1、A通过运动来改善你的生活方式你想过积极的生活吗？你热爱运动吗？你想结交新朋友吗？快来我们专有的发布活动来报名参加我们的任一课程吧！日期:4月5日时间:上午10点至下午7点地点: VibraSquare Atrium我们开办羽毛球、网球、篮球和排球等课程，针对的学员年龄从10岁到40岁不等。快来了解更多关于我们的课程以及我们的特价信息吧。我们所有的课程都由执证教练指导。报名参加我们任一体育运动课程的前五十名将获得一件神秘的礼物！我们推出的活动亮点如下：下午1点：Claire Leow博士关于平衡运动和学业的演讲。下午3点：新加坡公开赛冠军、职业羽毛球运动员Kate Wee的亲笔签名会。下午5点：
2、 Ryan Tan先生谈运动如何让生活方式受益。下午6点：前职业网球运动员Michael Ismail为儿童开设的免费网球培训班。名额有限，先到先得。在您报名参加我们当天推出的任一体育课程时，请参加一个幸运抽奖活动!奖品包括VibraSquare商场抵用券，Wellness&Fitness运动服装等！官方赞助商：VibraSquare商场，Wellness&Fitness，Glizard饮料B在英国普利茅斯大学，爱德华多米兰达教授一直在为一对机器人编写作曲程序。米兰达的机器人有简单的“声带”，它们被设定能唱歌，也能互相倾听。这些机器人独特的颤音无法与人类的声音完美契合，但每台机器都在以一种全新
3、而独特的方式与其他机器分享音乐。 每个机器人都配备了扬声器、模仿人类声音的软件、“唱歌”时张开的嘴、耳朵用的麦克风和眼睛用的摄像头。机器人也会移动。米兰达希望通过研究他的机器人歌手，他可以发现人类如何以及为什么要创作、表演和听音乐。当机器人唱歌时，第一个机器人发出六个随机的声音。它的同伴会发出更多的声音来回应。第一个机器人分析声音，看看它们的音阶是否相似。如果是的话，它会点头并将声音学好记牢，第二个机器人也会注意并“记忆”这个音阶。如果第一个机器人认为声音太不一样，它就摇摇头，两个机器人都会忽略声音。然后继续这个过程。米兰达做了一个实验，他把两个机器人单独留在他的书房两个星期。当他回来的时候，
4、他的“小莺们”通过互相模仿，不仅分享了音符，而且还把它们组合在一起。他们合作的成果远非交响乐，但机器人已经开始将音符组合成他们自己开发的“歌曲”。 在机器人的帮助下，米兰达的目标之一就是创作出人类永远无法创作出的音乐。米兰达认为，机器人是实现这一目的的理想选择，因为它们不会受到任何现有音乐风格或规则的影响。CGeorge Nakashima一直坚称自己只是个普通的木工，而不是艺术家。尽管各大博物馆都展出了他的作品，美国工艺博物馆馆长也称他为“国宝”，但Nakashima还是拒绝了“艺术家”的标签。近五十年来，他只是一直把木头做成漂亮的椅子、桌子和柜子。 Nakashima目标明确。他希望他做的
5、每一件家具都尽可能完美。甚至制作一个盒子也是一种创作行为，因为它呈现了一个以前从未存在过的物体。起初，Nakashima使用当地的木材，有时使用他自己的材料。后来，他去寻找英国橡木、波斯胡桃木、非洲斑马木和印度柚木。他特别喜欢寻找大树倒下后从地下挖出的巨大树根。Nakashima认为，把这些木头做成家具是让树重生的一种方式。 大多数家具制造商更喜欢完美的木板，但Nakashima乐于使用有趣的节疤和裂缝的木头。这些不齐整的事物赋予了这棵树独特的个性，表明这棵树曾经有过丰富多彩的生活。他总能创造出既实用又美观的东西。Nakashima设计的早期作品之一是为他的小女儿米拉设计的一张三条腿的椅子，供
6、她坐在桌边用餐时使用。米拉椅子深受欢迎， Nakashima随后制作了高的和低的型式。另一件著名的作品是圆锥形椅子，有两条腿，由刀片状的脚支撑着。一直以来，Nakashima的设计都是精确而雅致的，被赋予一种简单的特征，表现出他对木材的热爱。 随着时间的流逝，Nakashima的名气越来越大，他也获得了很多奖项。他的两个孩子米拉和凯文现在已经长大成人，加入了父亲工作室的手工艺团队。Nakashima将工作和家庭融为一体的梦想实现了。 D一种完全由人工智能设计的药物即将首次进入临床试验。这种用于治疗强迫症的药物是总部在牛津的生物科技公司Exscientia利用人工智能系统研发的。Exscient
7、ia表示，虽然通常需要大约4年半的时间才能将药物研发到这个阶段，但使用人工智能工具只需要不到12个月的时间。 这种名为DSP-1181的药物是通过使用算法来检测潜在的化合物，并将它们与庞大的参数数据库进行比对，其中包括病人的遗传基因而制成的。在接受BBC采访时，Exscientist的首席执行官安德鲁霍普金斯教授将这些试验描述为“药物研发上的一个重要里程碑”，并指出需要“数十亿”条指令来找到药物的正确分子，这使得他们的成果成为一个“巨大的决定”。然而，有了人工智能，“这些算法的美妙之处在于它们是不可知的，因此可以应用于任何疾病。”我们已经看到了人工智能被用于诊断疾病和分析病人数据的多个例子，因此使用它来设计药物疗法是其在医学中的地位的明显上升的体现。但是人工智能研发的药物确实带来了一些相关的问题。病人服用由机器设计的药物会感到舒服吗？这些药物与人类单独研发的药物有何不同？谁将制定在药物研究中使用人工智能的规则？霍普金斯和他的团队希望，这些问题和其他许多问题将在3月开始的试验中得到探索。
