【财经分析】“元素周期表”行情发酵 有色金属未来走势仍值得关注
今年以来,有色金属领域似乎正经历“元素周期表”行情,除了不断刷新历史高位的黄金和白银,作为工业金属的铜,也因宏观预期向好及基本面紧缩迎来了“破万”行情。从3月初起,金价的飙涨和降温一直是市场关注的焦点,虽然最近黄金涨幅有所收敛,但其依然是今年表现最亮眼的投资品之一。截至5月10日,黄金ETF自3月以来上...
“元素周期表”行情延续 资源股牛市引发激辩
后期央行增持黄金还是大方向。周期板块重视度逐步提升在持续飙升后,“周期还会不会继续上涨”成为市场最关心的问题。多家机构发布的最新观点对此态度不一,但均强调现阶段需要提升对周期板块的重视度。有观点认为,金银价格的强劲走势,与传统的“通胀—利率”分析框架以及经济数据等多方面存在明显背离。正信期货研究院...
深度学习与第一性原理计算
针对上述原子结构的图表示,GNN能够直接在图数据上进行端到端的深度学习。一类常见的GNN框架是消息传递神经网络(messagepassingneuralnetwork,MPNN)[16],它通过聚合邻居节点的信息来更新节点的特征表示,从而对图的全局拓扑结构进行建模。其中Φ1和Φ2是可训练的神经网络,通常利用顺序无关的操作聚合Ni中的不同元素...
清华团队发展出DeepH通用材料模型并提出“材料大模型”的实现方案
在DeepH系列研究工作中,研究团队将DeepH框架与等变神经网络结合并推出DeepH-E3框架,并被应用于复杂磁性材料的电子结构预测,以及密度泛函微扰论计算中。该工作致力于用DeepH方法构建覆盖元素周期表及大量材料的通用材料模型。相比于专用材料模型,构建通用材料模型对DeepH方法的鲁棒性与泛化能力提出了更大的挑战。图1....
李德毅院士:人类的四种基本认知模式
图2中医诊断的OOA交互过程2.1.3案例三:深度学习识别人脸和语音近10年,深度学习极大地推动了人工智能的革新[17]。深度学习算法依靠大数据驱动实现了机器视觉、语音识别等感知的智能。机器通过学习大规模数据样本来训练一个深度神经网络大模型架构中的结构参数和上亿级数量的连接权重。对于卷积神经网络、Transfo...
整个元素周期表通用,AI 即时预测材料结构与特性
AlphaFold是谷歌DeepMind开发的一种预测蛋白质结构的人工智能算法(www.e993.com)2024年10月21日。为了构建材料的等价物,Ong和他的团队将图神经网络与多体交互(many-bodyinteractions)相结合,构建了一个深度学习架构,该架构可以在元素周期表的所有元素中通用、高精度地工作。数学图是晶体和分子的自然表示,节点和边分别代表原子和它们之间的键...
让你头疼的元素周期表,可能称不上圆满
他在1869年提出的理论框架预测了几种当时未知的元素的存在,包括镓、锗和钪。在此后的150年里,化学家用它来预测原子的性质,并在其启发下,开展了具有里程碑意义的实验。从J·J·汤姆森(J.J.Thomson)到薛定谔(ErwinSchrdinger),物理学家将元素周期表作为测试原子结构和量子力学理论的试验台。
元素周期表150岁了,它圆满了吗?
他在1869年提出的理论框架预测了几种当时未知的元素的存在,包括镓、锗和钪。在此后的150年里,化学家用它来预测原子的性质,并在其启发下,开展了具有里程碑意义的实验。从J·J·汤姆森(J。J。Thomson)到薛定谔(ErwinSchr??dinger),物理学家将元素周期表作为测试原子结构和量子力学理论的试验台。
化学元素周期表150岁生日,联合国、Nature、Science等都在为其庆祝!
化学元素周期表国际年框架下的重要活动还包括:在线知识竞赛,该竞赛将测试中学生化学知识水平,并激发其学习兴趣;“女性与化学元素周期表”国际研讨会,(2月11-12日,西班牙穆尔西亚);化学元素周期表150周年研讨会——第47届国际纯化学和应用化学联合会(IUPAC)世界化学会议,(7月5-12日,法国巴黎);...
中国青年化学家元素周期表专辑: 锆(江海龙)/ 铌(毕研峰)/ 钼...
代言元素:锆Zr(zirconium)代言人:江海龙中国科学技术大学关于江海龙江海龙教授主要从事基于金属有机框架(MOFs)的晶态多孔功能材料的设计、合成与催化功能探索等方面的研究。自2011年来,江海龙教授一直在开展多孔锆基羧酸配合物(Zr-MOFs)材料的合成与催化研究,特别在其孔空间引入催化活性的客体成分并基于两者间功能...