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人工智能AI技术正在大举入侵制造业【英雄联盟竞猜赌博】


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【英雄联盟竞猜赌博】最近又发生了几件事,让人表现出一些新的动力:机器学习正在借机向工业和制造领域转移,与工业物联网技术的融合可能会引起行业的新变化。第一件事是,这两天劳伦斯伯克利国家实验室的研究人员在《Nature Computional Materials》发表了一篇论文,说他们第一次创建并训练了机器学习算法,以预测某些金属间化合物的缺乏,而且预测的准确度很高。应该告诉大家,材料从来都不是化学纯或者结构上没有缺陷的,了解这些“点缺陷”对于设计材料的研究者来说是非常重要的。传统上,研究人员使用一种称为密度格林函数的计算方法来预测等效结构中不会构成什么样的“点缺陷”金属间化合物,以及它们将如何影响材料的性能。

虽然有效,但是计算成本高,所以应用非常有限。但是现在,研究人员可以计算数百种材料的密度函数,然后训练机器学习算法,从而缓慢、准确、廉价地预测大量材料的“点缺陷”。

为946 B2金属间化合物建立的R-MART模型用于预测金属的主要缺失类型。如上图,不同的颜色表示预测和计算的关系。当然,我们不需要了解晶体结构中的“点缺陷”和“空穴”是什么,也不需要计算量子力学的密度格林函数。只要你懂,因为机器学习,材料行业可以为充满无限可能的未来欢呼。

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从汽车到航空航天,这种新方法将加速新的先进合金和轻质新材料的应用。除了材料行业,就在前几天,英业达还想“造反”,它的新一代GPU剑指的是深度自学和虚拟现实!它宣布了基于其最新帕斯卡架构的新一代Quadro系列显卡。英伟达声称,新的芯片组可以将桌面工作站转变为具有突破性能力的超级计算机,确保不同行业的专业任务。

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新的Quadro芯片组可以为设计、工程和各种与虚拟现实和深度自学相关的领域赢得硬件反对。这些显卡可以搭建一个企业级的可视化计算平台,为用户修改设计,模拟工作流的可玩性。与上一代产品相比,新显卡的速度最多可提高两倍。

NVIDIA专业可视化副总裁Bob Pette表示:“开发人员的专业工作流程长期以来一直充斥着人工智能、虚拟现实和照片级图像处理任务,这无疑对计算设备的硬件提出了新的挑战。”“我们的新一代Quadro系列已经获得了解决这些挑战所需的图形和计算性能。Quadro GP100通过统一的计算和设计,可以将普通的桌面工作站切换成超级计算机。

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