当前国内七大过剩产能行业前景分析
利用“三项原则”,高盛全球投资研究部构建了寻找周期性底部的框架,同时也能评估周期性修正风险。该分析重点关注以下几个方面:1.盈利能力:通过经营性现金流与销售额比率(OCF/Sales)来判断大多数公司是否处于盈亏平衡点。截至2024年一季度,大多数样本行业超过50%的供应产生了负值或零现金利润。2.管理层预期:考察管理层...
时代楷模!一种新型研究的出现轰动世界,造福全人类,成功通过细节...
同时,深入讲解科学领域的机器学习模型,包括AI模型在SCIENCE领域需要遵守的几个物理约束/物理对称性,高效描述局部环境方法的分类与特点,基于描述符的机器学习力场模型如HDNNPs(BPNN)模型、有机体系的ANI模型、生态最好的机器学习力场模型DeePMD系列工作,以及基于图框架的机器学习力场模型等。实操内容包括DeeP...
你能以半马多少配速跑完全马?分析顶尖选手半马与全马配速关系...
大多数跑者可能没有计算过。举例来说??小美全马330完赛,半马以140完赛,那么小美的马拉松配速(简称MP)是4分59秒,半马配速(简称HMP)是4分44秒,小美的MP=95%HMP(计算公式为2-MP/HMP),换句话说,MP比HMP慢5%,即慢15秒。小美全马成绩=半马成绩x2+15秒*42.195=半马成绩x2+10分钟分析顶尖选手半马-...
三年前的AI芯片造假?谷歌陷学术不端丑闻,吹哨人被开除并已起诉
在公共基准测试上的表现不佳的原因也可能是由于对专有TPU设计的过度拟合。使用中等的模拟退火基线谷歌Team2的更强基准论文《Strongerbaselinesforevaluatingdeepreinforcementlearninginchipplacement》通过在swap、shift和mirror操作中添加move和shuffle操作,改进了谷歌Team1在Mirhoseini...
再反转!谷歌Gemini又曝猛料,逐帧分析揭开复仇GPT-4的底牌
Gemini演示视频被看作谷歌“复仇”OpenAI的力证。据谷歌称，Gemini首次在MMLU（大规模多任务语言理解）测评上超过人类专家，在32个多模态基准中取得30个SOTA（当前最优效果），全方位赶超GPT-4。《突发！谷歌深夜掀桌子，发最强大模型Gemini，跑分碾压GPT-4附60页技术报告》那么谷歌Gemini到底有多牛？其在多模态...
4万字解读有关『端到端自动驾驶』的概念混淆、谎言及“路线之争...
根据我们之前的报告,端到端可分为模块化端到端及OneModel端到端两个大类(分别对应上图中的第三行和第四行)(www.e993.com)2024年11月28日。这两个类型的特点及代表性玩家如下——1.2.1模块化端到端本小节的内容,在我们之前的报告中已经出现过,所列举的例子,在各媒体的文章中也出现过不少,但为了文章结构的连续性,在这里还是做个简单...
OpenAI风波背后神秘项目Q-star浮出水面 谁打开了大模型的潘多拉...
具体体现为,在模型参数规模不够大时,AI的能力表现非常一般,准确性几乎是随机的。但是当模型规模和计算力都推进到一定规模之后,AI的能力突然急剧增长。经过分析,这类能力也有一个共性,就是这类任务都是由多个步骤构成的一个复杂任务,比如语词检测、国际音标音译、周期性运算、修正算术、单词解读等等。
这款高颜值AI 超轻薄本值得买吗?华硕a豆14 Air首发测评
表面温度和噪声分析:华硕a豆14Air满载状态下C面的热成像图如下所示:热量集中在键盘中部上方,由于室温不高,所以按键区域温度最热也不超过45℃,热量堆积区域也只是微有热感。风扇噪声:得益于双风扇双热管的高规格散热,高效模式下满载时用户位的噪声大约是48dBA,较明显,但不算吵。标准模式下,满载时用户位风扇噪声...
深度评测国产RISC-V MCU:有这些优缺点_腾讯新闻
利用上次移植的modbus裸机例子,在主循环中不断查询AD状态读取。连接好线,接上称重传感器开始测试。MODBUS上位机画面,使用50kgC3电阻应变桥式称重传感器采样400次精度在±1g,后来降低采样到60次/s,滑动平均5次,精度在±0.2g。逻辑分析仪抓取波形图。采用软件模拟SPI,速度在3M左右,读取命令+状态+4字节数据+校验共...
深度学习模型部署与优化:策略与实践;L40S与A100、H100的对比分析
通过将Crop算子的裁切过程前移,即在模型中提前对特征图进行裁切,可以降低后续算子的计算量,从而提高模型在部署阶段的推理性能。这种优化策略的性能提升取决于Crop算子的参数设置。然而需要注意的是,只有element-wise类算子才能进行前移操作。根据之前的实验数据,可以看出,在模型部署前进行优化可以显著提升推理的时延、功耗和...