计算机工程

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MIT新材料打造「人造突触2.0」,模拟深度学习训练提速100万倍!
近年来,随着科学家们不断推动机器学习的边界,训练日益复杂的神经网络模型所需的时间、能源和资金正在飞速增长。「模型能建,训练太慢」成为困扰越来越多研究人员的一个头疼问题。 最近,被称为「模拟深度学习」的人工智能新领域有望以更少的能源实现更快的计算。 可编程电阻器是模拟深度学习的关键部分,就像晶体管是数字处理器的核心元素一样。 通过在复杂的层中重复排列可编程电阻器,研究人员可以创建一个模拟人工神经元和
  • 高性能计算(HPC)利用超级计算机和并行处理技术,快速完成耗时较长的任务或同时完成多个任务。 边缘计算和人工智能(AI)等技术可以拓宽高性能计算的能力,并向各个领域提供高性能处理能力。 1、人工智能 个人和组织使用的设备收集了大量数据,这使人工智能成为技术颠覆的核心。如果没有数据分析和人工智能,每天产生的大量数据几乎毫无用处。企业对人工智能的使用正在增加,这推动了对高性能机器的需求。对HPC的重新
  • 计算机科学家组成的科研团队,为计算机领域中经典的最大流问题提出了一种速度极快的算法。最大流问题是一种组合最优化问题,讨论如何充分利用装置的能力,使得运输的流量最大以取得最好的效果。 这个问题在网络流理论中非常基础。「新算法快的离谱。其实,我本来坚信这个问题不可能存在这么高效的算法,」来自耶鲁大学的 Daniel Spielman 说道。 自 20 世纪 50 年代以来,人们一直在研究最大流量,当时
  • 几十年来,二进制是计算机进行计算的基础,但对于量子计算机,二进制系统却阻碍了其发挥真正的潜力。 近日,来自奥地利因斯布鲁克大学的一个科学家团队实现了一种新型的量子计算机,它成功突破了二进制的计算模式,而使用所谓的「量子数字」执行计算,从而以更少的量子粒子释放更多的计算能力。 研究人员开发了一种量子计算机,可以通过使用量子位进行计算,充分利用钙原子的潜力。研究表明,与经典计算不同,使用更多的量子态不

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分子对接的基本原理就是把配体分子放在受体活性位点的位置,然后按照几何互补和能量互补的原则来实时评价配体与受体相互作用的优劣,最终找到这两个分子之间最佳的结合模式。 分子对接分为刚性、半柔性和柔性对接。不同的对接软件又可以分为:商业软件和学术软件,而分子对接的计算结果,则体现为打分函数的不同。目前用的比较多的分子对接软件有:AutoDock、AutoDock Vina、LeDock、rDock,这些
如何在云计算平台上完成分子对接
导读 INTRODUCTION 上次写了一篇 《 中国工业软件产业发展的10个矛盾 》 ,这次写 “十个误区” 。矛盾和误区的区别是:面对矛盾,人们会踌躇不前;面对误区,人们会趋之若鹜。 文章信息 本文作者:田锋,《踏雪论坛》创始人、安世亚太高级副总裁、北京市综合仿真实验室主任、工业软件中心主任、数字孪生体实验室主任。 拥有二十多年研发、技术、管理与咨询经历,为近百家企业提供研发体系规划、建设和研
中国工业软件产业发展的10个误区
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Python语言在Abaqus中的应用

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  • 作者 | 一骥绝尘 出品 | 焉知 什么是大数据? “大数据”这个词相信大家都十分熟悉。从字面理解,这不就是很多很多的数据吗? 那什么是很多很多的数据呢?战国时代,五辆马车装载的竹简就是很多很多的数据。到宋代,垒起来跟人一样高的书籍就是很多很多的数据。到我小时候,1.44MB的软盘里就承载了很多很多的数据。时至今日,256GB基本是手机存储容量的标配,1TB硬盘里的存储空间也经常捉襟见肘。经常谈论
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  • 于洪1 何德牛1 王国胤1 李劼2 谢永芳3 摘 要 在全球信息化快速发展的背景下,大数据已经成为一种战略资源.各行各业的决策活动在频度、广度及复杂性上较以往有着本质的不同.决策过程中的不确定性因素增多,决策分析的难度不断加大.传统的数据分析方法以及基于人工经验的决策已难以满足大数据时代的决策需求,大数据驱动的智能决策将成为决策研究的主旋律.该文结合大数据特性,对大数据决策的特点进行了归纳,并从智
  • 本期内容转载本人公众号: 易木木响叮当,源代码可在公众号内回复: 创建数据库,即可自动获取 。 Python二次开发更新啦~ 最近由于木木学业压力比较大,故更文速度有点小慢,请大家谅解谅解。废话不多说,进入今天的正题: 本期内容将编写脚本创建输出数据库,并向其中添加模型数据、场数据和历史数据,在后处理模块中显示位移场变量计算结果,最后保存ODB文件。源脚本来自于曹老师的《Python语言在Abaq
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