https://www.toutiao.com/a6624332265285485060/?tt_from=dingtalk&utm_campaign=client_share&timestamp=1542411528&app=news_article&utm_source=dingtalk&iid=49868976915&utm_medium=toutiao_ios&dtshare_count=1&group_id=662433226528

近日,Cloudam云端与国内某知名药企与合作,通过接入Cloudam云端自主研发的云E云超算服务,计算效率提高的数百倍.这也是云算力在生命科学领域的又一次成功应用.Cloudam云端云E云超算服务是如何帮助该药企实现计算效率数百倍的提升呢? 据了解,该药企在与Cloudam云端的合作前,该药企每年都会通过Schrodinger和Cresset FLARE等比较主流的商用软件,对数千化合物进行分子对接及结合自由能计算.由于设备已经使用多年,企业内部的计算资源老化严重,现有的GPU卡大部份为Nvi

转自:http://www.math.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=14819&extra=&page=1 原作者: wcboy 现在的论坛质量比以前差了,大部分都是来解题问答的,而且层次较低.以前论坛中,Qullien很令人印象深刻,但愿他能在国外闯出一片天空.现在 基础数学版代数&数论子版中那几个讨论代数几何的还不错.不期望目前论坛出现很多高层次高手,高层次高手应该站在好课题上高观点讨论数学,出 现这样的网友,看他们的言论非常过

本文经机器之心(微信公众号:almosthuman2014)授权转载,禁止二次转载,原文. 选自 Open AI 作者:ANDREJ KARPATHY, PIETER ABBEEL, GREG BROCKMAN, PETER CHEN, VICKI CHEUNG, ROCKY DUAN, IAN GOODFELLOW 等 机器之心编译 参与:孙睿.吴攀 引言:这篇博文介绍了 OpenAI 的首批研究结果.研究人员分别从事的四个研究项目贯穿了一个共同的主题:在机器学习中提升或使用生成模型,无监督学

------------------------------- Long noncoding RNAs are rarely translated in two human cell lines. (蛋白,多肽) Bánfai B, Jia H, Khatun J, Wood E, Risk B, Gundling WE Jr, Kundaje A, Gunawardena HP, Yu Y, Xie L, Krajewski K, Strahl BD, Chen X, Bickel P, Gi

摘要 随着信息技术的不断发展,人类可以很容易地收集和储存大量的数据,然而,如何在海量的数据中提取对用户有用的信息逐渐地成为巨大挑战.为了应对这种挑战,数据挖掘技术应运而生,成为了最近一段时期数据科学的和人工智能领域内的研究热点.数据集中的频繁模式作为一种有价值的信息,受到了人们的广泛关注,成为了数据挖掘技术研究领域内的热门话题和研究重点. 传统的频繁模式挖掘技术被用来在事务数据集中发现频繁项集,然而随着数据挖掘技术应用到非传统领域,单纯的事务数据结构很难对新的领域的数据进行有效的建模.因此,频繁

谷歌排名影响因素,关于这块的研究在国外有很多,一全老师(www.yiquanseo.com)以前也专门翻译整合过两篇,分别是Backlinko的<谷歌排名影响因素权威报告(研究了数百万谷歌网站得出的结论)>以及MOZ+ahrefs的<专业必读:Moz和ahrefs对谷歌排名影响因素的详细研究>.但这些显然还不够,所以,今天一全老师再来给大家解读一下SEO界大名鼎鼎的Sem Rush关于谷歌排名影响因素的权威研究. 本文介绍的Sem Rush研究报告是2017年发布的,最后一次更新时

不多说,直接上干货! 引言 无论是工作还是科研,我们都希望工作既快又好,然而大多数时候却迷失在繁杂的重复劳动中,久久无法摆脱繁杂的事情.   你是不是曾有这样一种想法:如果我有哆啦A梦的口袋,只要拿出神奇道具就可解当下棘手的问题,无论是考试也好还是工作也罢,啥事都不愁.   现实生活中往往不会有那么强大的工具,但是如果有一些软件能让工作更有效率,也堪比那神奇口袋了!不知道工作许久的你是否也有一些密不外传的神器呢?小黑这里与大家一起聊聊哪些神奇的效率工具.   其实,提高效率的工具真有很多,而且在

RNA测序研究现状与发展 1 2,584 A+ 所属分类:Transcriptomics   收  藏 通常来说,某一个物种体内所有细胞里含有的DNA都应该是一模一样的,只是因为每一种细胞里所表达的RNA之间存在差异,才使这些细胞有所区别.诸如“为什么肿瘤细胞与正常细胞会不一样?”这样的重要问题都可以通过对这些不同细胞里的RNA进行研究来解决,比如转录组学(transcriptome)研究就是一个很好的方法,而这就需要用到RNA测序技术.本期的<自然 方法>(Nature Methods)杂志

本文为猎豹全球智库联合猎豹移动大数据平台libra.科技顶尖媒体36kr联合发布,如需转载必须在文章开头注明“来源:猎豹全球智库”和作者姓名,且不得更改或增删文中所有信息. 本文作者:猎豹全球智库 容荣 余然 前言 2016在中国互联网历史上注定是需要被铭记的一年. 这是中国互联网经历了运动式全民创业的狂热,之后又回归理性的第一年.当潮水退去,裸泳者毕现,无能力者被悉数驱逐出场,留下一地尸骸. 仍然留在滩头搏杀的互联网公司已是百里挑一的精英,然而市场已非昔日盛况,用户红利逐渐褪去,获取用户的成本

https://www.leiphone.com/news/201703/84gDbSOgJcxiC3DW.html 本月初雷锋网报道,Facebook 开源了 AI 相似性搜索工具 Faiss.而在一个月之后的今天,Facebook 发布了对 Faiss 的官方原理介绍. 它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库.而该领域一直是传统的搜索引擎的短板.借助Faiss,Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索(nearest neighbor search),比此前的最前沿技术快

南京大学物理学院.固体微结构物理国家重点实验室.微结构科学与技术协同创新中心的缪峰教授课题组和王伯根教授课题组在新型二维材料二硫化铼(ReS2)的电子输运特性及逻辑器件研究领域取得重要进展,相关论文于2015年5月7日发表在<自然-通讯>杂志上 (Nature Communications 6, 6991 (2015), DOI: 10.1038/ncomms7991).该工作由南京大学.斯坦福大学和台湾科技大学合作完成.邢定钰院士指导并参与了本文的工作.该论文的第一作者是物理学院博士生刘尔富

来源:http://blog.csdn.net/gjack/article/details/5641794 C#实现 OPC历史数据存取研究 (原文)Research of Accessing the OPC Historical Data by Using C# 文孟飞[1],何海江[2],阳春华[3] WEN meng-fei[1], HE hai-jiang[2], YANG chun-hua[3] (1.长沙广播电视大学:2.长沙大学计算机中心:3.中南大学信息科学与工程学院) 摘要:在

编者按:正如一颗苹果砸出了万有引力,自然界所有存在的事物和现象都有其科学合理的一面,小小的鸟儿也能够给科学带来丰富的灵感和启示. 最近,微软研究人员从自然出发,研究鸟类能够自由停留在空中的科学原理,并以此为基础创建了一套系统,借助人工智能让滑翔机像鸟类一样在无须马达的情况下实现空中停留.和目前大多数AI系统不同的是,这套系统更加复杂,但结果却非常令人惊喜,理论上可以实现无限翱翔. 欢迎来到人工智能课堂之走进自然,为大家揭开这款无限滑翔机的神秘面纱.本文译自“Science mimics natu

姚班天才少年鬲融凭非凸优化研究成果获得斯隆研究奖 近日,美国艾尔弗·斯隆基金会(The Alfred P. Sloan Foundation)公布了2019年斯隆研究奖(Sloan Research Fellowships)获奖名单,华裔学者鬲融获此殊荣. 鬲融 2004 年从河北省保送至清华大学计算机系,是首届清华姚班毕业生,普林斯顿大学计算机科学系博士,曾在微软研究院新英格兰分部做博士后,2015年至今在杜克大学担任助理教授. 斯隆研究奖自1955年设立,每年颁发一次,旨在向物理学.化学和数

NeurIPS 2018 中的贝叶斯研究 WBLUE 2018年12月21日   雷锋网 AI 科技评论按:神经信息处理系统大会(NeurIPS)是人工智能领域最知名的学术会议之一,NeurIPS 2018 已于去年 12 月 3 日至 8 日在加拿大蒙特利尔市举办.来自 Zighra.com 的首席数据科学家在参加完此次会议之后,撰写了一篇关于贝叶斯研究的参会总结,雷锋网 AI 科技评论编译整理如下. 此次会议支持现场直播,所有讲座的视频内容均可以在 NeurIPS 的 Facebook 主页

本文翻译自ScienceInsider"A 100-year study of artificial intelligence? Microsoft Research's Eric Horvitz explains"​ 要将任何一项科学研究持续十年都是一个很大的挑战.而微软雷德蒙研究院的院长Eric Horvitz却计划开展一项能持续一个世纪的研究项目--"人工智能百年研究"( AI100).该项目在斯坦福大学展开,由Horvitz夫妇赞助,它的主要内容是分析和预测

转载请声明转载地址:http://www.cnblogs.com/Rodolfo/,违者必究. 一.国内研究现状 我国虚拟现实技术研究起步较晚,与发达国家还有一定的差距. 随着计算机图形学.计算机系统工程等技术的告诉发展,虚拟现实已得到国家有关部门和科学家们的高度重视,引起我过各界人士的关注,研究与应用. 根据我国的国情,九五规划.国家自然科学基金会.国家高技术研究发展计划已将虚拟现实技术的研究列为重点研究项目.国内许多研究机构和高校也都在进行虚拟现实技术的研究和应用并取得了一些不错的研究成果.

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1 Lagrange---78岁 约瑟夫·拉格朗日, 全名约瑟夫·路易斯·拉格朗日 (Joseph-Louis Lagrange 1735~1813) 法国数学家.物理学家. 1736年1月25日生于意大利都灵,  1813年4月10日卒于巴黎. 他在数学.力学和天文学三个学科领域中都有历史性的贡献,  其中尤以数学方面的成就最为突出. 1.1 生平 拉格朗日1736年1月25日生于意大利西北部的都灵. 父亲 约瑟夫·拉格朗日是法国陆军骑兵里的一名军官, 后由于经商破产, 家道中落. 据拉格朗日