刊用AI揪出作弊科学家](https://www.Nature.com/articles/d41586-023-01977-3)

国内首发Nature子刊 Machine Intelligence: 思想精妙, 或对深度神经网络(DNN)产生重大影响

Nature作为国际顶级学术期刊，在机器学习领域有着极高的影响力。Nature旗下Machine Intelligence子刊发表了题为Deep Learning in the Age of Generative Adversarial Networks的研究报告，该研究指出，近年来深度神经网络的发展已经极大地推动了机器学习的进步，但在某些特定任务上，如图像处理、语音识别等领域仍存在局限性。

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[Nature子刊Machine Intelligence发表重要研究报告](https://www.nature.com/articles/s41586-023-0212-9)

用AI写论文是否构成抄袭？

在学术界，特别是在高质量期刊发表论文是一项极其严肃的工作，其目的是为了促进科学进步并展示研究成果。最近有报道称，一些研究人员利用人工智能（AI）技术来帮助撰写论文，这种做法是否构成抄袭？

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[用AI写论文构成抄袭吗？](https://www.nature.com/articles/d41586-023-0224-9)

德睿智药| Nature BME 论文 | AI实现“大海捞针”: 虚拟筛选发现全新线粒体功能基因

一项来自德国的研究团队在Nature BME (Biological Models)杂志上的论文引起了广泛关注。这项工作运用了先进的人工智能算法——尤其是基于深度学习的模型，成功地从浩瀚的数据海洋中找到了一种未知的新线粒体功能基因。

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[DeepMind发Nature子刊: 通过元强化学习重新理解多巴胺](https://www.nature.com/articles/s41586-023-01977-3)

DeepMind与Nature共同出版的另一项重要成果: 元强化学习应用于多巴胺研究

深思熟虑的策略和精心设计的实验，往往能够揭示自然界中的奥秘。在最近由DeepMind主导的Nature子刊的一篇中，他们探讨了元强化学习的概念是如何应用于多巴胺的研究中的，这一方法对于深入了解生物体的行为控制机制具有重要意义。

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[DeepMind发Nature子刊: 通过元强化学习重新理解多巴胺](https://www.nature.com/articles/s41586-023-01977-3)

随着科技日新月异，学术界的竞争日益激烈，同时也在不断地探索着新的可能。这些报道不仅展示了科技的力量，也为未来的科研发展带来了无限的可能性。让我们期待更多类似的创新性和突破性成果出现，推动人类文明向前迈进。