コース 中級  11329

コース紹介：「独習 IT ネットワーク Linux ロード バランシング ビデオ チュートリアル」では、主に nagin の下で Web、lvs、Linux 上でスクリプト操作を実行することで Linux ロード バランシングを実装します。

コース 上級  17632

コース紹介：「Shangxuetang MySQL ビデオチュートリアル」では、MySQL データベースのインストールから使用までのプロセスを紹介し、各リンクの具体的な操作を詳しく紹介します。

コース 上級  11345

コース紹介：「Brothers Band フロントエンド サンプル表示ビデオ チュートリアル」では、誰もが HTML5 と CSS3 を使いこなせるように、HTML5 と CSS3 テクノロジーのサンプルを紹介します。

コース紹介：記憶は子供の認知発達の重要な部分であり、学業成績や日常生活に重大な影響を与えます。この記事では、親が子供の記憶力を向上させ、学習や生活において自信を持って成功できるようにするための効果的な方法とテクニックをいくつか紹介します。 1. 明確な学習目標を設定する 明確な学習目標を設定すると、子供たちが集中して情報を長期記憶に保存できるようになり、記憶効果が向上します。今日何を学ぶかを子供たちに伝え、学びながら考えたり質問したりするよう促します。 2. 合理的な学習計画を立てます。 合理的な学習計画を立てることは、子供たちが時間を割り当て、記憶のゴールデンタイムを最大限に活用するのに役立ちます。学習タスクを短期目標と長期目標に分割し、各目標に向けた明確なスケジュールと走行距離を設定します。

2024-08-24 コメント 0  620

コース紹介：幾何学的ディープラーニングとは何ですか? 人工知能と機械学習の進化する分野では、幾何学的ディープラーニング (GDL) と呼ばれる強力なパラダイムが出現し、ますます注目を集めています。 GDL は、グラフ理論と幾何学に基づいて、複雑な関係を持つデータ (ソーシャル ネットワーク、分子、3D オブジェクトなど) を分析するための革新的な方法を提供します。 1. グラフィックスの透視幾何学を理解する 深層学習の中核は、グラフィックスの概念です。グラフはノードとエッジで構成され、エンティティ間の関係のモデルです。 GDL はこの構造を使用して、従来の深層学習モデルでは解決することが困難なデータ内の複雑な依存関係をキャプチャします 2. 空間ドメインとスペクトル ドメインの採用 GDL は空間ドメインとスペクトル ドメインの両方で機能します。データとその関係は、グラフの空間領域で直接エンコードされます。スペクトル領域では、パターン信号は次のように変換されます。

2023-09-20 コメント 0  676

コース紹介：編集者 | XSNature は、タンパク質合成技術 Chroma と結晶材料設計手法 GNoME という 2 つの重要な研究結果を 2023 年 11 月に発表しました。どちらの研究でも、科学データを処理するツールとしてグラフ ニューラル ネットワークを採用しました。実際、グラフ ニューラル ネットワーク、特に幾何学的グラフ ニューラル ネットワークは、常に科学知能 (AI for Science) 研究にとって重要なツールです。これは、科学分野における粒子、分子、タンパク質、結晶などの物理システムを特別なデータ構造、つまり幾何学グラフにモデル化できるためです。一般的なトポロジー図とは異なり、物理システムをより適切に記述するために、幾何学図は不可欠な空間情報を追加し、平行移動、回転、反転の物理的対称性を満たす必要があります。一方

2024-03-07 コメント 0  887

コース紹介：編集者 | 大根の皮 ディープラーニングの進歩により、タンパク質の設計とエンジニアリングは前例のないペースで進歩しています。ただし、現在のモデルでは、設計プロセス中にタンパク質以外のエンティティを自然に考慮することはできません。今回、スイスのローザンヌ工科大学（EPFL）の研究者らは、原子座標と元素名の幾何学的変換に完全に基づいた深層学習手法を提案し、異なる分子配列によって課せられる制約を持つ骨格骨格に基づいてタンパク質を予測することができる。この方法を使用すると、研究者は熱安定性が高く、触媒活性のある酵素を高い成功率で生産できます。これにより、所望の機能を実現するためのタンパク質設計パイプラインの汎用性が高まることが期待されます。この研究では、「コンテキストを意識した幾何学的幾何学的手法」を使用しています。

2024-08-05 コメント 0  978

コース紹介：ライトリアル シミュレーションは、自動運転などのアプリケーションで重要な役割を果たします。ニューラル ネットワーク放射場 (NeRF) の進歩により、デジタル 3D アセットが自動的に作成され、スケーラビリティが向上する可能性があります。ただし、路上でのカメラの動きの高い共線性と高速でのサンプリングがまばらなため、街路シーンの再構成の品質が低下します。一方、アプリケーションでは、車線変更などの動作を正確にシミュレートするために、入力視点から逸脱したカメラ視点からのレンダリングが必要になることがよくあります。 LidaRF は、ストリート ビューでの NeRF の品質を向上させるために LIDAR データをより適切に利用できるようにするいくつかの洞察を提供します。まず、フレームワークは LiDAR データから幾何学的シーン表現を学習し、暗黙的なメッシュベースのデコーダーと組み合わせて、表示された点群によって提供されるより強力な幾何学的情報を提供します。

2024-05-09 コメント 0  855