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因为他真的拥有很强的天赋，所以的话他能够发出如此多优秀的论文。
以他现有的头衔来看，他目前应该称得上是中国最年轻的学者。除此之外，他还是麻省理工学院的博士。曹原是在成都出生的，随后跟随父母一起去了深圳，从小就展现了非凡天赋的他，总能在他身上找出超越同龄人的闪光点。年仅11岁的他进入了深圳耀华实验学校读书，而且仅仅花费相当于常人一半的时间，就将初中和高中的课程全部读完了。也就是在他14岁的时候，他已经学完了全部课程，并且以理科699分的优异成绩考入了中国科学技术大学的少年班进行学习。
这个时期的曹原除了学习成绩非常优秀之外，他还对物理实验产生了浓厚的兴趣。当别的同学正在为考试操心时，他已经轻松完成了所有课业，并且开始利用课余时间做实验。当他听说，若是在常温状态下能够找出拥有超导特性材料，便是能够震动整个科研界的发现之后，本来就对物理学充满兴趣的曹原就将其作为了挑战目标。到了大二时期，他就开始着手石墨烯相关方面的实验，并开始请求学校的教授对自己进行指导，等他18岁的时候，他已经成功的考入了美国麻省理工学院，并且于次年开始攻读博士学位。从这些履历来看，曹原不愧是一个实打实的“天才”人物，他的惊人天赋，使得他做到了常人要花费两倍甚至是三倍时间才能达到的成就。也正是因为如此，当他的事迹被众人知道后，才能引起广泛的讨论，才能引起众人的关注，曹原在物理学方面确实有着非凡的天赋，他在麻省理工学院攻读博士期间，就研究出了“震动世界”的科研成果，并且发表在《自然》杂志上。
曹原在麻省理工学院攻读博士的时候，除了保持自己优异的成绩之外，还花费了大量的课余时间做实验。因为热爱物理学的缘故，他埋头于实验室，坚持不懈的做着自己的工作。经过不懈的努力研究之后，他发现当两层平行石墨烯堆成大约°的角度时，就会产生超导效应。兴奋不已的曹原将自己的研究成果以两篇论文的形式发表在了《自然》杂志上。这一发现轰动了整个国际学术界，直接开辟了凝聚态物理的新篇章。而《自然》科学杂志也发布年度科学人物，而年仅24岁的曹原赫然位列榜单第一名。
曹原取得了震惊学术界的发现之后，收到了来自全世界各国科研机构的橄榄枝，就连向来自大的美国也向他发出邀请，请他加入美国国籍，并且许诺了一系列“好处”。但是面对所谓的“诱惑”，曹原并没有丝毫动心，他并没有觉得美国绿卡有什么特殊之处。他觉得自己是中国人，是祖国培养出来的人才，他能够在物理学上达成里程碑式的成就，离不开祖国的支持，他以中国人的身份而自豪。
他14岁就考上了中科大少年班，在2018年的同一天发表了两篇Nature，又在2020年的同一天发表了两篇Nature，特别厉害。
曹原的主要研究内容便是魔角石墨烯，而这些研究很有可能帮助他揭开超导的原理。如果基于他的发现能够研制出常温超导材料，那么这个世界就会发生翻天地覆的变化。目前的曹原已经成为了这个领域的领军人物。
因为曹园本来就是中科大少年班出身，而且又是麻省理工学院的博士，天赋异禀，父母从小就很注重对他的培养，所以才有了今天的成就。
曹原的主要研究内容便是魔角石墨烯，而这些研究很有可能帮助他揭开超导的原理。如果基于他的发现能够研制出常温超导材料，那么这个世界就会发生翻天地覆的变化。目前的曹原已经成为了这个领域的领军人物。
因为他有天赋而且他还很努力，完全印证了爱迪生说的那句话“天才是百分之一的天赋加上百分之九十九的汗水”
首先曹原智商非常高，这是他小小年纪考上重点大学的原因，其次，他很有想法，对事物有自己创新的独特的见解。
因为他从小就很聪明，很爱思考，再加上良好的家庭氛围和家庭条件，以及他自身对学习的兴趣和以及对学习的钻研，自然就厉害了
因为他真的拥有很强的天赋，所以的话他能够发出如此多优秀的论文。
深度神经网络（DNNs）是 AI 领域的重要成果，但它的 “存在感” 已经不仅仅限于该领域。 一些前沿生物医学研究，也正被这一特别的概念所吸引。特别是计算神经科学家。 在以前所未有的任务性能彻底改变计算机视觉之后，相应的 DNNs 网络很快就被用以试着解释大脑信息处理的能力，并日益被用作灵长类动物大脑神经计算的建模框架。经过任务优化的深度神经网络，已经成为预测灵长类动物视觉皮层多个区域活动的最佳模型类型之一。 用神经网络模拟大脑或者试图让神经网络更像大脑正成为主流方向的当下，有研究小组却选择用神经生物学的方法重新审视计算机学界发明的DNNs。 而他们发现，诸如改变初始权重等情况就能改变网络的最终训练结果。这对使用单个网络来窥得生物神经信息处理机制的普遍做法提出了新的要求：如果没有将具有相同功能的深度神经网络具有的差异性纳入考虑的话，借助这类网络进行生物大脑运行机制建模将有可能出现一些随机的影响。要想尽量避免这种现象，从事 DNNs 研究的计算神经科学家，可能需要将他们的推论建立在多个网络实例组的基础上，即尝试去研究多个相同功能的神经网络的质心，以此克服随机影响。 而对于 AI 领域的研究者，团队也希望这种表征一致性的概念能帮助机器学习研究人员了解在不同任务性能水平下运行的深度神经网络之间的差异。 人工神经网络由被称为 “感知器”、相互连接的单元所建立，感知器则是生物神经元的简化数字模型。人工神经网络至少有两层感知器，一层用于输入层，另一层用于输出层。在输入和输出之间夹上一个或多个 “隐藏” 层，就得到了一个 “深层” 神经网络，这些层越多，网络越深。 深度神经网络可以通过训练来识别数据中的特征，就比如代表猫或狗图像的特征。训练包括使用一种算法来迭代地调整感知器之间的连接强度（权重系数），以便网络学会将给定的输入（图像的像素）与正确的标签（猫或狗）相关联。理想状况是，一旦经过训练，深度神经网络应该能够对它以前没有见过的同类型输入进行分类。 但在总体结构和功能上，深度神经网络还不能说是严格地模仿人类大脑，其中对神经元之间连接强度的调整反映了学习过程中的关联。 一些神经科学家常常指出深度神经网络与人脑相比存在的局限性：单个神经元处理信息的范围可能比 “失效” 的感知器更广，例如，深度神经网络经常依赖感知器之间被称为反向传播的通信方式，而这种通信方式似乎并不存在于人脑神经系统。 然而，计算神经科学家会持不同想法。有的时候，深度神经网络似乎是建模大脑的最佳选择。 例如，现有的计算机视觉系统已经受到我们所知的灵长类视觉系统的影响，尤其是在负责识别人、位置和事物的路径上，借鉴了一种被称为腹侧视觉流的机制。 对人类来说，腹侧神经通路从眼睛开始，然后进入丘脑的外侧膝状体，这是一种感觉信息的中继站。外侧膝状体连接到初级视觉皮层中称为 V1 的区域，在 V1 和 V4 的下游是区域 V2 和 V4，它们最终通向下颞叶皮层。非人类灵长类动物的大脑也有类似的结构（与之相应的背部视觉流是一条很大程度上独立的通道，用于处理看到运动和物体位置的信息）。 这里所体现的神经科学见解是，视觉信息处理的分层、分阶段推进的：早期阶段先处理视野中的低级特征（如边缘、轮廓、颜色和形状），而复杂的表征，如整个对象和面孔，将在之后由颞叶皮层接管。 如同人的大脑，每个 DNN 都有独特的连通性和表征特征，既然人的大脑会因为内部构造上的差异而导致有的人可能记忆力或者数学能力更强，那训练前初始设定不同的神经网络是否也会在训练过程中展现出性能上的不同呢？ 换句话说，功能相同，但起始条件不同的神经网络间究竟有没有差异呢？ 这个问题之所以关键，是因为它决定着科学家们应该在研究中怎样使用深度神经网络。 在之前 Nature 通讯发布的一篇论文中，由英国剑桥大学 MRC 认知及脑科学研究组、美国哥伦比亚大学 Zuckerman Institute 和荷兰拉德堡大学的 Donders 脑科学及认知与行为学研究中心的科学家组成的一支科研团队，正试图回答这个问题。论文题目为《Individual differences among deep neural network models》。 根据这篇论文，初始条件不同的深度神经网络，确实会随着训练进行而在表征上表现出越来越大的个体差异。 此前的研究主要是采用线性典范相关性分析（CCA，linear canonical correlation analysis）和 centered-kernel alignment（CKA）来比较神经网络间的内部网络表征差异。 这一次，该团队的研究采用的也是领域内常见的分析手法 —— 表征相似性分析（RSA，representational similarity analysis）。 该分析法源于神经科学的多变量分析方法，常被用于将计算模型生产的数据与真实的大脑数据进行比较，在原理上基于通过用 “双（或‘对’）” 反馈差异表示系统的内部刺激表征（Inner stimulus representation）的表征差异矩阵（RDMs，representational dissimilarity matrices），而所有双反馈组所组成的几何则能被用于表示高维刺激空间的几何排布。 两个系统如果在刺激表征上的特点相同（即表征差异矩阵的相似度高达一定数值），就被认为是拥有相似的系统表征。 表征差异矩阵的相似度计算在有不同维度和来源的源空间（source spaces）中进行，以避开定义 “系统间的映射网络”。本研究的在这方面上的一个特色就是，使用神经科学研究中常用的网络实例比较分析方法对网络间的表征相似度进行比较，这使得研究结果可被直接用于神经科学研究常用的模型。 最终，对比的结果显示，仅在起始随机种子上存在不同的神经网络间存在明显个体差异。 该结果在采用不同网络架构，不同训练集和距离测量的情况下都成立。团队分析认为，这种差异的程度与 “用不同输入训练神经网络” 所产生的差异相当。 如上图所示，研究团队通过计算对应 RDM 之间的所有成对距离，比较 all-CNN-C 在所有网络实例和层、上的表示几何。 再通过 MDS 将 a 中的数据点（每个点对应一个层和实例）投影到二维。各个网络实例的层通过灰色线连接。虽然早期的代表性几何图形高度相似，但随着网络深度的增加，个体差异逐渐显现。 在证明了深度神经网络存在的显著个体差异之后，团队继续探索了这些差异存在的解释。 随后，研究者再通过在训练和测试阶段使用 Bernoulli dropout 方法调查了网络正则化（network regularization）对结果能造成的影响，但发现正则化虽然能在一定程度上提升 “采用不同起始随机种子的网络之表征” 的一致性，但并不能修正这些网络间的个体差异。 最后，通过分析网络的训练轨迹与个体差异出现的过程并将这一过程可视化，团队在论文中表示，神经网络的性能与表征一致性间存在强负相关性，即网络间的个体差异会在训练过程中被加剧。 总而言之，这项研究主要调查了多个神经网络在最少的实验干预条件下是否存在个体差异，即在训练开始前为网络设置不同权重的随机种子，但保持其他条件一致，并以此拓展了此前与 “神经网络间相关性” 有关的研究。 除了这篇 这篇 研究以外，“深度学习三巨头” 之一、著名 AI 学者 Hinton 也有过与之相关的研究，论文名为《Similarity of Neural Network Representations Revisited》，文章探讨了测量深度神经网络表示相似性的问题，感兴趣的读者可以一并进行阅读。 Refrence： [1] [2]
在《Nature》上发表一篇论文并没有相应的称号，不过也基本上属于大学教授级别（水平）。
《Nature》和《Science》属于顶尖科学杂志，按SCI影响因子算两杂志都有30多分，像中国博士毕业的要求只要在3分以上的杂志上发表一篇研究型文章就行。对比可知道这两本杂志的高度。
《Nature》和《Science》属于顶尖科学杂志，按SCI影响因子算两杂志都有30多分，像中国博士毕业的要求只要在3分以上的杂志上发表一篇研究型文章就行。对比可知道这两本杂志的高度。
介绍
在《自然》上发表文章是非常光荣的，《自然》上的文章会经常被引用。这有助于晋升、获得资助和获得其它主流媒体的注意。因此科学家们在《自然》或《科学》上发表文章的竞争很激烈。
与其它专业的科学杂志一样，在《自然》上发表的文章需要经过严格的同行评审。在发表前编辑选择其他在同一领域有威望的、但与作者无关的科学家来检查和评判文章的内容。作者要对评审做出的批评给予反应，比如更改文章内容，提供更多的试验结果，否则的话编辑可能拒绝该文章。
Nature Biotechnology，Nature Cell Biology，Nature Chemical Biology，Nature Chemistry，Nature Climate Change，Nature Communications，Nature Genetics，Nature Geoscience，Nature Immunology，Nature Materials，Nature Medicine，Nature Methods，Nature Nanotechnology，Nature Neuroscience，Nature Photonics，Nature Physics，Nature Structural and Molecular Biology.
英国著名杂志《Nature》是世界上最早的国际性科技期刊，自从1869年创刊以来，始终如一地报道和评论全球科技领域里最重要的突破。影响因子（17年数据）。其办刊宗旨是“将科学发现的重要结果介绍给公众，让公众尽早知道全世界自然知识的每一分支中取得的所有进展”。
《Nature》网站涵盖的内容相当丰富，不仅提供1997年6月到最新出版的《Nature》杂志的全部内容，其姊妹刊物《Nature》出版集团(The Nature Publishing Group)出版的8种研究月刊，6种评论杂志，2种工具书。
在《Nature》上发表一篇论文基本上属于大学教授级别(水平）。
《Nature》和《Science》属于顶尖科学杂志,按SCI影响因子算两杂志都有30多分。
《Nature》是世界上历史悠久的、最有名望的科学杂志之一，首版于1869年11月4日。与当今大多数科学论文杂志专一于一个特殊的领域不同，其是少数依然发表来自很多科学领域的一手研究论文的杂志（其它类似的杂志有《科学》和《美国科学院学报》等）。在许多科学研究领域中，很多最重要、最前沿的研究结果都是以短讯的形式发表在《自然》上。
【详细介绍】
《自然》是科学界普遍关注的、国际性、跨学科的周刊类科学杂志。2014年它的影响因子为。
1869年约瑟夫·诺尔曼·洛克耶爵士建立了《自然》，洛克耶是一位天文学家和氦的发现者之一，他也是《自然》的第一位主编，直到1919年卸任。
《自然》每周刊载科学技术各个领域中具有独创性，重要性，以及跨学科的研究，同时也提供快速、权威、有见地的新闻，还有科学界和大众对于科技发展趋势的见解的专题。
《自然》的主要读者是从事研究工作的科学家，但杂志前部的文章概括使得一般公众也能理解杂志内最重要的文章。杂志开始部分的社论、新闻、专题文章报道科学家一般关心的事物，包括最新消息、研究资助、商业情况、科学道德和研究突破等栏目。杂志也介绍与科学研究有关的书籍和艺术。杂志的其余部分主要是研究论文，这些论文往往非常新颖，有很高的科技价值。
在《自然》上发表文章是非常光荣的，《自然》上的文章会经常被引用。这有助于晋升、获得资助和获得其它主流媒体的注意。因此科学家们在《自然》或《科学》上发表文章的竞争很激烈。与其它专业的科学杂志一样，在《自然》上发表的文章需要经过严格的同行评审。在发表前编辑选择其他在同一领域有威望的、但与作者无关的科学家来检查和评判文章的内容。作者要对评审做出的批评给予反应，比如更改文章内容，提供更多的试验结果，否则的话编辑可能拒绝该文章。
《自然》是一份在英国发表的周刊，其出版商为自然出版集团，这个集团属于麦克米伦出版有限公司，而它则属于格奥尔格·冯·霍茨布林克出版集团。《自然》在伦敦、纽约、旧金山、华盛顿哥伦比亚特区、东京、巴黎、慕尼黑和贝辛斯托克设有办公室。自然出版集团还出版其它专业杂志如《自然神经科学》、《自然生物学技术》、《自然方法》、《自然临床实践》、《自然结构和分子生物学》和《自然评论》系列等。
Nature 是法国Laboratoires Cadentia 集团旗下著名驱蚊品牌，主要有驱蚊花露水，驱蚊液驱蚊香水等
nature还是是一份在英国发表的周刊。其出版商为自然出版集团，这个集团属于麦克米伦出版有限公司，而它则属于格奥尔格·冯·霍茨布林克出版集团。
《自然》在伦敦、纽约、旧金山、华盛顿哥伦比亚特区、东京、巴黎、慕尼黑和贝辛斯托克设有办公室。自然出版集团还出版其它专业杂志如《自然神经科学》、《自然生物学技术》、《自然方法》、《自然临床实践》、《自然结构和分子生物学》和《自然评论》系列等。
扩展资料：
Nature 是法国Laboratoires Cadentia 集团旗下著名驱蚊品牌，1945年在法国南部普罗旺斯成立 Laboratoires
Cadentia 集团公司，现拥有70多年的生产历史1952年创建Nature品牌，同时古龙香水也走进千家万户，被世界消费者认可。
nature
创刊者
1869年约瑟夫·诺尔曼·洛克耶爵士建立了《自然》，洛克耶是一位天文学家和氦的发现者之一，他也是《自然》的第一位主编，直到1919年卸任。
定位：兼顾学术期刊和科学杂志，即科学论文具较高的新闻性和广泛的读者群。论文不仅要求具有“突出的科学贡献”，还必须“令交叉学科的读者感兴趣”。
特色
英国著名杂志《Nature》是世界上最早的国际性科技期刊，自从1869年创刊以来，始终如一地报道和评论全球科技领域里最重要的突破。影响因子26（04年数据）。其办刊宗旨是“将科学发现的重要结果介绍给公众…，让公众尽早知道全世界自然知识的每一分支中取得的所有进展”。
《Nature》网站涵盖的内容相当丰富，不仅提供1997年6月到最新出版的《Nature》杂志的全部内容，其姊妹刊物《Nature》出版集团(TheNature Publishing Group)出版的8种研究月刊,6种评论杂志,2种工具书。
参考资料来源：百度百科- nature
app暂时没有，可以自己去网上找电子版，比如一些公众号，有付费的也有免费的。推荐，【英语资料怪咖】gong.众号，里面有很多英语资料，也有外刊，都是免费的。
如果你正在考研、考雅思托福、考四六级或者想要考GMAT、GRE等等，经常有导师或者朋友向你推荐一定要读《The Economist》这本杂志。
但是这个资源却不好找，很不巧。
我有2012-2019所有PDF、MP3、epub、mobi格式的资料，以及相应特刊资料，不同出现频次的单词，共76G。
下面截图。
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有。根据查询相关公开信息显示，naturemedicine的app已于2022年12月上架了各大应用商城，用户选择对应的系统下载即可。app指手机软件，主要指安装在智能手机上的软件，完善原始系统的不足与个性化，使手机完善其功能，为用户提供更丰富的使用体验的主要手段。