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本期我们复现的是二零二三年发表在 nature 上的一篇刊的 figure e b, 该图展示了来自三十二个不同来源区域和二十四个不同靶向区域的样本组合,蓝色散点为两百二十五个实验包含的样本组合。下面就带领大家复现这个图形吧。 第一步,导入包,打开给大家准备好的教程文档,文档可以关注右下角公众号回复关键词九十九,获取。我们首先导入本期绘图用到的 r 包。 第二步,准备数据,我们导入绘图用到的数据在文档中给大家提供了测试数据。 第三步,准备配色, 我们设置绘图用到的配色。 第四步,绘制图形,我们通过下面的代码来绘制图形,绘图主要使用了 ggplot 二中的 gm tile 函数,可以在 r 窗口中预览绘制好的图形。 第五步,保存图形, 我们通过下面的代码来保存绘制的图形, 保存的图形可以通过 pdf 打开。 第六步, ai 修饰,我们将保存的 pdf 文件导入 adobe illustrator。 我 们首先通过直线工具添加上方注示, 添加文本注示。 最后我们通过直线工具添加斜线上的叉号。 修饰好的绘图都保存为 pdf 文件,在 data 文件夹中给大家提供。 我们看一下最后的绘图效果,由于绘图数据是根据原图生成的模拟数据,因此跟原图可能不完全一致,但是基本上已经成功复现了绘图。

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现在科研圈有个方向真的有点不讲道理,既能发中科院一二区,又能冲 s l r nips, 甚至直接登上 nature science。 它就是物理信息神经网络 pin。 简单来说, pin 是 把物理定律直接塞进神经网络,用 ai 去解决那些复杂到头疼的偏微分方程, 那像是物理历学材料、生物航天,这些全部都是它可以应用的刚需场景。传统方法跑不动的, pin 一 上难度直接要占。 而且从他二零一九年首次发布以来,到现在引用量已经超过了一万七,影响力也很大了,但是空白点还很多,可挖的创新点足够你们发论文使用了。以前你作为深度学习,改参数换数据集,看起来好像有那么点创新,但是发高区升高人秒距, 那现在做聘呢?随便组合一下就是新东西,像是聘加全是 former, 聘加 g n n, 还有知识音聘,多尺度聘,概率聘等等等等,不一而足,赛道新,竞争小。 那既然说到发论文 pin 最容易,发论文的两大创新路线你知道吗?第一条就是肯 pin 自身的营商刚需又不卷,因为 pin 最大的毛病就是物理方程和数据老是打架,权重怎么调都别扭。那你就去做自适应权重,分阶段训练,优化财源策略, 这些在神人眼里都是很让人眼前一亮的,扎扎实实的改进,尤其是多物理场联合训练,现在方法还很少,那你稍微优化一下,就是一篇稳稳的能投高区的论文。 那第二条路线,跨界融合,属于闭眼都能出 idea 的 那种,比如说把 pin 和贝耶斯频域分析、 l s t m 神经算子、多模态数据绑在一起,优势一互补,创新点不就拉满了吗? 那如果你的目标就是顶会,想要比较轻松的去做创新,就可以去做聘。这种交叉方向虽然好做,创新好写身,高人认可度还很高,像是传统数字方法能解的问题,你都可以用聘再去重新做一遍,相当于是自带帖子。 那我也帮大家整理好了近几年聘顶刊、顶会论文合集以及创新方向清单,可以直接对标最新的发文思路,不用你再去下方文献。那你给新手三个建议, 选择题优先冲交叉场景,什么力学、医学、流体航天,现在比纯 ai 好 发多了。第二个,创新抓痛点改进, 比如去解决梯度失衡,训练不稳定,踩样低效这些问题都是高分点。那第三个就是实验,一定要去守住底线,那去做多场景验证, ableton 要做全。还有传统数字解与搜他的对比也不能忽略。那需要拼论文合集的同学评论区留言,拼我直接发你。

nature 里的图配色高级绝美清新,你会制的图,导师看的是两眼一黑,没有这个审美我们可以借鉴嘛。在 nature 里保存你觉得好看的图,然后打开 code, 把你的图片导入进去,在编辑器中打开,就自动生成调色板,导出 date 格式。然后来到 origin 设置,找到颜色管理器, 从文件导入刚刚存的 s 文件,改个名字啊,怕等下忘了确定这是个普通的环形图,双击图形,弹出窗口图案对话框颜色,找到刚刚存的调色板,这样颜色就填充进去了。以后你再看到好看的图,就按照我教你的方法,导师看了都说下饭。