Kurs Dazwischenliegend  11350

Kurseinführung：„Selbststudium IT-Netzwerk-Linux-Lastausgleich-Video-Tutorial“ implementiert hauptsächlich den Linux-Lastausgleich durch Ausführen von Skriptvorgängen im Web, LVS und Linux unter Nagin.

Kurs Fortschrittlich  17653

Kurseinführung：„Shang Xuetang MySQL Video Tutorial“ führt Sie in den Prozess von der Installation bis zur Verwendung der MySQL-Datenbank ein und stellt die spezifischen Vorgänge jedes Links im Detail vor.

Kurs Fortschrittlich  11363

Kurseinführung：„Brothers Band Front-End-Beispiel-Display-Video-Tutorial“ stellt jedem Beispiele für HTML5- und CSS3-Technologien vor, damit jeder die Verwendung von HTML5 und CSS3 besser beherrschen kann.

Kurseinführung：Unglaublich, GPT-4 hat gelernt, selbstständig wissenschaftliche Forschung zu betreiben? Kürzlich veröffentlichten mehrere Wissenschaftler der Carnegie Mellon University einen Artikel, der gleichzeitig die KI- und Chemiekreise schockierte. Sie haben eine KI geschaffen, die selbstständig Experimente durchführen und wissenschaftliche Forschung betreiben kann. Diese KI besteht aus mehreren großen Sprachmodellen und kann als GPT-4-Agent mit explosiven wissenschaftlichen Forschungsfähigkeiten angesehen werden. Da es über ein Langzeitgedächtnis aus Vektordatenbanken verfügt, kann es komplexe wissenschaftliche Dokumente lesen, verstehen und chemische Forschung in einem cloudbasierten Roboterlabor durchführen. Die Netizens waren so schockiert, dass sie sprachlos waren: Das wird also von der KI selbst gemacht und dann von ihr selbst veröffentlicht? Oh mein Gott. Einige Leute beklagten, dass die Ära des „Tennis Experiments“ (TTE) naht! Könnte dies der legendäre KI-Heilige Gral in der Chemiewelt sein? Wahrscheinlich in letzter Zeit sehr oft

2023-04-17 Kommentar 0  1568

Kurseinführung：[CNMO News] Laut der Nachrichtenagentur Xinhua hat das Team der Professoren Luo Yi, Jiang Jun und Shang Weiwei von der Universität für Wissenschaft und Technologie in China am 14. November kürzlich mit dem Forscher Zhang Zhe vom Deep Space Exploration Laboratory und anderen zusammengearbeitet mithilfe des intelligenten Roboters „Machine Chemist“ erfolgreich einen neuen Katalysator unter Verwendung von Marsmeteoriten entwickelt, der eine hocheffiziente, energiesparende Lösung für die Nutzung von Wasser auf dem Mars zur Sauerstoffproduktion bereitstellt und einen neuen Weg zur Entwicklung von Chemikalien unter Verwendung lokaler Materialien erforscht Galaxien außerhalb der Erde. Heute veröffentlichte die international renommierte Fachzeitschrift Nature Synthesis dieses Forschungsergebnis. Berichten zufolge haben Forscher der Universität für Wissenschaft und Technologie Chinas und des Deep Space Exploration Laboratory zusammengearbeitet, um mit ihrem selbst entwickelten intelligenten Roboter „Machine Chemist“ erfolgreich Komponenten aus Marsmeteoriten zu analysieren und zu extrahieren

2023-11-14 Kommentar 0  838

Kurseinführung：Herausgeber | Ziluos traditionelles Materialforschungs- und -entwicklungsmodell basiert hauptsächlich auf experimentellen „Versuch-und-Irrtum“-Methoden oder zufälligen Entdeckungen, und sein Forschungs- und Entwicklungsprozess dauert normalerweise 10 bis 20 Jahre. Datengesteuerte Methoden, die auf maschinellem Lernen (ML) basieren, können die Entwicklung neuer Materialien für saubere Energietechnologien beschleunigen. Allerdings ist seine praktische Anwendung in der Materialforschung aufgrund des Mangels an umfangreichen experimentellen Datenbanken mit hoher Wiedergabetreue noch begrenzt. Kürzlich haben Forschungsteams des Pacific Northwest National Laboratory und des Argonne National Laboratory in den Vereinigten Staaten einen hochautomatisierten Arbeitsablauf entwickelt, der eine Hochdurchsatz-Experimentalplattform mit den fortschrittlichsten aktiven Lernalgorithmen kombiniert, um effektiv nach binären organischen Lösungsmitteln zu suchen Löslichkeit. Ziel dieser Forschung ist es, die Leistung und Stabilität von Energiespeichersystemen zu verbessern, um erneuerbare Energien zu fördern

2024-04-10 Kommentar 0  507

Kurseinführung：Laut Nachrichten dieser Website vom 3. September ist eine genaue Vorhersage der Lebensdauer von Lithiumbatterien für den normalen Betrieb elektrischer Geräte von entscheidender Bedeutung. Eine genaue Vorhersage der Batterielebensdauer ist jedoch aufgrund der Nichtlinearität des Batteriekapazitätsabbauprozesses und der Unsicherheit der Betriebsbedingungen mit Herausforderungen verbunden. Die Chinesische Akademie der Wissenschaften erklärte, dass das Team des Forschers Chen Zhongwei und des assoziierten Forschers Mao Zhiyu von der Abteilung für Energiebatterie- und Systemforschung des National Key Laboratory of Energy Catalytic Conversion des Dalian Institute of Chemical Physics zusammen mit Professor Feng Jiangtao von Xi „an der Jiaotong-Universität haben Fortschritte in der Forschung zum Batteriegesundheitsmanagement gemacht.“ Relevante Forschungsergebnisse wurden im Journal of Transportation Electrochemistry des Institute of Electrical and Electronics Engineers veröffentlicht (DOI: 10.1109/TTE.2024.3434553 im Anhang dieser Website). 1. Berichten zufolge hat das Forschungsteam ein neues Deep-Learning-Modell entwickelt

2024-09-03 Kommentar 0  396

Kurseinführung：Diese Rezension (Diffusion Models: A Comprehensive Survey of Methods and Applications) stammt von Ming-Hsuan Yang von der University of California und Google Research, dem Cui Bin Laboratory der Peking University sowie CMU, UCLA, Montreal Mila Institute und anderen Forschungsteams Es wurde zum ersten Mal eine umfassende Zusammenfassung und Analyse des Diffusionsmodells durchgeführt, einschließlich einer detaillierten Klassifizierung des Diffusionsmodellalgorithmus, seiner Verbindung mit anderen fünf großen generativen Modellen und seiner Anwendung in sieben Hauptbereichen.

2023-04-12 Kommentar 0  1093