Kursus Pertengahan  11329

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Pengimbangan Beban Linux Rangkaian IT Kajian sendiri" terutamanya melaksanakan pengimbangan beban Linux dengan melaksanakan operasi skrip pada web, lvs dan Linux di bawah nagin.

Kursus Maju  17632

Pengenalan Kursus："Tutorial Video MySQL Shang Xuetang" memperkenalkan anda kepada proses dari pemasangan hingga menggunakan pangkalan data MySQL, dan memperkenalkan operasi khusus setiap pautan secara terperinci.

Kursus Maju  11346

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Paparan Contoh Bahagian Hadapan Brothers Band" memperkenalkan contoh teknologi HTML5 dan CSS3 kepada semua orang, supaya semua orang boleh menjadi lebih mahir dalam menggunakan HTML5 dan CSS3.

Pengenalan Kursus：Ingatan adalah bahagian penting dalam perkembangan kognitif kanak-kanak dan mempunyai kesan yang penting terhadap prestasi akademik dan kehidupan seharian mereka. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa kaedah dan teknik yang berkesan untuk membantu ibu bapa meningkatkan daya ingatan anak-anak mereka dan menjadikan mereka lebih yakin dan berjaya dalam pembelajaran dan kehidupan. 1. Tetapkan matlamat pembelajaran yang jelas Menetapkan matlamat pembelajaran yang jelas boleh membantu kanak-kanak memfokus dan menyimpan maklumat dalam ingatan jangka panjang, meningkatkan kesan ingatan. Beritahu kanak-kanak apa yang akan mereka pelajari hari ini dan dorong mereka untuk berfikir dan bertanya soalan semasa mereka belajar. 2. Buat rancangan belajar yang munasabah Membuat rancangan belajar yang munasabah boleh membantu kanak-kanak memperuntukkan masa dan menggunakan sepenuhnya masa emas ingatan. Bahagikan tugas pembelajaran kepada matlamat jangka pendek dan jangka panjang, dan tetapkan jadual waktu dan perbatuan yang jelas untuk setiap matlamat

2024-08-24 komen 0  620

Pengenalan Kursus：Apakah pembelajaran mendalam geometri? Dalam bidang kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin yang sentiasa berkembang, paradigma berkuasa yang dipanggil pembelajaran mendalam geometri (GDL) telah muncul yang semakin menonjol. Berdasarkan teori dan geometri graf, GDL menyediakan kaedah revolusioner untuk menganalisis data dengan perhubungan yang kompleks (seperti rangkaian sosial, molekul dan objek 3D) 1. Memahami geometri perspektif grafik Teras pembelajaran mendalam ialah konsep grafik. Graf terdiri daripada nod dan tepi dan merupakan model hubungan antara entiti. GDL menggunakan struktur ini untuk menangkap kebergantungan yang kompleks dalam data, yang sukar diselesaikan dengan model pembelajaran mendalam tradisional 2. Terima domain spatial dan spektrum GDL berfungsi dalam domain spatial dan spektrum. Data dan hubungannya dikodkan secara langsung dalam domain spatial graf. Dalam domain spektrum, isyarat corak diubah menjadi

2023-09-20 komen 0  677

Pengenalan Kursus：Editor |. XSNature menerbitkan dua hasil penyelidikan penting pada November 2023: teknologi sintesis protein Chroma dan kaedah reka bentuk bahan kristal GNoME. Kedua-dua kajian menggunakan rangkaian saraf graf sebagai alat untuk memproses data saintifik. Malah, rangkaian saraf graf, terutamanya rangkaian saraf graf geometri, sentiasa menjadi alat penting untuk penyelidikan kecerdasan saintifik (AI untuk Sains). Ini kerana sistem fizikal seperti zarah, molekul, protein dan kristal dalam bidang saintifik boleh dimodelkan kepada struktur data khas—graf geometri. Berbeza daripada gambar rajah topologi umum, untuk menerangkan sistem fizikal dengan lebih baik, gambar rajah geometri menambah maklumat spatial yang sangat diperlukan dan perlu memenuhi simetri fizikal terjemahan, putaran dan flipping. Sedangkan

2024-03-07 komen 0  887

Pengenalan Kursus：Editor |. Reka bentuk dan kejuruteraan Radish Skin Protein semakin maju pada kadar yang tidak pernah berlaku sebelum ini berkat kemajuan dalam pembelajaran mendalam. Walau bagaimanapun, model semasa tidak boleh mengambil kira entiti bukan protein secara semula jadi semasa proses reka bentuk. Di sini, penyelidik di Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) di Switzerland mencadangkan kaedah pembelajaran mendalam berdasarkan sepenuhnya pada pengubah geometri koordinat atom dan nama unsur yang boleh meramalkan protein berdasarkan perancah tulang belakang dengan kekangan yang dikenakan oleh persekitaran molekul yang berbeza. Dengan menggunakan kaedah ini, penyelidik boleh menghasilkan enzim yang sangat stabil, aktif secara bermangkin dengan kadar kejayaan yang tinggi. Ini dijangka meningkatkan fleksibiliti saluran paip reka bentuk protein untuk mencapai fungsi yang diingini. Kajian ini menggunakan "Context-awaregeometricde

2024-08-05 komen 0  978

Pengenalan Kursus：Simulasi realistik ringan memainkan peranan penting dalam aplikasi seperti pemanduan autonomi, di mana kemajuan dalam medan terpancar rangkaian saraf (NeRF) mungkin membolehkan kebolehskalaan yang lebih baik dengan mencipta aset 3D digital secara automatik. Walau bagaimanapun, kualiti pembinaan semula pemandangan jalanan terjejas disebabkan oleh keselarasan gerakan kamera yang tinggi di jalanan dan persampelan yang jarang pada kelajuan tinggi. Sebaliknya, aplikasi sering memerlukan pemaparan daripada perspektif kamera yang menyimpang daripada perspektif input untuk mensimulasikan gelagat seperti perubahan lorong dengan tepat. LidaRF membentangkan beberapa cerapan yang membenarkan penggunaan data lidar yang lebih baik untuk meningkatkan kualiti NeRF dalam paparan jalan. Pertama, rangka kerja mempelajari perwakilan pemandangan geometri daripada data lidar, yang digabungkan dengan penyahkod berasaskan mesh tersirat untuk memberikan maklumat geometri yang lebih kukuh yang disediakan oleh awan titik yang dipaparkan.

2024-05-09 komen 0  855