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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  17632

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  11346

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：Das Gedächtnis ist ein wichtiger Teil der kognitiven Entwicklung von Kindern und hat einen entscheidenden Einfluss auf ihre schulischen Leistungen und ihr tägliches Leben. In diesem Artikel werden einige wirksame Methoden und Techniken vorgestellt, die Eltern dabei helfen, das Gedächtnis ihrer Kinder zu verbessern und sie selbstbewusster und erfolgreicher im Lernen und im Leben zu machen. 1. Klare Lernziele setzen kann Kindern helfen, sich zu konzentrieren und Informationen im Langzeitgedächtnis zu speichern, wodurch die Gedächtniseffekte verbessert werden. Sagen Sie den Kindern, was sie heute lernen werden, und ermutigen Sie sie, beim Lernen nachzudenken und Fragen zu stellen. 2. Erstellen Sie einen vernünftigen Lernplan, um Kindern dabei zu helfen, die goldene Zeit des Gedächtnisses optimal einzuteilen. Teilen Sie die Lernaufgaben in kurzfristige und langfristige Ziele ein und legen Sie für jedes Ziel einen klaren Zeitplan und eine klare Zielsetzung fest

2024-08-24 Kommentar 0  620

Kurseinführung：Was ist geometrisches Deep Learning? In den sich ständig weiterentwickelnden Bereichen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens hat sich ein leistungsstarkes Paradigma namens Geometrisches Deep Learning (GDL) herausgebildet, das immer mehr an Bedeutung gewinnt. Basierend auf Graphentheorie und Geometrie bietet GDL eine revolutionäre Methode zur Analyse von Daten mit komplexen Beziehungen (z. B. soziale Netzwerke, Moleküle und 3D-Objekte). 1. Verstehen der perspektivischen Geometrie von Grafiken Der Kern des Deep Learning ist das Konzept der Grafik. Ein Graph besteht aus Knoten und Kanten und ist ein Modell der Beziehungen zwischen Entitäten. GDL nutzt diese Struktur, um komplexe Abhängigkeiten in Daten zu erfassen, die mit herkömmlichen Deep-Learning-Modellen schwer zu lösen sind. 2. Umfassen Sie räumliche und spektrale Domänen. GDL funktioniert sowohl in räumlichen als auch in spektralen Domänen. Daten und ihre Beziehungen werden direkt im räumlichen Bereich des Diagramms codiert. Im Spektralbereich wird das Mustersignal umgewandelt

2023-09-20 Kommentar 0  677

Kurseinführung：Herausgeber |. XSNature veröffentlichte im November 2023 zwei wichtige Forschungsergebnisse: die Proteinsynthesetechnologie Chroma und die Kristallmaterialdesignmethode GNoME. In beiden Studien wurden graphische neuronale Netze als Werkzeug zur Verarbeitung wissenschaftlicher Daten eingesetzt. Tatsächlich waren graphische neuronale Netze, insbesondere geometrische graphische neuronale Netze, schon immer ein wichtiges Werkzeug für die wissenschaftliche Intelligenzforschung (KI für die Wissenschaft). Dies liegt daran, dass physikalische Systeme wie Partikel, Moleküle, Proteine ​​und Kristalle im wissenschaftlichen Bereich in einer speziellen Datenstruktur – geometrischen Graphen – modelliert werden können. Im Gegensatz zu allgemeinen topologischen Diagrammen fügen geometrische Diagramme zur besseren Beschreibung des physikalischen Systems unverzichtbare räumliche Informationen hinzu und müssen die physikalische Symmetrie von Translation, Rotation und Spiegelung erfüllen. Wohingegen

2024-03-07 Kommentar 0  887

Kurseinführung：Herausgeber |. Das Design und die Entwicklung von Radish Skin Protein schreiten dank der Fortschritte im Deep Learning in beispiellosem Tempo voran. Aktuelle Modelle können jedoch nicht auf natürliche Weise Nicht-Protein-Entitäten während des Designprozesses berücksichtigen. Hier schlagen Forscher der Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) in der Schweiz eine Deep-Learning-Methode vor, die vollständig auf einem geometrischen Transformator von Atomkoordinaten und Elementnamen basiert und Proteine ​​basierend auf Grundgerüsten mit Einschränkungen durch unterschiedliche molekulare Umgebungen vorhersagen kann. Mit dieser Methode können Forscher hoch thermostabile, katalytisch aktive Enzyme mit hoher Erfolgsquote herstellen. Es wird erwartet, dass dies die Vielseitigkeit von Proteindesign-Pipelines zur Erreichung gewünschter Funktionen erhöht. Diese Studie verwendet „Context-awaregeometricde“.

2024-08-05 Kommentar 0  978

Kurseinführung：Lichtrealistische Simulationen spielen eine Schlüsselrolle bei Anwendungen wie dem autonomen Fahren, wo Fortschritte bei neuronalen Netzwerk-Strahlungsfeldern (NeRFs) eine bessere Skalierbarkeit durch die automatische Erstellung digitaler 3D-Assets ermöglichen können. Allerdings leidet die Rekonstruktionsqualität von Straßenszenen aufgrund der hohen Kollinearität der Kamerabewegung auf den Straßen und der spärlichen Abtastung bei hohen Geschwindigkeiten. Andererseits erfordert die Anwendung häufig ein Rendern aus einer Kameraperspektive, die von der Eingabeperspektive abweicht, um Verhaltensweisen wie Spurwechsel genau zu simulieren. LidaRF präsentiert mehrere Erkenntnisse, die eine bessere Nutzung von LIDAR-Daten ermöglichen, um die Qualität von NeRF in Straßenansichten zu verbessern. Erstens lernt das Framework geometrische Szenendarstellungen aus LiDAR-Daten, die mit einem impliziten netzbasierten Decoder kombiniert werden, um stärkere geometrische Informationen bereitzustellen, die von der angezeigten Punktwolke bereitgestellt werden.

2024-05-09 Kommentar 0  855