Kurs Dazwischenliegend  11425

Kurseinführung：„Selbststudium IT-Netzwerk-Linux-Lastausgleich-Video-Tutorial“ implementiert hauptsächlich den Linux-Lastausgleich durch Ausführen von Skriptvorgängen im Web, LVS und Linux unter Nagin.

Kurs Fortschrittlich  17717

Kurseinführung：„Shang Xuetang MySQL Video Tutorial“ führt Sie in den Prozess von der Installation bis zur Verwendung der MySQL-Datenbank ein und stellt die spezifischen Vorgänge jedes Links im Detail vor.

Kurs Fortschrittlich  11416

Kurseinführung：„Brothers Band Front-End-Beispiel-Display-Video-Tutorial“ stellt jedem Beispiele für HTML5- und CSS3-Technologien vor, damit jeder die Verwendung von HTML5 und CSS3 besser beherrschen kann.

Kurseinführung：Herausgeber | Ziluos traditionelles Materialforschungs- und -entwicklungsmodell basiert hauptsächlich auf experimentellen „Versuch-und-Irrtum“-Methoden oder zufälligen Entdeckungen, und sein Forschungs- und Entwicklungsprozess dauert normalerweise 10 bis 20 Jahre. Datengesteuerte Methoden, die auf maschinellem Lernen (ML) basieren, können die Entwicklung neuer Materialien für saubere Energietechnologien beschleunigen. Allerdings ist seine praktische Anwendung in der Materialforschung aufgrund des Mangels an umfangreichen experimentellen Datenbanken mit hoher Wiedergabetreue noch begrenzt. Kürzlich haben Forschungsteams des Pacific Northwest National Laboratory und des Argonne National Laboratory in den Vereinigten Staaten einen hochautomatisierten Arbeitsablauf entwickelt, der eine Hochdurchsatz-Experimentalplattform mit den fortschrittlichsten aktiven Lernalgorithmen kombiniert, um effektiv nach binären organischen Lösungsmitteln zu suchen Löslichkeit. Ziel dieser Forschung ist es, die Leistung und Stabilität von Energiespeichersystemen zu verbessern, um erneuerbare Energien zu fördern

2024-04-10 Kommentar 0  526

Kurseinführung：Laut Nachrichten dieser Website vom 3. September ist eine genaue Vorhersage der Lebensdauer von Lithiumbatterien für den normalen Betrieb elektrischer Geräte von entscheidender Bedeutung. Eine genaue Vorhersage der Batterielebensdauer ist jedoch aufgrund der Nichtlinearität des Batteriekapazitätsabbauprozesses und der Unsicherheit der Betriebsbedingungen mit Herausforderungen verbunden. Die Chinesische Akademie der Wissenschaften erklärte, dass das Team des Forschers Chen Zhongwei und des assoziierten Forschers Mao Zhiyu von der Abteilung für Energiebatterie- und Systemforschung des National Key Laboratory of Energy Catalytic Conversion des Dalian Institute of Chemical Physics zusammen mit Professor Feng Jiangtao von Xi „an der Jiaotong-Universität haben Fortschritte in der Forschung zum Batteriegesundheitsmanagement gemacht.“ Relevante Forschungsergebnisse wurden im Journal of Transportation Electrochemistry des Institute of Electrical and Electronics Engineers veröffentlicht (DOI: 10.1109/TTE.2024.3434553 im Anhang dieser Website). 1. Berichten zufolge hat das Forschungsteam ein neues Deep-Learning-Modell entwickelt

2024-09-03 Kommentar 0  430

Kurseinführung：ACMCCS2023, die international maßgebliche akademische Konferenz im Computerbereich, wurde am 26. November in Kopenhagen, Dänemark, eröffnet. Das Papier „Hopper: Interpretative Fuzzing for Libraries“ des Tencent Security Big Data Laboratory-Teams wurde in die Konferenz aufgenommen. Gestern wurde der Laborforscher Xie Yuxuan eingeladen, an der Konferenz teilzunehmen, um das Thema vorzustellen. Diese Forschung schlägt eine interpretative Fuzz-Testmethode vor und zeigt, wie dynamisches Feedback verwendet werden kann, um Einschränkungen innerhalb und außerhalb der API zu lernen und eine automatisierte Codegenerierung zu erreichen. Durch diese Methode ist es möglich, ohne externes Expertenwissen gültige und verwendbare Code-Aufrufmethoden zu generieren und diese Codes zur Ausnutzung von Schwachstellen auszunutzen. Das Ziel dieser Forschungsmethode ist es, den menschlichen Bedarf an Fuzz-Tests zu decken

2023-11-29 Kommentar 0  1476

Kurseinführung：[CNMO News] Laut der Nachrichtenagentur Xinhua hat das Team der Professoren Luo Yi, Jiang Jun und Shang Weiwei von der Universität für Wissenschaft und Technologie in China am 14. November kürzlich mit dem Forscher Zhang Zhe vom Deep Space Exploration Laboratory und anderen zusammengearbeitet mithilfe des intelligenten Roboters „Machine Chemist“ erfolgreich einen neuen Katalysator unter Verwendung von Marsmeteoriten entwickelt, der eine hocheffiziente, energiesparende Lösung für die Nutzung von Wasser auf dem Mars zur Sauerstoffproduktion bereitstellt und einen neuen Weg zur Entwicklung von Chemikalien unter Verwendung lokaler Materialien erforscht Galaxien außerhalb der Erde. Heute veröffentlichte die international renommierte Fachzeitschrift Nature Synthesis dieses Forschungsergebnis. Berichten zufolge haben Forscher der Universität für Wissenschaft und Technologie Chinas und des Deep Space Exploration Laboratory zusammengearbeitet, um mit ihrem selbst entwickelten intelligenten Roboter „Machine Chemist“ erfolgreich Komponenten aus Marsmeteoriten zu analysieren und zu extrahieren

2023-11-14 Kommentar 0  857

Kurseinführung：Herausgeber |. ScienceAI Kürzlich hat die Forschungsgruppe von Professor Hong Liang vom Institut für Naturwissenschaften/Schule für Physik und Astronomie/Zhangjiang Advanced Research Institute/School of Pharmacy der Shanghai Jiao Tong University und Tan Pan, einem jungen Forscher von der Shanghai Artificial Intelligence Laboratory erzielte wichtige Durchbrüche bei der Vorhersage von Proteinmutationseigenschaften. In dieser Arbeit wird eine neue Trainingsstrategie verwendet, die die Leistung herkömmlicher, vorab trainierter Protein-Großmodelle bei der Vorhersage von Mutationseigenschaften unter Verwendung sehr weniger nasser experimenteller Daten erheblich verbessert. Die Forschungsergebnisse tragen den Titel „Verbesserung der Effizienz von Protein-Sprachmodellen mit minimalem Wet-Labdata durch Few-Shot-Learning“ und wurden in veröffentlicht

2024-07-11 Kommentar 0  913