コース 中級  11350

コース紹介：「独習 IT ネットワーク Linux ロード バランシング ビデオ チュートリアル」では、主に nagin の下で Web、lvs、Linux 上でスクリプト操作を実行することで Linux ロード バランシングを実装します。

コース 上級  17653

コース紹介：「Shangxuetang MySQL ビデオチュートリアル」では、MySQL データベースのインストールから使用までのプロセスを紹介し、各リンクの具体的な操作を詳しく紹介します。

コース 上級  11363

コース紹介：「Brothers Band フロントエンド サンプル表示ビデオ チュートリアル」では、誰もが HTML5 と CSS3 を使いこなせるように、HTML5 と CSS3 テクノロジーのサンプルを紹介します。

コース紹介：信じられないことに、GPT-4 は独自に科学研究を行うことを学びましたか?最近、カーネギーメロン大学の数人の科学者が論文を発表し、同時に AI 界と化学界に衝撃を与えました。彼らは、自ら実験や科学研究を行うことができるAIを開発しました。この AI はいくつかの大規模な言語モデルで構成されており、爆発的な科学研究能力を備えた GPT-4 エージェントとみなすことができます。ベクトル データベースからの長期記憶があるため、複雑な科学文書を読んで理解し、クラウドベースのロボット実験室で化学研究を行うことができます。ネチズンはショックのあまり言葉を失いました。つまり、これは AI 自体によって行われ、AI 自身が公開するということですか？何てことだ。 「テニス・エクスペリメント（TTE）の時代が来る！」と嘆く人もいた。これは化学界の伝説のAI聖杯なのだろうか？たぶん最近多い

2023-04-17 コメント 0  1568

コース紹介：【CNMOニュース】11月14日、新華社通信によると、中国科学技術大学の羅毅教授、江軍教授、シャン・ウェイウェイ教授のチームはこのほど、深宇宙探査研究所の張哲研究員らと協力した。知能ロボット「Machine Chemist」を活用し、火星の隕石を利用した新しい触媒の開発に成功し、火星の水を利用して酸素を生成するための高効率、低エネルギーのソリューションを提供し、火星の地元の材料を使用した化学品の新しい開発方法を模索しました。地球の外にある銀河。本日、国際的に有名な学術誌Nature Synthesisにこの研究結果が掲載されました。報道によると、中国科学技術大学と深宇宙探査研究所の研究者らが協力し、自社開発した知能ロボット「マシンケミスト」を使って火星の隕石から成分を分析・抽出することに成功した。

2023-11-14 コメント 0  838

コース紹介：編集者 | Ziluo の従来の材料研究開発モデルは、主に「試行錯誤」の実験方法や偶然の発見に依存しており、その研究開発プロセスには通常 10 ～ 20 年かかります。機械学習 (ML) に基づくデータ駆動型の手法により、クリーン エネルギー技術用の新しい材料の設計を加速できます。しかし、大規模で忠実度の高い実験データベースが不足しているため、材料研究における実用化は依然として限定的です。最近、米国のパシフィック ノースウェスト国立研究所とアルゴンヌ国立研究所の研究チームは、陽極液の電解質を効果的にスクリーニングするために、ハイスループットの実験プラットフォームと最先端のアクティブ ラーニング アルゴリズムを組み合わせた、高度に自動化されたワークフローを設計しました。溶解性。この研究の目標は、再生可能エネルギーを促進するためにエネルギー貯蔵システムの性能と安定性を向上させることです。

2024-04-10 コメント 0  507

コース紹介：このサイトの 9 月 3 日のニュースによると、リチウム電池の寿命を正確に予測することは、電気機器の通常の動作にとって非常に重要です。ただし、バッテリー容量の劣化プロセスの非線形性と動作条件の不確実性により、バッテリー寿命を正確に予測することは課題に直面しています。中国科学院は、大連化学物理学研究所エネルギー触媒変換国家重点研究所動力電池・システム研究部の陳中衛研究員と毛志宇准研究員のチームが習近平の馮江濤教授とともに発表したと発表した。安交通大学は、バッテリーの健康管理の研究で進歩を遂げました。関連する研究結果は、電気電子学会の Journal of Transportation Electrochemistry (DOI: 10.1109/TTE.2024.3434553、このサイトに添付) に掲載されています。 1. 報告によると、研究チームは新しい深層学習モデルを開発した

2024-09-03 コメント 0  396

コース紹介：このレビュー (普及モデル: 方法と応用の包括的調査) は、カリフォルニア大学の Ming-Hsuan Yang 氏と Google Research、北京大学の Cui Bin 研究室、および CMU、UCLA、モントリオール ミラ研究所、その他の研究チームによるものです。既存のアルゴリズムの詳細な分類、他の 5 つの主要な生成モデルとの関連性、および 7 つの主要分野での応用を含む、拡散モデルの包括的な要約と分析が行われました。

2023-04-12 コメント 0  1093