研究者

在官网工具中，你通常只需要输入一个研究者的信息（如姓名或学术ID），系统会基于OpenAlex的数据自动完成计算。

数学是人工智能的底层根基，身处AI时代，数学研究者拥有广阔的研究空间。

因此，量子计算对数学研究者的启发在于：面对高复杂度问题时，我们不能只问“需要多少算力”，还要问“是否存在完全不同的问题表示方式”。

尤其是大模型时代，Transformer架构的成功，本质上依赖的是可并行、可扩展、可工程化的密集计算，而不是人脑那种稀疏激活、事件驱动、低功耗、持续学习的生物智能机制。

这也正是数学研究者可以进入的地方。

对很多复杂系统研究者来说，SFI不只是一个研究机构，也代表了一种跨学科的科学传统。

中国研究的数量和质量不断提升，真的令人印象深刻，也体现了大家对科学卓越的深厚追求AngewandteChemie很幸运能和中国研究者保持紧密的联系，我们有常驻中国的编辑同事，也通过举办“AngewandteAdvances”研讨会、作者研讨会等活动深入交流。

作为德国化学会的旗舰期刊，我们希望为高影响力的研究提供一个平台，推动化学发展，也激励全球的化学研究者。

复杂网络、演化动力学、群体智能、人工生命、系统生物学等方向，都在吸引大量来自数学、物理、生物、经济和计算机科学的研究者。

它的逻辑并不复杂，甚至可以说非常“数据驱动”：基于OpenAlex这样的学术数据库，统计一个研究者作为最后作者（通常代表导师角色）时，其论文中第一作者是否为“初级研究者”（比如发表论文少于10篇）。

AI时代，数学研究者能做什么：一个数学交叉学科研究者的个人视角AI时代，数学研究者能做什么：一个数学交叉学科研究者的个人视角精选

过去我们总说“数学是一切科技的基础”，但在AI普及的今天，这句话早已不能停留在教科书的标语里。

这个问题，对数学研究者而言尤为真切。

是在论文数量快速膨胀、投稿越来越工业化、AI写作不断普及之后，越来越多人开始质疑：为什么研究者需要长期免费维护一个高度商业化的出版体系？