机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】
3.5.1采用Tensorflow构建卷积神经网络3.5.2训练、验证与测试3.5.3真实值与测试值对比图的批量生成一维周期声子超材料的参数设计4.1研究综述4.2常见的深度学习模型4.2.1多层感知器(MLP)4.2.2多层感知器(MLP)与遗传算法(GA)的结合4.2.3串联神经网络(TNN)4.2.4其它4.3参数设计数据集4.4...
谷歌DeepMind再放大招!AlphaProteo直接设计全新结合蛋白,加速药物...
最近,DeepMind又放大招——推出了用于设计和生成全新蛋白质的人工智能模型——AlphaProteo,其能够为多种目标蛋白设计和生成全新的高亲和性蛋白结合体,有望加速人类对生物学过程的理解,并帮助发现新药、开发生物传感器等。深度学习是一种人工智能技术,它通过模拟人类大脑中的神经网络来解决复杂的问题。深度学习已经应用...
打败英伟达的,绝不会是另一个“英伟达”
TPU是谷歌为深度学习任务专门设计的一款定制化芯片,其架构专为处理神经网络中的矩阵运算和卷积操作而优化。要深入理解为何TPU(TensorProcessingUnit)在大规模神经网络任务和AI大模型处理中表现更为优越,我们需要从架构设计、计算流程、内存管理和整体能效等几个方面来进行详细分析。1.架构设计:专用加速vs通用计算...
现代AI之父团队迎新成果:用图结构构建智能体,助力研发AI智能体
GPTSwarm利用可优化的图结构,可以根据任务需求进行动态调整,因此非常适合快速变化的学术环境和工业环境。其二,可用于代理编排与路由。利用OpenAI的GPTMention机制,GPTSwarm展示了基于图的智能体构建的优势,使得代理之间的边连接优化成为可能,并能为特定任务提供精确的路由。其三,可用于大规模的代理协作。凭...
论文登计算机体系结构顶会,芯片架构成为边缘AI最佳并行计算选择
在软件堆栈的底部,采用RPP运行时环境和RPP驱动程序来确保使用工具链编译的程序可以在底层硬件上无缝执行。五、RPP处理器R8能效对比基于以上RPP处理器硬件设计和完整软件堆栈实现的RPP-R8芯片在计算性能和能效上表现如何呢?R8芯片的性能参数如下表所示:针对边缘计算场景,芯动力将RPP-R8芯片与两...
如何为CbM传感器设计一款小巧的共享电源和数据接口
◆微控制器和软件架构选择◆选择合适的MEMS振动传感器◆集成数字硬件设计和机械外壳◆电脑上的数据采集UI示例图1.10BASE-T1L单对以太网(振动)传感器原型(www.e993.com)2024年10月23日。如何设计小型共享数据和电源通信接口什么是PoDL?电源和数据通过电感电容网络分布在单对双绞线上,具体如图2所示。高频数据通过串联电容与数据线路...
...新华三、曙光、联想、浪潮、麒麟软件、腾讯云、阿里云、中兴...
答:截至目前,公司已基本建立起完整的信创IT基础架构生态体系,涵盖服务器、存储、网络、操作系统、数据库、中间件等,与华为、新华三、曙光、联想、浪潮、麒麟软件、腾讯云、阿里云、中兴、达梦、东方通(300379)、宝兰德等各领域头部厂商建立了深厚的合作关系,为适应信创产业的不断深化发展积蓄力量。
国产光芯片重大突破!清华团队利用神经网络,首创全前向智能光计算...
单层光神经网络训练图解如下图c所示,实验光场和理论光场之间的结构相似性指数(SSIM)超过0.97,这表明相似性水平很高。而在下图d中,该研究进一步分析了多层光神经网络用于Fashion-MNIST数据集的分类。通过将层数从2逐步增加到8,该研究发现利用FFM学习,神经网络性能可提高到86.5%、91.0%、92.3%...
...研发新革命,AlphaFold3太强了!专家团队手把手教授AI蛋白质设计
蛋白质折叠和结构预测:深度学习模型可以预测蛋白质的三维结构,这对理解蛋白质的功能和开展蛋白质设计至关重要。通过深度神经网络模型和注意力机制的应用,可以更准确地预测蛋白质的折叠和结构。蛋白质序列设计:深度学习可以用于预测蛋白质序列的功能和稳定性。通过神经网络模型和自然语言处理技术的结合,可以设计出具有...
医疗大模型这一年,腾讯健康迈出了第一步
而杨龚轶凡则从TPU的优势切入分析道,“TPU更针对于大模型的模型训练和推理性设计,软件和网络的架构和结构比GPU实现同样性能的网络架构更为简洁和简单,所以在软件的运维层面来说会变得更加高效,在硬件的搭载过程中也会设计让它能够可运维,整体来说会尽可能降低生产成本、运维成最后实现对模型的高算力的支持。