


Universiti Tsinghua menjelaskan: Hanya beberapa graduan pergi ke luar negara, dan syarikat swasta terkemuka untuk pekerjaan tahun ini ialah Huawei dan BYD
Berita dari laman web ini pada 17 Januari, menurut akaun WeChat rasmi Universiti Tsinghua: Perkadaran keseluruhan graduan Tsinghua yang pergi ke luar negara untuk melanjutkan pelajaran pada tahun 2023 ialah 8.0%, antaranya nisbah pelajar yang pergi ke luar negara untuk melanjutkan pelajaran ialah 15.6% , dan perkadaran pelajar sarjana yang pergi ke luar negara Perkadaran pelajar yang melanjutkan pelajaran (luar negara) ialah 5.9%, yang bukan "80% graduan Tsinghua ke luar negara" yang dikhabarkan dalam talian. Selain itu, menurut maklumat pendaftaran program mini "Orang Tsinghua" Persatuan Alumni Tsinghua, kebanyakan alumni Tsinghua yang telah belajar di luar negara dan menamatkan pengajian mereka dalam tempoh 20 tahun yang lalu telah kembali bekerja di China.

Selain itu, Kadar guna tenaga graduan tahun ini di unit utama dalam bidang penting berkaitan ekonomi negara dan sara hidup rakyat ialah 83.0%, dan unit kontrak utama meliputi teknologi pertahanan negara, pembuatan, tenaga industri, maklumat dan komunikasi, Internet, dan pentadbiran dan perkhidmatan awam, universiti dan institut penyelidikan serta bidang industri penting lain. Dalam sepuluh tahun yang lalu atau lebih, kadar pekerjaan graduan Tsinghua dalam unit utama dalam bidang domestik yang penting telah melebihi 80%.
Data menunjukkan bahawa kadar pekerjaan graduan di luar Beijing ialah 53.8%. Dalam sepuluh tahun yang lalu, kebanyakan graduan telah pergi mencari pekerjaan di luar Beijing. Bilangan orang yang bekerja dalam industri pertahanan dan ketenteraan negara dan di wilayah barat terus meningkat.
Antara majikan graduan Tsinghua, dua perusahaan milik kerajaan teratas ialah China Aerospace dan State Grid, dan dua perusahaan swasta teratas ialah Huawei dan BYD.

Siasatan laman web ini mendapati bahawa Universiti Tsinghua telah pun menyangkal khabar angin ini tahun lepas, pegawai itu mengeluarkan laporan kualiti pekerjaan siswazah setiap tahun dalam tempoh lima tahun yang lalu, jumlah graduan Tsinghua yang pergi ke luar negara untuk melanjutkan pelajaran bagi jumlah graduan. Pekadaran tertinggi ialah 16.5%, dan pada tahun 2022 hanya 7.1%.

Atas ialah kandungan terperinci Universiti Tsinghua menjelaskan: Hanya beberapa graduan pergi ke luar negara, dan syarikat swasta terkemuka untuk pekerjaan tahun ini ialah Huawei dan BYD. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Tujuan utama teknologi Audiovisual Speech Separation (AVSS) adalah untuk mengenal pasti dan memisahkan suara pembesar suara sasaran dalam isyarat bercampur, menggunakan maklumat muka untuk mencapai matlamat ini. Teknologi ini mempunyai aplikasi yang luas dalam pelbagai bidang, termasuk pembantu pintar, persidangan jauh dan realiti tambahan. Melalui teknologi AVSS, kualiti isyarat pertuturan dalam persekitaran bising boleh dipertingkatkan dengan ketara, sekali gus meningkatkan kesan pengecaman pertuturan dan komunikasi. Perkembangan teknologi ini telah membawa kemudahan kepada kehidupan dan pekerjaan harian orang ramai, menjadikannya lebih mudah bagi orang ramai Kaedah pemisahan pertuturan audio-visual tradisional biasanya memerlukan model yang kompleks dan banyak sumber pengkomputeran, terutamanya dalam situasi dengan latar belakang yang bising atau berbilang pembesar suara sesetengah kes, prestasinya mungkin terhad. Untuk mengatasi masalah ini, penyelidik mula meneroka berasaskan pembelajaran mendalam

Menurut berita dari laman web ini pada 17 Januari, menurut akaun WeChat rasmi Universiti Tsinghua: perkadaran keseluruhan graduan Tsinghua pada 2023 pergi ke luar negara (luar negara) untuk melanjutkan pelajaran ialah 8.0%, di mana perkadaran pelajar sarjana muda yang pergi ke luar negara (luar negara) untuk melanjutkan pelajaran ialah 15.6%, dan perkadaran pelajar sarjana yang pergi ke luar negara (luar negara) Perkadaran pelajar yang melanjutkan pelajaran ialah 5.9%, yang bukan pepatah popular di Internet bahawa "80% daripada graduan Tsinghua pergi ke luar negara ." Selain itu, menurut maklumat pendaftaran program mini "Orang Tsinghua" Persatuan Alumni Tsinghua, kebanyakan alumni Tsinghua yang telah belajar di luar negara dan menamatkan pengajian mereka dalam tempoh 20 tahun yang lalu telah kembali bekerja di China. Selain itu, kadar guna tenaga graduan tahun ini dalam unit utama dalam bidang penting berkaitan ekonomi negara dan sara hidup rakyat ialah 83.0%, dan unit utama yang dikontrak oleh termasuk teknologi pertahanan negara, pembuatan, industri tenaga, maklumat dan komunikasi, Internet, pengurusan dan perkhidmatan awam, universiti dan institut penyelidikan Banyak bidang industri penting seperti

Pasukan dari Universiti Tsinghua telah membuat penemuan baharu dalam bidang cip pengkomputeran berprestasi ultra tinggi, dan penyelidikan berkaitan telah diterbitkan dalam Nature. Dengan kemunculan pelbagai model besar dan rangkaian saraf dalam, cara mencipta cip AI generasi akan datang yang memenuhi pembangunan kecerdasan buatan dan mempunyai kuasa pengkomputeran yang besar serta kecekapan tenaga yang tinggi telah menjadi topik hangat antarabangsa. "Cara merealisasikan kecerdasan buatan tenaga rendah" menduduki tempat pertama antara isu saintifik utama 2023 yang dikeluarkan oleh Persatuan Sains dan Teknologi China. Baru-baru ini, pasukan dari Universiti Tsinghua telah membuat penemuan baharu dalam bidang cip pengkomputeran berprestasi ultra tinggi. Keputusan yang berkaitan telah diterbitkan dalam Nat di bawah tajuk "Cip foto-elektronik semua analog untuk tugas penglihatan berkelajuan tinggi" (Cip foto-elektronik semua analog untuk tugas penglihatan berkelajuan tinggi)

Kelajuan pembersihan pasaran kuasa telah mencatat rekod baharu. Pada 27 Disember, pertandingan aplikasi AI penghantaran kuasa China Southern Power Grid yang kelima telah berakhir dengan jayanya di Guangzhou. Pasukan Universiti Tsinghua memenangi kejuaraan dengan skor sempurna Bergantung pada teknologi "awan + AI", proses pembersihan keseluruhan dikawal dalam masa 600 saat, meningkatkan kecekapan hampir 50%. Apabila penawaran dan permintaan berada dalam keseimbangan, ia dipanggil penjelasan. Dengan kemajuan selanjutnya dalam urus niaga pasaran kuasa, entiti baharu seperti fotovoltaik, storan tenaga dan loji kuasa maya telah menyertai. Cara membersihkan elektrik dengan cepat sebagai komoditi telah menarik perhatian dalam industri. Pada Julai 2022, pasaran kuasa serantau selatan yang diterajui oleh China Southern Power Grid telah dilancarkan secara rasmi, menjadi pasaran serantau pertama di negara ini yang akan dimasukkan ke dalam operasi percubaan. Pada masa ini, 160,000 entiti perdagangan menjalankan urus niaga spot elektrik di platform, mencapai transaksi percuma dan masa nyata.

Cip bersepadu penyimpanan dan pengiraan memristor jenis ini mempunyai kepentingan positif untuk mengatasi teknologi teras utama "leher tersekat". Weibo rasmi Universiti Tsinghua mengumumkan keputusan penting pada 9 Oktober. Sekolah itu berjaya membangunkan cip storan dan pengiraan memristor bersepadu pertama di dunia yang menyokong pembelajaran atas cip Baru-baru ini, Profesor Wu Huaqiang dan Profesor Madya Gao Bin dari Universiti Tsinghua membuat satu kejayaan dalam memristor Satu kejayaan besar telah dibuat dalam bidang memori bersepadu, penyimpanan dan cip pengkomputeran. Berdasarkan paradigma pengkomputeran penyimpanan dan pengiraan bersepadu, mereka berjaya membangunkan cip yang menyokong pembelajaran atas cip. Hasil penyelidikan ini telah diterbitkan dalam terbitan terbaru jurnal saintifik antarabangsa "Sains". Menurut Universiti Tsinghua, perintang ingatan (Memristor) ialah komponen litar asas keempat selepas perintang, kapasitor, dan induktor. Ia masih boleh "menghafal" data yang diluluskan walaupun selepas kuasa dimatikan.

Editor |. Kapasitor elektrostatik kulit lobak ialah komponen penyimpanan tenaga utama dalam sistem kuasa termaju dalam bidang pertahanan, penerbangan, tenaga dan pengangkutan. Ketumpatan tenaga ialah angka merit kapasitor elektrostatik dan ditentukan terutamanya oleh pilihan bahan dielektrik. Kebanyakan bahan dielektrik polimer gred industri ialah poliolefin fleksibel atau aromatik tegar yang menawarkan sama ada ketumpatan tenaga tinggi atau kestabilan terma yang tinggi, tetapi bukan kedua-duanya. Di sini, pasukan penyelidik dari Institut Teknologi Georgia, Universiti Connecticut dan Universiti Tsinghua menggunakan kecerdasan buatan (AI), kimia polimer dan kejuruteraan molekul untuk menemui salah satu siri polynorbornene dan polyimide

Menurut berita pada 29 Disember, jangkauan model bahasa besar (LLM) telah berkembang daripada pemprosesan bahasa semula jadi tulen kepada medan berbilang modal seperti teks, audio dan video, dan salah satu kuncinya ialah pembumian video (VG). Matlamat tugas VG adalah untuk mencari masa mula dan tamat segmen video sasaran berdasarkan pertanyaan yang diberikan. Cabaran teras tugas ini adalah untuk menentukan sempadan masa dengan tepat. Pasukan penyelidik Universiti Tsinghua baru-baru ini melancarkan penanda aras "LLM4VG", yang direka khas untuk menilai prestasi LLM dalam tugasan VG. Apabila mempertimbangkan penanda aras ini, dua strategi utama telah dipertimbangkan. Strategi pertama ialah melatih model bahasa video (LLM) secara langsung pada set data video teks (VidLLM)

Rangka kerja peningkatan data omik spatial soScope1 Pengenalan Omik spatial telah meluaskan skop analisis kelas molekul, tetapi banyak teknik dihadkan oleh resolusi spatial. Kaedah pengiraan sedia ada disasarkan terutamanya pada data transkriptomi dan kekurangan kebolehsuaian kepada teknologi omik spatial yang baru muncul. 2. rangka kerja soScope Penyelidik dari Universiti Beihang dan Universiti Tsinghua mencadangkan soScope, rangka kerja penjanaan bersatu yang direka untuk meningkatkan kualiti dan resolusi data omik spatial. 3. Prinsip Teknikal soScope mengagregatkan maklumat tisu multimodal daripada omik, perhubungan ruang dan imej. Output spektrum omics dengan resolusi dipertingkatkan melalui inferens bersama pengedaran prior dan pemodelan khusus omics. 4. Penilaian prestasi soScope dalam Visium dan Xe
