开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何使用CECMods预测能量输出

CECMods是一个用于预测能量输出的工具，它基于云计算技术和人工智能算法，可以帮助用户准确预测能源系统的能量输出情况。以下是关于如何使用CECMods预测能量输出的详细步骤：

数据收集：首先，需要收集能源系统的相关数据，包括历史能量输出数据、天气数据、设备运行状态等。这些数据可以通过传感器、监测设备等方式获取。
数据清洗和处理：收集到的数据可能存在噪声和异常值，需要进行数据清洗和处理，确保数据的准确性和一致性。可以使用数据清洗工具或编程语言（如Python）进行数据处理。
特征工程：在数据处理的基础上，需要进行特征工程，提取能够反映能量输出情况的特征。这些特征可以包括时间、天气条件、设备状态等。
模型选择和训练：根据预测需求和数据特点，选择适合的预测模型。常用的模型包括线性回归、支持向量机、决策树、神经网络等。使用训练数据对选定的模型进行训练，调整模型参数以提高预测准确度。
模型评估和优化：使用测试数据对训练好的模型进行评估，计算预测结果与实际能量输出之间的误差。根据评估结果，对模型进行优化和调整，提高预测精度。
预测能量输出：当模型训练和优化完成后，可以使用CECMods进行能量输出的预测。根据实时的天气数据和设备状态，输入到模型中，即可得到预测的能量输出结果。

CECMods的优势：

准确性：CECMods基于云计算和人工智能算法，能够对能量输出进行准确预测，帮助用户做出合理的能源管理决策。
实时性：CECMods可以根据实时的天气数据和设备状态进行能量输出预测，及时反映能源系统的变化。
可扩展性：CECMods可以根据用户需求进行定制化开发和扩展，适用于不同规模和类型的能源系统。

CECMods的应用场景：

太阳能发电：CECMods可以帮助太阳能发电场所预测能量输出，优化能源管理，提高发电效率。
风力发电：CECMods可以对风力发电场所的能量输出进行预测，帮助调整风力发电机组的运行策略。
水力发电：CECMods可以预测水力发电站的能量输出，帮助优化水力发电的调度和运行。
新能源微电网：CECMods可以应用于新能源微电网系统，预测能量输出，实现智能能源管理。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云物联网平台：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云人工智能平台：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云原生应用平台：https://cloud.tencent.com/product/tke
腾讯云音视频处理：https://cloud.tencent.com/product/mps
腾讯云存储服务：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链服务：https://cloud.tencent.com/product/tbaas
腾讯云元宇宙服务：https://cloud.tencent.com/product/ugc

相关搜索:R Shiny:使用用户输入预测模型输出 R:如何使用分类模型输出预测概率从相同的数据使用Tensorflow从预测中区分输出？使用GPy多输出协同区域化预测使用Keras LSTM进行多步预测的多个输出使用MultiLabelBinarizer转换Keras预测输出使用输出对R中的组进行预测如何从密集层的所有预测输出中获得概率最大的输出？如何从输出LSTM中提取预测如何使用KNN模型生成多个预测输出？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

全球数值模式是ECMWF预测的核心

原文：https://www.ecmwf.int/en/about/media-centre/focus/2022/global-numerical-modelling-heart-ecmwfs-forecasts

01

全球数值模式是ECMWF预测的核心

原文：https://www.ecmwf.int/en/about/media-centre/focus/2022/global-numerical-modelling-heart-ecmwfs-forecasts

02

HEAL-ViT | 球形网格与Transformer的完美结合，引领机器学习预测新纪元！

近年来，各种机器学习天气预测模型（MLWPs）在中期天气预报方面表现出了强大的性能，这被定义为从给定初始条件下生成10天预报的任务。MLWPs通常在ECMWF的ERA5数据集（Hersbach等人，2020年）上进行训练，并在关键指标上超过了通常被认为是数值天气预报（NWP）领域最先进技术的ECMWF IFS模型（Haiden等人，2018年）。多种模型结构都成功地生成了高质量的10天预报，其中突出的模型包括FourCastNet（Pathak等人，2022年）、Pangu-Weather（Bi等人，2023年）、GraphCast（Lam等人，2022年）和FuXi（Chen等人，2023年），这些模型在ERA5数据集（Hersbach等人，2020年）提供的原生0.25

01

速度提升45000倍，英伟达用傅里叶模型实现前所未有天气预报准确率

机器之心报道机器之心编辑部英伟达在天气预报上放出了「大招」。现代数值天气预报（numerical weather prediction, NWP）可以追溯到 1920 年代。当今，数值天气预报已经无处不在，并且为交通、物流、农业和能源生产等关键部门的经济规划做出了贡献。准确的天气预报通过提前通知极端事件挽救了无数人的生命。过去几十年，天气预报的质量一直在稳步提高。最早的单点动态建模数值天气预报是由英国科学家 Lewis Fry Richardson 在 1922 年使用计算尺和对数表计算得出的，并用

01

学习资源 | NOAA连接AI与环境科学(十二)—AI/ML在模型参数化中的应用

AI，机器学习/深度学习技术（包括深层神经网络，DNN）在许多领域和应用中取得了很大的进展，包括医药、自动驾驶、社交媒体、金融工业等。在私有领域，人工智能的准确性和可用性方面的惊人增长具有显著意义。人工智能在气象学和海洋学领域也取得了显著的进展。然而，直到最近，在环境科学领域只有很少的AI应用开发工作。令人鼓舞的是，AI在这些领域的应用在不断增加，而且取得了令人鼓舞的结果，其中包括预测技能。随着卫星数据的不断增加以及社会依赖的增加，将会持续改善预报准确率和精度。来自高分辨率卫星和传感器，一系列新传感器，以及物联网背景下新观测设备的数据不断增加。这些数据的增加将给这些数据的应用带来极大的挑战，AI已经成为潜在的解决技术。

03

Geant4--一次编译，运行多个Run，极大提升模拟效率

应唐光毅博士/后之约，对于Geant4模拟，我们看是否能解决这么一个问题：我现在想模拟探测器不同角度下的响应，每次模拟需要/run/beamOn 100，可是我真的不想一遍一遍的去DetectorConstruction.cc中修改几何放置角度，然后编译完怒敲exampleB1 run1.mac；或者，我想只编译运行一次G4就可以跑几百次/run/beamOn 100 且需要每次Run的时候射线源的出射位置、能量等参数不同？

01

实测盘古气象模型在真实观测场中的预报效果如何

根据华为盘古气象模型团队在 nature 发表的论文显示，其模型准确率已经超越了 ECMWF 的 IFS 模型，但是这些论文中的检验结果都是在人工构造的理想化气象场中（ERA5）进行的，而 ERA5 与真实观测场又是有差距的，盘古在真实观测场中的表现如何，一直以来都缺乏一些实测的报告或者文章介绍。得益于盘古气象模型团队将其模型开源，使我可以在自己个人电脑上搭建盘古气象模型进行预报检验具有了可操作性。因此我专门花了一点时间，来做了一个对盘古气象模型在真实观测场中预报的小检验，以观察其在真实气象观测场中的预报效果。

04

首次应用！中气爱自研AI模型“坤舆”成功预测超级气旋风暴摩卡路径

近日，超级气旋风暴摩卡登陆缅甸，残余环流进入我国，造成广泛影响。摩卡生成之前，中气爱核心技术成员NZK调试刚刚研发完成的AI模型“坤舆”，并和中气爱其他成员通力合作，将其投入摩卡的路径预测之中。在摩卡还未获得命名时，坤舆模型的输出结果认为，摩卡将在缅甸实兑登陆（可视化结果包含在5月9日的中气爱b站视频中）。

01

Yoshua Bengio:在能量模型中使用提前推断近似反向传播

作者： Yoshua Bengio, CIFAR Senior Fellow Montreal Institute for Learning Algorithms, University of Montreal 翻译：Not_GOD 摘要本文揭示了在含隐藏变量的能量模型中的 Langevin MCMC 推断满足在进入稳定分布后的前期推断对应于误差梯度到内层的传播，和反向传播类似。被反向传播的错误是和课件单元相对应的，这些单元受到让他们远离稳定分布的外部驱动力的影响。反向传播误差梯度对应于隐藏单元激活函数

02

npj | ESA-ECMWF: 机器学习在地球系统观测和预测方面应用的最新进展和研究方向

Schneider, R., Bonavita, M., Geer, A. et al. ESA-ECMWF Report on recent progress and research directions in machine learning for Earth System observation and prediction. npj Clim Atmos Sci 5, 51 (2022). https://doi.org/10.1038/s41612-022-00269-z

02

不用编程？MCM轻松组态高速采集与信号分析系统！

高速采集与信号分析系统是针对快速变化的信号进行高速采集，通过波形测量和频谱分析技术提取信号波形的幅度、频率、相位等信息，以量测被测物体的潜在属性，常用于电子器件测试、PCB测试、金属材料分析、电能质量测试、机械故障诊断等。

01

ECMWF：机器学习在IFS预报系统中的应用

过去三年，机器学习在天气和气候科学中的应用蓬勃发展，许多领域都进行了探索。机器学习工具可以从大量的数据中表示复杂任务，有望改善地球科学的许多问题。

02

IAS现场展示问答精选Day3

解答：WebAccess/MCM除了在设备预测维护和故障诊断的应用之外，还可以在产线自动测试/信号量测领域帮助简化程序设计的难度，内置丰富的信号处理和滤波函数和自定义公式，可以大大加速自动测试的系统开发。

03

基于深度学习天气预报(DLWP)模型的集合预报系统来开展次季节预测

“Traditional weather prediction tells us what is likely to happen within the next 24 hours and up to two weeks ahead, whereas climate prediction tells us what will likely happen in the coming seasons. Until recently, there was a gap between the weather and climate predictions leaving us unsure about what may happen between two weeks to two months from now. This time window between weather (up to 2 weeks) and climate (a season and longer) is known as “subseasonal.”The forecasting effort targeting this subseasonal time window and bridging the gap between the weather and climate predictions is known as subseasonal-to-seasonal (S2S) prediction.

02

ECMWF发布未来十年战略规划，包括机器学习路线图

2021年1月26日，ECMWF发布了2021-2030战略，用于指导未来十年的发展规划。此战略主要强调了为ECMWF会员国和合作方及用户提供更加准确的预测。

02

WebAccess/MCM1.1快速入门与常见问题解答

工业4.0 时代的到来,智能工厂成为大趋势。越来越多的客户希望实时掌握各个生产节点特别是各种机床设备的运转情况。通过机床信息的联网,经营管理者已经可以直观地了解到每一台机床设备的运作使用情况。配合刀具或设备维护管理系统,可以对其进行分析,提早备料或进行设备维护,降低必要的库存压力。

03

大神Yoshua Bengio经典前瞻演讲——深度学习框架将所向披靡（51页PPT干货）

编者注：Yoshua Bengio教授是机器学习大神之一，尤其是在深度学习这个领域，他也是人工智能领域中经典之作《Learning Deep Architectures for AI》的作者。Yoshua Bengio连同Geoff Hinton老先生以及 Yann LeCun教授一起造就了2006年始的深度学习复兴。他的研究工作主要聚焦在高级机器学习方面，致力于用其解决人工智能问题。目前他是仅存的几个仍然全身心投入在学术界的深度学习教授之一（蒙特利尔大学），本文是他在2009年的经典前瞻演讲——“人工智能

05

AI气象大模型最新总结 ! 揭秘智能天气预测的新纪元

全球目前主要使用的AI气象预测模型包括谷歌DeepMind的GraphCast、华为云的Pangu-Weather、清华大学和中国气象局的NowcastNet、阿里巴巴的SwinVRNN*、复旦大学开发的伏羲、上海人工智能实验室的风乌、英伟达Nvidia的FourCastNet、微软和华盛顿大学的DLWP，以及欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的CNN模型。除此之外，还有一些新兴的AI气象模型如前NASA科学家创立的初创公司开发的Zeus AI，专注于短期预测，以及谷歌研究和谷歌DeepMind开发的最新模型MetNet-3，它提供高分辨率的短期天气预测。这些模型利用最新的人工智能和机器学习技术，显著提升了气象预测的准确性和细节层面的分析能力。随着技术进步，未来的气象预测将更加精准和高效。

01

ECMWF 在全球范围内的预测数据将公开提供！

Credit: NicoElNino / iStock / Getty Images Plus

03

IAS现场展示问答精选Day4

问题12：大学拟开展工业4.0和工业物联网方面的教学和实验，研华是否可以提供类似本次展示的工业4.0和物联网系统套件？

02

MCM数控机床切削颤振监测与大数据分析系统构建(一)

在金属切削加工过程中,刀具与工件之间剧烈的自激振动通常被称为“颤振”。机床颤振会使加工过程变得不稳定,造成加工表面质量和金属切削率的下降,引起加工工件的表面精度和光洁度下降,降低刀具使用寿命和生产率，严重时甚至会破坏刀具和机床。因此,颤振成为提高机床加工能力的最主要障碍。

04

如何用潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据|附代码数据

线性混合模型假设 N 个受试者的群体是同质的，并且在群体水平上由独特的曲线 Xi(t)β 描述。最近我们被客户要求撰写关于线性混合模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。

02

如何用潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据|附代码数据

线性混合模型假设 N 个受试者的群体是同质的，并且在群体水平上由独特的曲线 Xi(t)β 描述。

00

叮咚，织梦dedecms转换插件为您节省5800元(免费提供协助)

如果转换插件使用遇到问题，将dedecms的远程数据库账号发送至邮箱530765310@qq.com,yzncms作者提供协助

02

【NIPS'16 】Bengio 报告 | 大脑与比特：当神经科学遇上深度学习

【新智元导读】本年度的 NIPS 接近尾声，Yoshua Bengio 的报告终于出炉。Bengio这次报告主要介绍神经科学与深度学习之间的关系，逐一介绍了在神经科学上可行的深度学习概念，比如反向传播

05

地球系统观测和预测机器学习研讨会

此次研讨会由ECMWF和ESA共同主办，并于2020年10月5日-8日期间以线上方式举行。此次研讨会会根据COVID-19的情况变化进行调整，但是不会改变线上举办的形式，只是可能会邀请一些人在线下参会。

04

WebAccess/MCM使采集卡“变身”示波器攻略！

WebAccess/MCM是一个信号提取和量测分析的工具软件，内建丰富的波形处理, 时频转换, 特征值提取等功能，经由设定方式定义数据处理过程, 实时采集分析, 以通讯的方式或是讯号的方式送出检验结果, 整合到整个系统中.不仅适用于设备预测性维护和动态测试系统中，也适用于产线检测、自动测试、信号量测等领域。下面举例说明如何利用软件的内建功能将MIC-3714数据采集卡“变身”一台功能强大的并具有网络功能的示波器.

02

ECMWF未来10年的机器学习计划研讨会

机器学习能够从数据中学习复杂非线性的行为，这对数值天气预报和气候服务工作流程中的许多应用领域都非常有用。此次研讨会中，我将介绍ECMWF探索机器学习的最新动向，尤其是深度学习。我将介绍机器学习路线图，包括确定相应的挑战、提供潜在的解决方案，并定义步骤以引导相应的科学和技术项目，通过协调努力研究机器学习天气和气候预测。此路线图将有助于在未来几年充分利用机器学习进行天气和气候预测。

02

IJCAI 2023 | 腾讯优图新作 CECNet: 提升小样本学习在分类、检测和分割任务上的性能

本文提出了一个用于解决 few-shot 学习中的弱特征表征问题的新方法。研究人员观察到，通过嵌入补丁特征来建立support和query实例之间的联系的方法存在一个问题，即这局部补丁之间存在语义不匹配（前景/背景），因为目标对象的位置和大小不固定。这些不匹配会导致不可靠的相似度置信度，并且复杂的密集连接会加剧这个问题。

05

ES6新增语法--let

ES 的全称是 ECMAScript , 它是由 ECMA 国际标准化组织,制定的一项脚本语言的标准化规范。

03

使用WebAccess/MCM进行旋转机械转子不对中故障诊断

旋转机械是指主要依靠旋转动作完成特定功能的机械，典型的旋转机械有汽轮机、燃气轮机、离心式和轴流式压缩机、风机、泵、水轮机、发电机和航空发动机等，广泛应用于电力、石化、冶金和航空航天等部门。旋转机械主要的振动故障有不平衡、不对中、碰摩和松动等，大型旋转机械一般安装有振动监测保护和故障诊断系统

02

1分钟预测10天全球天气！谷歌DeepMind全新AI天气预报登上Science，碾压行业SOTA

它就是，谷歌DeepMind团队提出全新的全球天气预报模型——GraphCast，最新研究登上Science。

01

ECMWF天气代码夏令营结束，开放所有源代码

ECMWF第四个天气代码夏令营(ESoWC)于2021年9月29日结束，并进行了为期一天的在线活动展示了9个开源项目的成果。

02

ECMWF业务模式发布重大更新！

5月11日，ECMWF官方宣布，业务天气预报模式将正式进入新的周期。在这个模型周期，将引入单精度(32-bit)集合(ENS)和高分辨率(HRES)预报，但确定性(deterministic)和集合(ensemble)分析，包括背景预报，仍保持双精度(64-bit)，不受影响。

03

linux Linux中的10个链接操作符

Linux命令中链接的意思是，通过操作符的行为将几个命令组合执行。Linux中的链接命令，有些像你在shell中写短小的shell脚本，并直接在终端中执行。链接使得自动处理变得更方便。不仅如此，一个无人看管的机器在链接操作符的帮助下能够十分有条理地运行。 Linux中的10个链接操作符本文旨在介绍一些常用的链接操作符，通过简短的描述和相关的例子帮助读者提高生产力、降低系统负载、写出更加简短有意义的代码。 1 和号操作符 (&) ‘&’的作用是使命令在后台运行。只要在命令后面跟上一个空格和 ‘&’。你可

02

ECMWF业务模式发布重大更新！

5月11日，ECMWF官方宣布，业务天气预报模式将正式进入新的周期。在这个模型周期，将引入单精度(32-bit)集合(ENS)和高分辨率(HRES)预报，但确定性(deterministic)和集合(ensemble)分析，包括背景预报，仍保持双精度(64-bit)，不受影响。

03

音频编码：入门看这篇就够了丨音视频基础

（本文基本逻辑：音频编码的理论基础 → PCM 编码 → AAC 编码工具集、编码流程、编码规格和数据格式）

04

小可乐科技：高频充电迎来井喷发展期，未来3年将建5000家充电站

近期数据显示，截至 2022年，我国新能源汽车保有量达 1310 万辆，充电桩保有量达 521 万台，我们据此测算当时车桩比为 2.5，较 2015 年的 11.6 实现大幅下降。预计到 2025 年中国新能源汽车保有量达7700万辆，暴涨近6倍，届时充电桩市场规模有望达到 608 亿元，全球充电桩市场规模将超千亿元人民币。

04

Linux 中命令链接操作符，让你的代码更简洁！

Linux命令中链接的意思是，通过操作符的行为将几个命令组合执行。Linux中的链接命令，有些像你在shell中写短小的shell脚本，并直接在终端中执行。链接使得自动处理变得更方便。不仅如此，一个无人看管的机器在链接操作符的帮助下能够十分有条理地运行。

02

从能量角度看自监督学习

本次演讲来自Nvidia GTC21，演讲者是来自Facebook的人工智能研究副总裁兼纽约大学教授Yann Lecun。本次演讲以自监督学习为主，介绍了将不同的自监督学习算法用统一的模型框架来解释的方法。

02

LeetCode 671. 二叉树中第二小的节点

给定一个非空特殊的二叉树，每个节点都是正数，并且每个节点的子节点数量只能为 2 或 0。如果一个节点有两个子节点的话，那么这个节点的值不大于它的子节点的值。

02

做时间序列预测有必要用深度学习吗？事实证明，梯度提升回归树媲美甚至超越多个DNN模型

来源：机器之心本文约2600字，建议阅读9分钟在时间序列预测任务上，你不妨试试简单的机器学习方法。在深度学习方法应用广泛的今天，所有领域是不是非它不可呢？其实未必，在时间序列预测任务上，简单的机器学习方法能够媲美甚至超越很多 DNN 模型。过去几年，时间序列领域的经典参数方法（自回归）已经在很大程度上被复杂的深度学习框架（如 DeepGIO 或 LSTNet 等）更新替代。这是因为传统方法可能无法捕获长期和短期序列混合传递的信息，而深度学习方法的思路是掌握数据中的跨时非线性依赖。从结果来看，这些深度学习

01

外生菌根对有机氮的获取介导了温带优势树的 CO2 施肥反应

摘要：植物-菌根相互作用介导植物氮 (N) 限制，并可以为模型预测提供二氧化碳增加对植物生长影响的持续时间和强度。我们提出了树木年代学证据，表明北方红橡木对沿着成熟温带森林中自然土壤养分梯度增加的环境二氧化碳 (iCO2) 产生积极但依赖于环境的施肥反应。我们通过将外生菌根 (ECM) 真菌 N 觅食性状的宏基因组测量与植物吸收土壤有机质 (N-SOM) 中无机 N 和 N 的树木年代学模型联系起来，研究了这种异质反应。N-SOM 推定在无机氮可用性低的条件下促进了树木的生长，土壤条件下 ECM 真菌群落具有更大的基因组潜力来衰减 SOM 并获得 N-SOM。这些树经过 38 年的 iCO2 施肥。相比之下，占据无机富氮土壤的树木承载着 ECM 真菌群落，其 SOM 衰变能力降低，并对 iCO2 表现出中性生长反应。这项研究阐明了 ECM 真菌群落中 N 觅食性状的分布如何控制树木对 N-SOM 的访问以及随后对 iCO2 的生长反应。

01

Day2 Linux登录和操作（个人理解简易版）

``` R pwd #显示当前路径 bio02@ecm-cefa:~$ pwd /home/bio02 mkdir #创建目录 bio02@ecm-cefa:~$ mkdir hello ls #显示列表 bio02@ecm-cefa:~$ ls biosoft hello project src tmp #除了四个已有目录，新增一个hello目录 rm #删文件 rmdir #删空目录 rm -r #删非空目录（删除统一展示了，如下，因为不会随意切换目录，导致删除要挨个进入目录删） bio02@ecm-cefa:~$ rm -r tmp bio02@ecm-cefa:~$ mkdir tmp bio02@ecm-cefa:~$ cd tmp bio02@ecm-cefa:~/tmp$ mkdir rm_test bio02@ecm-cefa:~/tmp$ cd rm_test bio02@ecm-cefa:~/tmp/rm_test$ mkdir huahua bio02@ecm-cefa:~/tmp/rm_test$ cd huahua bio02@ecm-cefa:~/tmp/rm_test/huahua$ touch doodle.txt bio02@ecm-cefa:~/tmp/rm_test/huahua$ rm doodle.txt bio02@ecm-cefa:~/tmp/rm_test/huahua$ cd bio02@ecm-cefa:~$ cd tmp bio02@ecm-cefa:~/tmp$ cd rm_test bio02@ecm-cefa:~/tmp/rm_test$ rmdir huahua bio02@ecm-cefa:~/tmp/rm_test$ cd bio02@ecm-cefa:~$ cd tmp bio02@ecm-cefa:~/tmp$ rmdir rm_test bio02@ecm-cefa:~/tmp$ cd #进入目录 bio02@ecm-cefa:~$ cd tmp vi #建脚本或文档 bio02@ecm-cefa:~/tmp/new$ vi hello_world.txt cat #查看文档并展示到屏幕 bio02@ecm-cefa:~/tmp/new$ cat hello_world.txt i today is a good day,i meet my boyfriend,he is older than me,he finished his work then meet me.we have a good time. head #输出前十行（然而我只发挥了一行） bio02@ecm-cefa:~/tmp/new$ head hello_world.txt i today is a good day,i meet my boyfriend,he is older than me,he finished his work then meet me.we have a good time. tail #输出后十行（如上括号所言） bio02@ecm-cefa:~/tmp/new$ tail hello_world.txt i today is a good day,i meet my boyfriend,he is older than me,he finished his work then meet me.we have a good time. head -n #数字自定义输出几行 bio02@ecm-cefa:~/tmp/new$ head -n 2 hello_world.txt i today is a good day,i meet my boyfriend,he is older than me,he finished his work then meet me.we have a good time. cp #复制 bio02@ecm-cefa:~/tmp/new$ cp hello_world.txt hello_boy mv #移动 bio02@ecm-cefa:~/tmp/new$ mv hello_world.txt tmp bio02@ecm-cefa:~/tmp/new$ ```

02

全球首创：分子之心开源新AI算法，攻克蛋白质侧链预测与序列设计难题

蛋白质结构和功能的形成，很大程度上取决于侧链原子间的相互作用，因此，精准的蛋白质侧链预测（PSCP）是解决蛋白质结构预测和蛋白质设计难题的关键一环。但此前蛋白质结构预测大多聚焦于主链结构，侧链结构预测始终是一个未被完全解决的难题。

03

一文详聊前端异常原理

随着近年来前端监控体系建设日益完善，前端工程师对异常更加关注。业界关于 JS 异常介绍大多只谈了异常的捕获方法，对产生的原因和处理办法谈的较少。本文将详细的阐述异常原理，把笔者近 2 年在前端监控领域中与异常打交道的经验分享给大家。

04

AI助力数据驱动是否会改变NWP？（二）

本次会议的主要目的，除了学术交流之外，还要通过与会专家讨论，针对关键主题，得到会议相对统一的认识。为此，会议最后一天，按照会议主题进行了专题讨论并给出的相关会议结果。

01

Google Earth Engine ——数据全解析专辑(全球550纳米表面的总气溶胶0.4 度数据集)

The Copernicus Atmosphere Monitoring Service provides the capacity to continuously monitor the composition of the Earth’s atmosphere at global and regional scales. The main global near-real-time production system is a data assimilation and forecasting suite providing two 5-day forecasts per day for aerosols and chemical compounds that are part of the chemical scheme.

01

Linux中的链接运算符详解 - 提高编程效率与性能

Linux 命令的链接意味着，组合多个命令并根据它们之间使用的操作符的行为使它们执行。

01

填补AlphaFold3空白，字节跳动提出物理引导的方法让蛋白质动起来

世界是变化的，分子是运动的，从预测静态单一结构走向动态构象分布是揭示蛋白质等生物分子功能的重要一步。探索蛋白质的构象分布，能帮助理解蛋白质与其他分子相互作用的生物过程；识别蛋白质表面下的潜在药物位点，描绘各个亚稳态之间的过渡路径，有助于研究人员设计出具有更强特异性和效力的目标抑制剂和治疗药物。但传统的分子动力学模拟方法昂贵且耗时，难以跨越长的时间尺度，从而观察到重要的生物过程。

01

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭