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我们都知道现在的人都是长时间用眼，得不到很好的时间休息，有时候闭上眼睛都都没有带给很好的养护，眼睛就是我们缺一不可的。

现在我们是有爱大爱手机眼镜，能够帮助我们去阻隔有害难关，保护我们的眼睛，并且稀晶石可以能够远红外光波，对我们的眼睛周围的血液循环，起到一个改善作用，能够缓解视疲劳。但是因为现代社会哈，大家就是睁开眼睛看东西啊，过度的去用眼视疲劳实在是太严重了，所以呢我不知道大家有没有感觉到，如果经过一天的工作以后，其实你还是有视疲劳的。

爱大爱稀晶石眼镜功效介绍

1、不仅有防蓝光的️️层镀膜，阻隔有害蓝光，VU️️️防紫外线功效，进口TAC材质，值得信赖的品质。

2、更有眼镜框上有六颗稀晶石，六颗稀晶石是可以抗疲劳，防辐射，它会释放负离子，然后刺激眼部周围的八大穴位，有效缓解视疲劳。

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爱大爱手机眼镜

防近视，阻蓝光，抗疲劳，疏经络，防眼疾！

爱大爱手机眼镜拥有中国和德国的发明专利，爱大爱是这款手机眼镜（稀晶石）的技术拥有方，同时，爱大爱授权AR团队为爱大爱手机眼镜（稀晶石）经销商，所有事宜均由AR团队全权处理。爱大爱手机眼镜，使用方便，戴上去眼睛非常舒服。

1.手机眼镜哪些人群特别适合佩戴？

主要针对学生、微商、游戏爱好者、老年人、驾驶员、高频使用手机电脑电视者、眼部不适等长期过度用眼人群。

2.手机眼镜什么时候使用功效好？

以下几种情况使用时功效最好：1.长时间看手机和微信2.长时间使用电脑3.长时间追剧的人4.夜间开车的人5.长时间迟睡的人

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爱大爱稀晶石手机眼镜在微商经营护眼的使用中，有着更专业的优品定位的基础，是可以让生活中可以有更好专业应用特色与品质的要点。采用微商经营的这种形式，让更多人可以放心在生活中选择，其优质与实用的高品质功能保证的特点，就成为可以让更多人放心的选择条件。爱大爱稀晶石手机眼镜不仅有健康护眼的安全性，而且是微商经营的实践中，品质保证一流的选择。详细咨询爱大爱眼镜微信号：15915997321

一部手机干掉了电视，干掉了电脑，干掉了游戏机，末来可能干掉你的眼睛保护眼睛，从现在开始，和我一起戴上爱大爱手机眼镜吧。

横空出世，缔造完美。爱大爱稀晶石时尚版手机眼镜阻蓝光，防近视，防紫外，抗疲劳，疏经络。年轻的视界从不孤独，求索未来永不停歇。一群人，一辈子，一件事让天下没有难受的眼睛。

要把爱大爱稀晶石手机眼镜的价值体现，可以达到更好的服务生活的作用，更重要的就是品质保证的优质基础之上，也可以让微商赚钱本身，可以保证有更好的应用可能，更完美的健康护眼的效果，从而让健康保证的前提之中，最终可以保证安全健康应用的可能性当中，可以切实达到与生活需要一致，可以保证更好的护眼功效，也让经营者可以赚钱的保证，得到更好回报选择。详细咨询爱大爱眼镜微信号15915997321团队扶持，进群培训，颁发授权。

父亲研究原子弹，女儿培养“芯”人才

我1986年高考进入华东师范大学，攻读固态电子学本科专业，到现在已在集成电路方向努力钻研了35年。回忆过往，无论教书育人，还是科研工作，都遇到过艰难和挫折，但自己能如此执着和坚持，应该与儿时成长环境的熏陶密不可分。

我的父亲出生于河北省衡水市，1961年高中毕业即被保送哈尔滨军事工程学院，就读原子工程系爆炸物理专业，有幸成为哈军工第九期学员，1966年毕业后进入中国工程物理研究院（时称二机部九院），从事核武器基础理论及实验研究工作。

我和同龄小伙伴在群山环绕、偏僻闭塞的山坳长大，作为一名九院子弟，耳濡目染了九院科研工作者的工作和生活，受益良多。那时，多数的晚上和周末，父母和许多叔叔阿姨都是到办公室工作的。我和小伙伴们则在办公楼前后、走廊、楼梯肆意玩耍。

我们有几次被安静大楼里突然爆发的热烈欢呼声打断，感到少有的震撼。小时候不懂，长大了才知道，那是大人们共同努力奋斗的“国之重器”工作取得了成功。那欢呼声中，透着自主研发胜利的喜悦，也透着攀登科技高峰的自信！

印象中，父亲经常出差做实验，时间或短或长。他为了核试验工作，曾三次去新疆核试验基地。第一次是1973年7月，父亲说，那时的戈壁滩荒漠一望无垠，没有人烟，一天夜晚突降大暴雨，为避免实验室被雨水倒灌，工作队科研人员在暴雨中驱车前去封堵地下工号，可返程时却迷了路，汽车在荒漠中迷失徘徊了好几个小时，至今回想起来仍有些心悸。

父亲第三次去基地是1976年初，虽是寒冬腊月，面对着风沙严寒和冰冷的水泥墙，但每一位科研人员却是热情高涨，为了尽快取得真实可信的第一手实验数据，父亲穿戴好防护服和防毒面具，冒着受辐射的危险，冲进设置在爆区的测试工号，拿到宝贵的实验数据。

九院许许多多科研人员都兢兢业业，埋头钻研，从不计较个人荣辱得失，立志将青春乃至生命贡献给国家的核武器事业。至今，他们重聚时，仍为自己曾经的无畏付出而骄傲，为自己能成为“国之重器”事业的一分子而自豪！

1986年，我在四川提前批考取了华东师范大学，第一志愿：固态电子学。这是从事“两弹一星”研发工作的父亲建议的专业。

1993年，我国芯片产业正处于革故鼎新的阶段，一批国有电子元器件厂关闭，新的项目还在酝酿，几番思考之下，我选择研究生毕业后留校任教。

九院的成长经历始终让我认为，既然要做半导体，就应该与千千万万工程师并肩努力，所以对成为一名集成电路产业一线工程师情有独钟。

2002年，上海集成电路研发中心成立，包括华东师范大学在内的沪上多所高校加盟，形成了芯片技术产学研的雏形。得知研发中心将派团队到国外从事130/90纳米工艺技术研发，我抓住机会多方申请，最终得以与工程师们一同前往，这段与产业工程师在全球顶尖研发平台上共同奋斗的研发经历，让我获益颇多，明确了自己在集成电路核心器件及模型方向的科研攻关目标。

近二十年过去了，我所在课题组的技术研发能力不断进步，不断探索更先进工艺代的关键技术……

近年来，外国的一次次芯片禁令引起了广泛关注。要知道，过去几十年，中国芯片产业一直在迎难而上，人家一次次用这样的方式警醒我们，要想做得更好就必须再埋头苦干，攻克、掌握更多的关键核心技术！“掌握核心科技，永攀世界高峰”，这是九院的座右铭，也一直深深铭刻在我心里。

要想突破集成产业链上更多的关键技术，就必须培养更多高水平的专业人才，这是高校责无旁贷的责任和使命，但也是不易的。微电子是芯片产业强相关专业，非常硬核，不仅要掌握许多物理、数学、化学的枯燥理论，还要运用专业工具和计算机编程，进行大量技术实践，艰苦、枯燥的学习过程时常会让同学们迷茫。不同于许多人才成长“见效快”的行业，芯片人才要出类拔萃、引领产业，可能需要二三十年的积淀。

我国正多方努力弥补集成电路人才的巨大缺口，国务院学位委员会、教育部2020年12月发布关于设置“交叉学科”门类、“集成电路科学与工程”一级学科的通知，华东师范大学作为一所集成电路专业已走过50年历程的代表性高校，也正在筹划集成电路一级学科建设，探索人才培养的新举措。

有人说，芯片是信息时代和智能时代的“国之重器”，父亲和我有幸投身祖国的“两弹一星”和芯片事业，两代人的人生都是无比幸福的。

（口述：石艳玲华东师范大学教授记者董雪整理）

来源：新华每日电讯

「呈元科技」获数千万美元Pre-A轮融资，用AI加速合成肽药物研发 | Tech 100

科技创新，作为大国经济发展的压舱石，以厚重的力量为中国崛起保驾护航。时至今日，创新正进入“深水区”，AI、芯片、新能源、生物医药等硬核科技成为资本关注的主流方向。从技术走向商业，企业盈利的周期被拉长，创业游戏的h模式被点亮，下场者需要十二分的勇敢与担当。

硬科技的迭代故事值得书写，创业者的砥砺历程值得铭记。为此，36氪特推出“Th100”栏目，选取百家具有硬科技含量的高潜力企业，记录他们如何翻越高耸的技术壁垒、打磨令市场惊艳的产品、集结力量走向商业成功。

Th100，从百家企业创新的横截面，看到即将到来的未来。

文林广源海若镜

36氪获悉，AI+合成肽新药研发企业「呈元科技」（（STh）近日完成数千万美元-A轮融资，由联想创投、格力产投共同领投。呈元科技成立于2022年4月，由创新工场塔尖孵化，先后获得创新工场旗下三只基金的种子轮及天使轮投资。成立不到一年间，呈元科技再次完成P-A轮融资。

ChGPT两月间用户破亿，生成式预训练大模型（GPT）展现出强大的语言生成能力。人工智能在互联网爆火，相关概念股多次涨停。36氪了解到，AIfSi在学术界的热度高涨，尤其是生物技术领域，利用人工智能从数据中学习，减少试错是研究人员努力追求的目标。AhF2在预测蛋白质结构上的成功拓宽了AI的应用前景，部分公司正通过AI技术在生物技术领域实现商业化应用。

近期，呈元科技联合创始人兼CEO（首席执行官）张骁博士、联合创始人兼CAIO（首席人工智能科学家）高欣教授接受了36氪的采访，讲述AI在生物技术领域的商业应用进展，及呈元科技的技术开发现状。

复合、开放的创始团队

呈元科技是创新工场塔尖孵化的、以自然语言处理（NLP）人工智能技术为核心的创新药研发企业。创始人张骁博士毕业于美国罗格斯大学化学与生物化学系，后进入投融资领域，创业前为易凯资本合伙人，带领团队完成过累计近400亿元的生物医药企业股权交易。2021年，张骁感受到生物科技行业正在发生根本性的变化，便开始思考中国生物科技公司的新出路。“回归生物技术高风险、高回报的本质，针对全球未满足临床需求，选择最具成药性的药物模态且采用最有效率的研发范式做原始创新”，成为张骁创立呈元科技的初心。

经创新工场董事长兼CEO李开复介绍，高欣与张骁及另两位生物医药领域的华人科学家结识，并经过深入探讨后决定共同创立呈元科技，加盟成为公司的“MhDv”和“PSv”。

高欣是清华大学计算科学与技术学士、滑铁卢大学计算科学博士、卡内基梅隆大学雷恩学者，目前任沙特阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）计算机科学系终身正教授、计算生物学中心主任、及智慧医疗中心副主任。他在生物信息学及机器学习的期刊和会议上发表论文320多篇，总影响因子超过1500，是60余项国际发明专利的第一发明人。

此外，“基于综合能力平衡、开放互信原则组建的核心团队”还包括担任联合创始人和CSO（首席科学官）的颜艳博士，其毕业于美国哥伦比亚大学分子生物学、药理学专业。创业前在葛兰素史克（GSK）美国研发中心工作17年，是肿瘤方向资深科学总监，负责过多个全球新（Fii)抗癌药物从靶点验证到临床阶段全过程开发，有多个小分子和大分子药物获批经验，对肿瘤细胞、免疫细胞创新靶点及癌症治疗创新技术有深入研究。

另一位联合创始人是全球穿膜肽领域科学家、美国俄亥俄州立大学终身教授裴德华，其曾是美国上市生物科技公司EThi的科学创始人，2022年底EThi与知名生物医药企业VxPhi就治疗1型强直性肌营养不良症(DM1)的临床前产品达成合作，首付款达$2.24亿美元。

呈元科技的技术能力还体现在干湿实验闭环之中。张骁表示：“从最开始的立项环节，干湿实验团队就会进行交流和论证。”高欣告诉36氪：“干实验侧主要是做AI模型，然后采用高通量、湿实验侧的数据进行验证和下一轮迭代，在迭代的过程中不断改善模型。”据了解，呈元科技瞄准细胞内难以成药的蛋白-蛋白相互作用靶点（PPI），开发了针对合成肽药物的多目标生成式AI设计平台（SC）。

平台能力：AI+合成肽高通量实验

SC平台的核心基础与GPT类似，“呈元科技自去年7月就已经布局了多肽的预训练大模型，多个研究成果近期将发表在N子刊等国际顶尖期刊上。”高欣对36氪介绍道，“ChGPT之所以有当前的智能化，是因为在GPT大模型的基础上加入了Ch，相当于累加了强化学习。强化学习的逻辑是利用环境或人提供的反馈对模型进行修正。”对于呈元科技而言，针对多肽药物设计的预训练大模型在概念上等价于“GPT”，该平台对多肽药物的多个成药性指标的优化，实质上是强化学习模型，可以看作是多任务版的“Ch”。

据了解，ChGPT是单模态的预训练大模型，仅对自然语言进行预训练；而呈元科技的大模型横跨多种模态，且不同成药性指标的同时优化问题也更加复杂。例如，需要考虑合成肽药物与靶点的亲和力、特异性，以及稳定性、免疫原性、穿膜性等多方面性质。

具体来说，成药性指标优化方面，“呈元科技的模型在ISii(计算性能)和IVi(实验性能)的头对头比较方面，显示出一定优势。”此外，由于穿膜肽是前沿科学领域，高质量的公开数据有限，也是目前AI鲜为涉足的应用场景。呈元科技通过加大数据挖掘投入、以自产或合作方式获取大量数据、创新建模等方法，将穿膜性的预测准确度提高到92%。目前呈元科技已将超大规模预训练加多任务强化学习的平台，及蛋白质结构和交互作用建模的自主研发模型应用于多种应用场景和管线。

在数据容量和流量方面，“呈元科技的合成肽高通量筛选及合成平台已经与AI平台形成干湿闭环，并在几个重磅靶点上完成了迭代，”高欣告诉36氪，“针对每个拟开发管线，提供超过10的10次方量级的合成肽数据作为训练集。”

在模型整体上，呈元科技注重系统性设计和工程化，不同层次具备不同的分辨率和通量。此外，平台模型能够实现“内插值”和“外插值”，“基于已有多肽为起点做优化是内插值，从零生成具有目标成药性的多肽是外插值，呈元科技同时具备这些能力。”

将Fi-I-C管线推向临床

谈到药物靶点和管线，张骁认为：“全球生物科技行业在发展方面已经遇到了一些瓶颈，传统的大分子或小分子药物开发空间越来越小，M-T、FFw管线压力很大。AI能够大幅提升创新药的早期研发效率，因此呈元科技选择Fi-I-C。”

合成肽是一种全新的多肽类药物，传统多肽药物主要基于生物体内的天然肽改造而成，而合成肽是经过人工设计、合成的自然界不存在的多肽类化合物，且组成合成肽的氨基酸也并非全部天然。比起天然肽，合成肽具有结构刚性强、体内稳定性高、靶标亲和力强等性质；相比小分子，合成肽与靶标蛋白作用面积更大，结合更紧密，特异性更强；相比抗体等大分子药物，合成肽能够实现穿膜，作用于胞内大量“不可成药”靶点。

此外，张骁还向36氪介绍了呈元科技基于合成肽的药物递送载体S-k，“该载体具有肿瘤靶向性，能够延长药物半衰期、可在体内自然降解不会引发副作用。”以及穿膜肽平台BCP，“该平台可递送包括多肽、RNA、蛋白等多类型药物分子进入细胞内，具有较高的穿膜效率。”

商业模式方面，张骁告诉36氪，“呈元科技会将Fi-I-C的产品自主推进到临床阶段，并寻求与全球制药企业合作开发，也会依托平台技术开展对外合作。公司未来收入来源于交易的里程碑付款、销售分成以及平台技术合作收益。”据了解，日本多肽药物公司PiD也有类似的商业模式，目前该公司已有4个产品进入临床Ⅰ期，当前市值约2300亿日元（约合人民币116亿）。

据德勤律师事务所统计数据，2022年药物研发的平均预期回报率降到1.2%，是13年来观察到的最低的投资回报率。此外，德勤联合上海市科协发布的《中国生物医药创新趋势展望》指出，人工智能的运用可有效节约全球每年约280亿美元的新药研发成本。这一领域的技术创新和管线进展，值得长期关注。