你是否想过,突破性的研究可能因资助机构偏好而永无天日?珍贵的实验数据可能因实验室关闭而永远封存?DeSci(去中心化科学)正试图用Web3的技术与哲学,重构从知识产生到传播的全过程,让科学回归其开放、协作、以真理为导向的本质。
🧩 什么是DeSci?
DeSci 是一个利用Web3工具(如区块链、智能合约、去中心化组织与存储)来构建公共基础设施的运动,旨在解决现代科研体系中的几个根本性问题:经费竞争内卷化、出版寡头垄断、数据孤岛化、以及创新路径依赖。其核心目标是创建一个更开放、更高效、更注重长期公共利益的科研生态系统。
🔄 传统科研体系的“痛点”与DeSci的“解药”
资金分配的民主化与多元化 🎯
传统科研经费高度依赖少数政府机构或大型基金会,研究方向易受主流风向或评审人偏好影响。DeSci通过引入去中心化资助平台和社区众筹,让更广泛的社区(包括其他科学家、相关患者群体甚至公众)可以直接资助自己关心的小众或高风险前沿课题,形成一个“长尾科研”市场。
数据与知识的开放共享 📁
许多研究数据在论文发表后便被封存,无法被其他科学家验证或再利用。DeSci倡导将研究数据、实验步骤乃至阴性结果存储在去中心化存储网络上,并通过可验证凭证等技术为贡献者确权。这创造了可公开访问、永不消失的“知识公地”,加速验证与再创新。
学术出版的革命 📄
传统期刊出版模式流程缓慢、订阅费用高昂。DeSci支持开放、透明的同行评审,评审意见和修改过程可追溯。研究成果(预印本、论文、数据集)可以“发布”在开放的去中心化网络上,通过密码学时间戳确立优先权,并通过引用、使用等数据获得动态声誉,而非仅仅依赖期刊“影响因子”。
知识产权与成果转化的新路径 💡
传统技术转移(专利授权)过程复杂、门槛高。DeSci可利用非同质化代币来代表研究产出(如新化合物结构、基因序列)的知识产权单元。这些“研究NFT”可以在去中心化市场上更精细、灵活地被授权或交易,收入可直接、自动地分配给贡献者,激励跨机构协作。
⚙️ 核心构建模块
去中心化资助协议
通过智能合约管理资金池,资助决策可由持有治理凭证的社区做出,或通过“二次方投票”等机制更公平地分配资源。资金发放与里程碑成果自动挂钩,提高效率。
可验证的研究信誉系统
科学家的所有贡献(数据、代码、论文、评审)都以可验证凭证的形式记录在开放账本上,形成一个去中心化的、抗操纵的学术声誉图谱,而非仅基于任职机构和论文数量。
协作与数据共享平台
为特定科研社区(如罕见病研究、气候科学)搭建的DAO,协作工具与数据存储深度集成,确保数据主权和访问控制掌握在研究社区手中,而非商业平台。
🌱 新兴应用场景
长寿与生物技术研究 🧬
相关社区通过DAO汇集资金,共同资助和分享针对衰老机制的前沿研究,参与者(包括投资者和患者)可共享未来的研究成果和治疗收益。
再生医学与药物研发 💊
针对被大型药企忽视的罕见病,患者社区可联合起来,通过DeSci平台众筹研究经费,并利用开放协作网络,直接与科学家合作推动药物研发。
气候与环境保护科学 🌍
全球分布的环境监测数据(如空气质量、森林覆盖、水质)可被安全、可验证地收集和存储在去中心化网络上,向全球研究人员开放,用于建模与分析。
开放硬件与可重复性 🔧
科学仪器设计(如开源显微镜、基因测序仪)的蓝图、改进方案和校准数据在链上共享,降低研究门槛,并让实验设备的可重复性得以验证。
DeSci 不仅仅是用新工具做旧科学,更是在尝试用去中心化的协作网络、透明的激励机制和不可篡改的记录体系,重塑科学事业的治理模式。它憧憬的未来是:任何一个有价值和严谨的科学想法,都能获得验证的机会;每一份科研贡献都能得到公正的记录与回报;全人类的知识公地得以不断增长和自由流动。这不仅是技术的实验,更是一场关于知识生产方式的深刻社会实验,致力于让科学真正服务于全人类的求知欲与福祉。
维铂叁(Web3)是一家聚焦于区块链与数字资产领域法律前沿的专业研学与能力发展机构。我们专注于为律师、企业法务及司法从业者,提供该领域的系统性知识更新、实务技能研习与合规思维赋能。
在Web3技术浪潮与全球监管格局快速演进的背景下,我们深知法律人面临的挑战与机遇。维铂叁的核心价值在于 “前沿洞察、实务研习、生态链接” ,致力于搭建一个连接学界智慧与实务经验的跨界交流平台。
我们的课程与研学内容,由来自顶尖法学院校的学者,以及在该领域拥有丰富实践经验的专家共同设计研发。内容涵盖技术原理、全球监管动态比较、典型司法案例剖析及创新业务模式观察等多个维度,旨在帮助法律从业者构建系统性的知识框架,提升在该新兴领域的专业研判能力。
维铂叁坚信,专业的价值在于持续学习与深度思考。我们的使命是陪伴法律职业群体,在数字经济的变革中,夯实专业根基,拓展认知边界,以更完备的知识储备应对未来的挑战,共同促进区块链技术在合规框架内的创新与应用。
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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