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方向不同。看你个人更倾向那个专业领域吧1、动物营养学报反映动物营养与饲料科学各学科前沿的研究动态与进展、对学科发展有指导意义的综述，以及中国动物营养与饲料科学各领域未公开发表或未出版过的原创性研究论文和简报，促进中国动物营养与饲料科学学术研究水平的提高，为提高中国畜牧业生产综合效益服务。2、畜牧兽医学报力求报道中国畜牧兽医行业最具创新性、突破性及代表学科发展前沿的重大科研成果，刊登较高水平的学术论文和专业研究报告以及对生产实践具有指导性、启发性的文章。
1.营养价值鲜奶最高鲜牛奶中含有很多人体所需的矿物质，比如钙、磷、钾等，这些对孩子的发育和代谢调节都起着很大的作用。而其所特有的乳糖对于人体又具有重要的营养功能，因为乳糖降解后获得的半乳糖对于宝宝的智力发育尤其重要；另一方面，乳糖在人体肠道内能促进乳酸菌的生长和繁殖，从而促进钙和其它矿物质的吸收。由于酸奶一般都是由优质的鲜牛奶经过乳酸菌发酵而成，所以其营养价值虽然略逊色于鲜奶，但在营养成分上同鲜奶的差别并不大。但有一点我们必须弄清———那就是，酸奶的营养价值很高，但是酸奶饮料却并非如此。因为酸奶饮料只是饮料的一种，而不再是牛奶，其营养成分也只有酸奶的1/3。最后是豆奶。与鲜奶相比，豆奶的蛋白质含量与之相近，但维生素B2只有鲜奶的1/3，维生素A、C的含量则为零，铁的含量虽然较高，但钙的含量只有鲜奶的一半。2.保健功效平分秋色虽然从营养价值来看，鲜奶最高，但正由于各自的营养成分不同，保健功效也随之各有侧重。一般来说，牛奶中含有的各种活性物质，对于消灭外来的细菌、病毒、修复我们体内损伤、死亡的组织细胞，维持机体内环境的稳定等都有着很大的作用。另外，鲜奶中含有大量的钙、维生素以及其他营养素也都是补充钙质的良好来源。再来看酸奶。由于酸奶是以鲜牛奶为原料，经杀菌后加入活性乳酸经发酵而成的。所以酸奶中含有的乳酸菌可通过发酵乳糖，产生大量的乳酸，对于抑制肠内有害菌种的生长繁殖有着很大的作用。另外，酸奶还有助于肠道内物质的消化吸收、增强机体免疫。最后来看豆奶。因为豆奶含有高品质的植物蛋白、脂肪和维生素，其中卵磷脂和维生素E的含量高于牛奶，所以长期饮用能够调节血脂、保护肝脏、防止血管硬化和促进思维。大豆中所含的微量成分异黄酮对人体还具有防癌、防止骨质疏松等保健作用。3.时间选择各有不同通常，我们都习惯于早晨起来倒上一杯鲜牛奶，再来上一两片面包，看似是营养又美味的早餐其实却弄错了喝鲜奶的时间。据美英两国医学专家研究发现，牛奶中含有两种催眠物质，一种可以使人迅速入睡，另一种则是具有类似麻醉镇静作用的物质。所以，如果在早晨喝鲜奶，很容易让这两种物质影响到我们的大脑皮层，从而影响我们白天的工作和学习。因此营养专家们认为，鲜奶最好还是在傍晚或临睡前半小时饮用。相对来说，酸奶和豆奶的时间就不是那么明确了，只是如果要在早晨喝酸奶，除了防止空腹外最好先喝一些白开水。而如果是习惯喝豆奶的老人，建议每天早晚能各喝一杯，以降低体内的胆固醇，延长寿命。4.大众适宜豆奶为最俗话说“一个萝卜一个坑”，对于这三大奶制品的取舍也是如此。如果不是适宜的人群，或者天生体质对之会过敏，那么就算营养价值再高也不要盲目选择。对于绝大多数人，鲜奶无论从其营养价值、功效还是口感都胜于另外两种，但其不适宜的人群却也最多。对于患有慢性消化道溃疡、慢性肠炎或胃肠功能紊乱的中老年人，因为鲜奶中含有大量耐受性较差的乳糖，常喝就很容易引起他们的腹泻。所以中老年人一般不宜多喝鲜奶。另外，有些宝宝对鲜奶中的某些蛋白质成分也会产生过敏反应，比如呕吐、暴躁或者湿疹、贫血等，这些宝宝也不适合喝鲜奶。而被大肆宣扬为“老少皆宜”的酸奶，其实在适宜人群方面也有很多禁忌。比如胃肠道手术后的病人因为失去了加工食物的能力，如果进食富含营养的流质、半流质食物会很快进入小肠，引起空肠膨胀，很容易引发他们出现呕吐、痉挛、腹泻、头晕等症状。对于糖尿病人，只有那些用代糖品制作的“无糖酸奶”才可以选用。另外，3岁以下的宝宝最好也不要喝酸奶，因为经过脱脂后的酸奶不利于宝宝神经系统的生长发育。至于豆奶，虽然其钙的含量较低但由于其铁的含量较高又不太会出现什么不良反应，所以一般禁忌人群并不多，但总体来看豆奶最为适合身体比较肥胖的中老年人。5.需要注意的饮用方法牛奶不应煮沸许多人认为喝鲜奶前不能空腹，其事实并非完全如此。就拿宝宝来说吧，不满一岁的他们就完全没有必要在喝奶前吃下什么东西用以果腹。但是对于许多成年人，尤其是一些喝了鲜奶容易拉肚子的人，为了防止症状的加重，减轻因为鲜奶无法与酶充分混合就被排出造成的浪费，最好还是在喝奶前先吃点东西或是边吃食物边饮用。在服药前后1小时内最好也不要喝鲜奶。因为鲜奶会在药物表面形成一个覆盖膜，使奶中的钙、镁等矿物质与药物发生化学反应，从而影响药效的释放及吸收。另外，鲜奶也不能和果汁、糖、茶、咖啡、巧克力等混在一起喝，更不应为了“加强杀菌效果”，而将鲜奶煮沸。酸奶不宜空腹饮用酸奶的饮用方法其实在许多地方和鲜奶有着一定的相似。首先，酸奶也不宜空腹饮用。因为在空腹时喝酸奶，乳酸菌很容易就会被胃酸杀死，其营养价值和保健作用就会大大降低。其次，酸奶也不宜加热饮用。因为酸奶一经蒸煮加热后，所含的大量活性乳酸菌会被杀死，酸奶特有的口味和口感都会消失，其营养价值和保健功能也都会大大降低。另外，因为酸奶中的某些菌种及所含的酸性物质对牙齿有一定的危害，所以在宝宝喝完酸奶后，爸爸妈妈一定要督促他们快点漱口，否则很容易出现龋齿。豆奶不能倒入热水瓶相对鲜奶和酸奶的不宜煮透加热，豆奶却恰恰相反。因为鲜豆奶中含有的胰蛋白酶抑制物要煮沸3到5分钟才能分解，所以豆奶是要煮熟煮透才适宜饮用的。随着天气的转凉，可能有些人会将豆奶加热后放在暖瓶里带去学校或公司，到了课间休息或者午休时再喝，但其实这种做法也是不可取的。因为豆奶中含有的可溶性皂甙能溶解热水瓶中的水垢，所以如果把豆奶放在热水瓶里长时间不喝，豆奶溶解后产生的“豆奶水垢溶液”也会有害健康。
很多人都喜欢喝牛奶，还有很多人喜欢喝豆奶，不管是牛奶还是豆奶，都能够给大家的身体补充一定的营养。那么牛奶还有豆奶，这两种奶哪一种的营养价值更加高呢?
首先，大家都知道的是，牛奶和豆奶有一个最大的区别就是豆奶是植物奶，而牛奶是动物奶。因此豆奶喝牛奶在营养成分上有着明显的不同。
牛奶与豆奶有什么区别？
牛奶：牛奶主要来自于奶牛，所以牛奶当中含有完整的蛋白质以及人体所需的各种氨基酸的营养物质。而且牛奶当中还含有丰富的各种营养物质，对于一个成年人而言牛奶能够满足所需要的各种钙质摄入量以及维生素和核黄素的需求量。
牛奶在生产和加工的过程当中还会放入其他的营养物质，所以如果是对于身体比较虚弱需要补充钙能量的人群来说，还是应该要多喝牛奶。但是一些患有乳糖不耐症的人群还是不能够喝牛奶，因为牛奶当中的主要碳水化合物就是乳糖，所以对于一些患有乳糖不耐症的人而言，会导致腹泻的一系列的消化问题。
豆奶：其实从实际意义上而言，豆奶并不能算是一种奶，这是因为豆奶主要是有大豆加工而成的一种风味饮料。豆奶主要是由于用大豆压榨并且浸泡得到的一种液体，所以豆奶的成分里面是没有乳糖的，一些患有乳糖不耐症的人群是可以喝豆奶的，而且豆奶属于植物奶而不是动物奶，也是广大的素食主义者最流行的牛奶替代品。
豆奶里面也含有一定的维生素，但是如果单纯的从补钙的角度而言，豆奶当中含有的钙物质是远远没有牛奶丰富的。所以如果单纯的从营养学的角度来看，应该要多喝一些牛奶而不是豆奶，因为牛奶能够为人体提供的营养物质是豆奶所不能达到的。
经过科学实验研究表明，经常喝豆奶的话还有利于降低部分人患有心脏病的风险，这是因为大豆里面还有一种物质叫做异黄酮，这种物质是一种植物的化学物质能够帮助人体降低低密度的胆固醇，所以经常喝豆奶对于人体的心脏健康是能够起到一定的帮助的。
但是对于那些患有乳腺癌的女性人群而言，豆奶对这些患者身体是存在一定的危害的，所以喝豆奶之前也应该要清楚自己的身体状况。
你好，动物营养学报和水产学杂志，动物营养学报比较好，因为动物营养学报涵盖的东西比较广泛，天上飞的，陆上跑的，水里游的都有，所以内容更加丰富一些。
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iscience被sci纳入，应该属于核心水平期刊了，可以多多留意它。iScience是CellPress于2018年新开的综合性开源期刊。该杂志主要发表包括生命科学、物理学和材料科学在内的基础和应用研究。该杂志将成为一个多学科交叉和开放获取的同行评阅期刊。
1、C刊=CSSCI=南大核心期刊，北大核心期刊一般简称核心。南大核心的范围要比北大核心要小。 2、CSSCI里顶级的期刊，有的学校认定为A，那就是中文期刊里最高级的。而B刊是各学校以自己的标准自己规定的。所以如果要发表论文，还是要到本校相关部门问清本校的期刊分类目录，才好决定投稿对象。
cssci包括管理世界、世界历史、中国社会科学、马克思主义与现实、教学与研究、哲学研究、世界宗教研究部、现代外语、民族语文、文学评论、文学遗产、文艺理论与批评、音乐研究、历史研究、世界历史、近代史研究、文物、考古、经济研究、世界经济、中国工业经济、政治学研究、中国法学、社会学研究、民族研究、等100多类人文社科类期刊。
cssci中文社会科学引文索引英文全称为“Chinese Social Sciences Citation Index”，缩写为CSSCI。由南京大学中国社会科学研究评价中心开发研制的数据库，用来检索中文社会科学领域的论文收录和文献被引用情况，是我国人文社会科学评价领域的标志性工程。
“中文社会科学引文索引”(CSSCI)是国家、教育部重点课题攻关项目。CSSCI遵循文献计量学规律，采取定量与定性评价相结合的方法从全国2700余种中文人文社会科学学术性期刊中精选出学术性强、编辑规范的期刊作为来源期刊。
目前收录包括法学、管理学、经济学、历史学、政治学等在内的25大类的500多种学术期刊，现已开发的CSSCI(1998—2009年)12年度数据，来源文献近100余万篇，引文文献600余万篇。
1.美国《科学引文索引》（Science Citation Index, 简称 SCI ）于1957 年由美国科学信息研究所（Institute for Scientific Information, 简称 ISI）在美国费城创办，是由美国科学信息研究所（ISI）1961 年创办出版的引文数据库。SCI（科学引文索引）、EI（工程索引）、ISTP（科技会议录索引）是世界著名的三大科技文献检索系统，是国际公认的进行科学统计与科学评价的主要检索工具，其中以 SCI 最为重要。2.（SSCI）社会科学引文索引为SCI的姊妹篇，亦由美国科学信息研究所创建，是可以用来对不同国家和地区的社会科学论文的数量进行统计分析的大型检索工具。3.中文社会科学引文索引英文全称为“Chinese Social Sciences Citation Index”，缩写为CSSCI。由南京大学中国社会科学研究评价中心开发研制的数据库，用来检索中文社会科学领域的论文收录和文献被引用情况，是我国人文社会科学评价领域的标志性工程。扩展资料：1.SCI 美国科学信息研究所创建的，收录文献的作者、题目、源期刊、摘要、关键词，不仅可以从文献引证的角度评估文章的学术价值，还可以迅速方便地组建研究课题的参考文献网络。SCI创刊于1961年，SCI(科学引文索引 )、EI(工程索引 )、ISTP(科技会议录索引 ) 是世界著名的三大科技文献检索系统，是国际公认的进行科学统计与科学评价的主要检索工具，其中以SCI最为重要。经过40年的发展完善，已从开始时单一的印刷型发展成为功能强大的电子化、集成化、网络化的大型多学科、综合性检索系统。
是最高级别的核心期刊。
cssci全称为Chinese Social Sciences Citation Index，即为中文社会科学引文索引。cssci主要用来检索中文社会科学领域的论文收录和文献被引用情况。
cssci目前收录包括法学、管理学、经济学、历史学、政治学等在内的25大类的500多种学术期刊，现已开发的CSSCI（1998—2009年）12年度数据，来源文献近100余万篇，引文文献600余万篇。
中文社会科学引文索引有印刷版（《中国社会科学研究计量指标——论文、引文与期刊引用统计》），数据库网络版和光盘版，提供多种信息检索途径。来源文献检索途径：篇名、作者、作者所在地区机构、刊名、关键词、文献分类号、学科类别、学位类别、基金类别及项目、期刊年代卷期等。
人工智能和机器学习技术的快速发展，使得AI 主题会议也层出不穷，下面带大家一起了解一下人工智能领域的顶会都有哪些1. CVPR 国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）是IEEE一年一度的学术性会议，会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术。CVPR是世界顶级的计算机视觉会议（三大顶会之一，另外两个是 ICCV 和 ECCV ），近年来每年有约1500名参加者，收录的论文数量一般300篇左右。本会议每年都会有固定的研讨主题，而每一年都会有公司赞助该会议并获得在会场展示的机会。 2. ECCV ECCV 的全称是European Conference on Computer Vision(欧洲计算机视觉国际会议) ，两年一次，是计算机视觉三大会议（另外两个是ICCV和CVPR）之一。每次会议在全球范围录用论文300篇左右，主要的录用论文都来自美国、欧洲等顶尖实验室及研究所，中国大陆的论文数量一般在10-20篇之间。ECCV2010的论文录取率为27% 3.ICCV ICCV 的全称是 IEEE International Conference on Computer Vision，即国际计算机视觉大会，由IEEE主办，与计算机视觉模式识别会议（CVPR）和欧洲计算机视觉会议（ECCV）并称计算机视觉方向的三大顶级会议，被澳大利亚ICT学术会议排名和中国计算机学会等机构评为最高级别学术会议，在业内具有极高的评价。不同于在美国每年召开一次的CVPR和只在欧洲召开的ECCV，ICCV在世界范围内每两年召开一次。ICCV论文录用率非常低，是三大会议中公认级别最高的. 4. ICLR ICLR ，全称为「International Conference on Learning Representations」（国际学习表征会议），2013 年才刚刚成立了第一届。这个一年一度的会议虽然今年(2018)才办到第六届，但已经被学术研究者们广泛认可，被认为「深度学习的顶级会议」。这个会议的来头不小，由位列深度学习三大巨头之二的 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 牵头创办。 5. NIPS NIPS （NeurIPS），全称神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems)，是一个关于机器学习和计算神经科学的国际会议。该会议固定在每年的12月举行,由NIPS基金会主办。NIPS是机器学习领域的顶级会议。在中国计算机学会的国际学术会议排名中，NIPS为人工智能领域的A类会议。 6.ICML ICML 是 International Conference on Machine Learning的缩写，即国际机器学习大会。ICML如今已发展为由国际机器学习学会（IMLS）主办的年度机器学习国际顶级会议。 7. IJCV 国际期刊计算机视觉，详细描绘了信息科学与工程这一领域的快速发展。一般性发表的文章提出广泛普遍关心的重大技术进步。短文章提供了一个新的研究成果快速发布通道。综述性文章给与了重要的评论，以及当今发展现状的概括。 8. PAMI PAMI 是IEEE旗下，模式识别和机器学习领域最重要的学术性汇刊之一。在各种统计中，PAMI被认为有着很强的影响因子和很高的排名。 9. AAAI 国际人工智能协会。前身为美国人工智能协会，目前是一个非盈利的学术研究组织，致力于推动针对智能行为本质的科学研究 10. IJCAI IJCAI 全称为人工智能国际联合大会（International Joint Conference on Artificial Intelligence），是国际人工智能领域排名第一的学术会议，为 CCF A 类会议。该会议于 1969 年首度在美国华盛顿召开，随着人工智能的热度日益攀升，原本仅在奇数年召开的IJCAI 自 2015 年开始变成每年召开。 11. ACM/MM ACMMM 是全球多媒体领域的顶级会议，会议每年通过组织大规模图像视频分析、社会媒体研究、多模态人机交互、计算视觉、计算图像等影响多媒体行业的前沿命题竞赛，引领全球新媒体发展方向。 12. TNNLS 从英文翻译而来-IEEE神经网络与学习系统交易是由IEEE计算智能学会出版的月度同行评审科学期刊。它涵盖了神经网络和相关学习系统的理论，设计和应用。
2019 年可以说是「预训练模型」流行起来的一年。自 BERT 引发潮流以来，相关方法的研究不仅获得了 EMNLP 大会最佳论文等奖项，更是在 NLP、甚至图像领域里引领了风潮。
去年也有很多 游戏 AI 取得了超越人类的水平。人工智能不仅已经玩转德州扑克、星际争霸和 Dota2 这样复杂的 游戏 ，还获得了 Nature、Science 等顶级期刊的肯定。
机器之心整理了去年全年 在人工智能、量子计算等领域里最为热门的七项研究 。让我们以时间的顺序来看：
第一个重磅研究出现在 2 月，继发布刷新 11 项 NLP 任务记录的 3 亿参数量语言模型 BERT 之后，谷歌 OpenAI 于 2019 年 2 月再次推出了一种更为强大的模型，而这次的模型参数量达到了 15 亿。这是一种 大型无监督语言模型 ，能够生产连贯的文本段落，在许多语言建模基准上取得了 SOTA 表现。此外，在没有任务特定训练的情况下，该模型能够做到初步的阅读理解、机器翻译、问答和自动摘要。
该模型名为 GPT-2，它是基于 Transformer 的大型语言模型，包含 15 亿参数、在一个 800 万网页数据集上训练而成。训练 GPT-2 有一个简单的目标：给定一个文本中前面的所有单词，预测下一个单词。GPT-2 是对 GPT 模型的直接扩展，在超出 10 倍的数据量上进行训练，参数量也多出了 10 倍。
GPT-2 展示了一系列普适而强大的能力，包括生成当前最佳质量的条件合成文本，其中我们可以将输入馈送到模型并生成非常长的连贯文本。此外，GPT-2 优于在特定领域（如维基百科、新闻或书籍）上训练的其它语言模型，而且还不需要使用这些特定领域的训练数据。在 知识问答、阅读理解、自动摘要和翻译等任务 上，GPT-2 可以从原始文本开始学习，无需特定任务的训练数据。虽然目前这些下游任务还远不能达到当前最优水平，但 GPT-2 表明如果有足够的（未标注）数据和计算力，各种下游任务都可以从无监督技术中获益。
最后，基于大型通用语言模型可能会产生巨大的 社会 影响，也考虑到模型可能会被用于恶意目的，在发布 GPT-2 时，OpenAI 采取了以下策略： 仅发布 GPT-2 的较小版本和示例代码，不发布数据集、训练代码和 GPT-2 模型权重 。
机器学习顶会的最佳论文，总会引起人们的广泛讨论。在今年 6 月于美国加州举办的 ICML 2019（国际机器学习大会）上，由苏黎世联邦理工学院（ETH）、德国马普所、谷歌大脑共同完成的《Challenging Common Assumptions in the Unsupervised Learning of Disentangled Representations》获得了其中一篇最佳论文。研究者在论文中提出了一个与此前学界普遍预测相反的观点：对于任意数据，拥有相互独立表征（解耦表征）的无监督学习是不可能的。
论文链接：
在这篇论文中，研究者冷静地审视了该领域的最新进展，并对一些常见的假设提出了质疑。
首先，研究者表示从理论上来看，如果不对模型和数据进行归纳偏置，无监督学习解耦表征基本是不可能的；然后他们在七个不同数据集进行了可复现的大规模实验，并训练了 12000 多个模型，包括一些主流方法和评估指标；最后，实验结果表明，虽然不同的方法强制执行了相应损失「鼓励」的属性，但如果没有监督，似乎无法识别完全解耦的模型。此外，增加的解耦似乎不会导致下游任务学习的样本复杂度的下降。
研究者认为，基于这些理论，机器学习从业者对于超参数的选择是没有经验法则可循的，而在已有大量已训练模型的情况下， 无监督的模型选择仍然是一个很大的挑战 。
去年 6 月，来自德国波恩-莱茵-锡格应用技术大学和谷歌大脑的研究者发表了一篇名为《Weight Agnostic Neural Networks》的论文，进而引爆了机器学习圈。在该论文中，他们提出了一种神经网络架构搜索方法， 这些网络可以在不进行显式权重训练的情况下执行各种任务 。
论文链接：
通常情况下，权重被认为会被训练成 MNIST 中边角、圆弧这类直观特征，而如果论文中的算法可以处理 MNIST，那么它们就不是特征，而是函数序列/组合。对于 AI 可解释性来说，这可能是一个打击。很容易理解，神经网络架构并非「生而平等」，对于特定任务一些网络架构的性能显著优于其他模型。但是相比架构而言，神经网络权重参数的重要性到底有多少？
来自德国波恩-莱茵-锡格应用技术大学和谷歌大脑的一项新研究提出了一种神经网络架构搜索方法，这些网络可以在不进行显式权重训练的情况下执行各种任务。
为了评估这些网络，研究者使用从统一随机分布中采样的单个共享权重参数来连接网络层，并评估期望性能。结果显示，该方法可以找到少量神经网络架构，这些架构可以在没有权重训练的情况下执行多个强化学习任务，或 MNIST 等监督学习任务。
BERT 带来的影响还未平复，CMU 与谷歌大脑 6 月份提出的 XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现，并在 18 个任务上取得了当前最佳效果。
来自卡耐基梅隆大学与谷歌大脑的研究者提出新型预训练语言模型 XLNet，在 SQuAD、GLUE、RACE 等 20 个任务上全面超越 BERT。
作者表示， BERT 这样基于去噪自编码器的预训练模型可以很好地建模双向语境信息，性能优于基于自回归语言模型的预训练方法 。然而，由于需要 mask 一部分输入，BERT 忽略了被 mask 位置之间的依赖关系，因此出现预训练和微调效果的差异（pretrain-finetune discrepancy）。
基于这些优缺点，该研究提出了一种泛化的自回归预训练模型 XLNet。XLNet 可以：1）通过最大化所有可能的因式分解顺序的对数似然，学习双向语境信息；2）用自回归本身的特点克服 BERT 的缺点。此外，XLNet 还融合了当前最优自回归模型 Transformer-XL 的思路。
延伸阅读：
2019 年 7 月，在无限制德州扑克六人对决的比赛中，德扑 AI Pluribus 成功战胜了五名专家级人类玩家。Pluribus 由 Facebook 与卡耐基梅隆大学（CMU）共同开发，实现了前辈 Libratus（冷扑大师）未能完成的任务，该研究已经登上了当期《科学》杂志。
据介绍，Facebook 和卡内基梅隆大学设计的比赛分为两种模式：1 个 AI+5 个人类玩家和 5 个 AI+1 个人类玩家，Pluribus 在这两种模式中都取得了胜利。如果一个筹码值 1 美元，Pluribus 平均每局能赢 5 美元，与 5 个人类玩家对战一小时就能赢 1000 美元。职业扑克玩家认为这些结果是决定性的胜利优势。 这是 AI 首次在玩家人数（或队伍）大于 2 的大型基准 游戏 中击败顶级职业玩家 。
在论文中，Pluribus 整合了一种新的在线搜索算法，可以通过搜索前面的几步而不是只搜索到 游戏 结束来有效地评估其决策。此外，Pluribus 还利用了速度更快的新型 Self-Play 非完美信息 游戏 算法。综上所述，这些改进使得使用极少的处理能力和内存来训练 Pluribus 成为可能。 训练所用的云计算资源总价值还不到 150 美元 。这种高效与最近其他人工智能里程碑项目形成了鲜明对比，后者的训练往往要花费数百万美元的计算资源。
Pluribus 的自我博弈结果被称为蓝图策略。在实际 游戏 中，Pluribus 使用搜索算法提升这一蓝图策略。但是 Pluribus 不会根据从对手身上观察到的倾向调整其策略。
在人工智能之外的量子计算领域，去年也有重要的研究突破。2019 年 9 月，谷歌提交了一篇名为《Quantum supremacy using a programmable superconducting processor》的论文自 NASA 网站传出，研究人员首次在实验中证明了量子计算机对于传统架构计算机的优越性：在世界第一超算 Summit 需要计算 1 万年的实验中，谷歌的量子计算机只用了 3 分 20 秒。因此，谷歌宣称实现「量子优越性」。之后，该论文登上了《自然》杂志 150 周年版的封面。
这一成果源自科学家们不懈的努力。谷歌在量子计算方向上的研究已经过去了 13 年。2006 年，谷歌科学家 Hartmut Neven 就开始 探索 有关量子计算加速机器学习的方法。这项工作推动了 Google AI Quantum 团队的成立。2014 年，John Martinis 和他在加利福尼亚大学圣巴巴拉分校（UCSB）的团队加入了谷歌的工作，开始构建量子计算机。两年后，Sergio Boixo 等人的论文发表，谷歌开始将工作重点放在实现量子计算优越性任务上。
如今，该团队已经构建起世界上第一个超越传统架构超级计算机能力的量子系统，可以进行特定任务的计算。
量子优越性实验是在一个名为 Sycamore 的 54 量子比特的完全可编程处理器上运行的。该处理器包含一个二维网格，网格中的每个量子比特与其他四个相连。量子优越性实验的成功归功于谷歌改进了具有增强并行性的双量子比特门，即使同时操作多个门，也能可靠地实现记录性能。谷歌使用一种新型的控制旋钮来实现这一性能，该旋钮能够关闭相邻量子比特之间的交互。此举大大减少了这种多连通量子比特系统中的误差。此外，通过优化芯片设计来降低串扰，以及开发避免量子比特缺陷的新控制校准，谷歌进一步提升了性能。
虽然 AI 没有打败最强人类玩家 Serral，但其研究的论文仍然登上了 Nature。2019 年 10 月底，DeepMind 有关 AlphaStar 的论文发表在了当期《Nature》杂志上，这是人工智能算法 AlphaStar 的最新研究进展，展示了 AI 在「没有任何 游戏 限制的情况下」已经达到星际争霸Ⅱ人类对战天梯的顶级水平，在 Battle.net 上的排名已超越 99.8％的活跃玩家 。
回顾 AlphaStar 的发展历程，DeepMind 于 2017 年宣布开始研究能进行即时战略 游戏 星际争霸Ⅱ的人工智能——AlphaStar。2018 年 12 月 10 日，AlphaStar 击败 DeepMind 公司里的最强玩家 Dani Yogatama；12 月 12 日，AlphaStar 已经可以 5:0 击败职业玩家 TLO 了（TLO 是虫族玩家，据 游戏 解说们认为，其在 游戏 中的表现大概能有 5000 分水平）；又过了一个星期，12 月 19 日，AlphaStar 同样以 5:0 的比分击败了职业玩家 MaNa。至此，AlphaStar 又往前走了一步，达到了主流电子竞技 游戏 顶级水准。
根据《Nature》论文描述，DeepMind 使用通用机器学习技术（包括神经网络、借助于强化学习的自我博弈、多智能体学习和模仿学习）直接从 游戏 数据中学习。AlphaStar 的 游戏 方式令人印象深刻——这个系统非常擅长评估自身的战略地位，并且准确地知道什么时候接近对手、什么时候远离。此外，论文的中心思想是将 游戏 环境中虚构的自我博弈扩展到一组智能体，即「联盟」。
联盟这一概念的核心思想是：仅仅只是为了赢是不够的。相反，实验需要主要的智能体能够打赢所有玩家，而「压榨（exploiter）」智能体的主要目的是帮助核心智能体暴露问题，从而变得更加强大。这不需要这些智能体去提高它们的胜率。通过使用这样的训练方法，整个智能体联盟在一个端到端的、完全自动化的体系中学到了星际争霸Ⅱ中所有的复杂策略。
2019 年在 AI 领域的各个方向上都出现了很多技术突破。新的一年，我们期待更多进展。
此外，机器之心于 2019 年 9 月底推出了自己的新产品 SOTA 模型，读者可以根据自己的需要寻找机器学习对应领域和任务下的 SOTA 论文，平台会提供论文、模型、数据集和 benchmark 的相关信息。
1.药学学报 2.中国药学杂志 3. 中国药理学通报 4.药物分析杂志 5.中国新药杂志 6.中国新药与临床杂志 7. 中国医院药学杂志8. 中国医药工业杂志9.中国药科大学学报 10. 中国抗生素杂志11. 沈阳药科大学学报12. 中国药理学与毒理学杂志 13. 中国临床药理学杂志14. 中国药房 15.中国生化药物杂志 16. 中国现代应用药学 17. 华西药学杂志 2012版核心目录
《中国药师》《临床误诊误治》核心期刊一手操作诚邀代理QQ 601163667反正也是要发论文 后期评职称也是要发 为什么不做代理呢
排名不分先后：药学学报 中国药学杂志 中国医院药学杂志 药物分析杂志 中国新药与临床杂志 中国药理学通报 中国抗生素杂志 中国药科大学学报 中国药理学与毒理学杂志 中国新药杂志 中国临床药理学杂志 中国药房 中国现代应用药学 华西药学杂志 沈阳药科大学学报……
药学学报，药学杂志，中国药学杂志，中国天然药物，中国药物化学杂志，中国海洋药物，中草药， 中国药理学，中国药理学通报，中国抗生素杂志，中国药科大学学报，中国药理学与毒理学杂志，中国新药杂志，中国临床药理学杂志，中国现代应用药学，华西药学杂志，沈阳药科大学学报等