据《科学美国人》报道，预测地震是地震学长期追寻的目标。毕竟，地震是致命的，正是因为它们没有规律——不期而至，引发火灾和海啸，有时夺取成千上万条性命。如果科学家能够在大地震到来前数周或数月对公众发出警告，就能进行疏散和其他准备，拯救无数的生命。 即使很多科学家都进行了努力，但到目前为止还没有人找到可靠的方法来预测地震。有些专家认为这是徒劳的尝试。美国洛斯阿拉莫斯国家实验室（Los Alamos National Laboratory）的地球物理学家保罗·约翰逊（Paul Johnson）表示，“如果你说自己打
2016年初，在没有大张旗鼓的情况下，南加州无声地爆发了一大堆地震。地震并非每天都会发生，大多数地震对人类来说太小了，但是震颤不断地继续蔓延和繁殖。到2018年春季，每个月都会发生数千场小地震，其中一些大到足以使灯摇晃并使附近的居民恐慌。在过去的四年中，已经有超过22,000次地震。然而，所有这些震动原因成谜。
时空点过程是具有时间和空间属性的随机事件集合，相关研究方法主要是对随机事件在时间和空间上的分布和演化规律进行建模，这对于许多领域都至关重要，包括地震学、疾病传播、城市流动、环境监测等。然而，以往的研究在建模时通常将时间和空间视为条件独立，无法准确捕捉事件时空之间的复杂相互作用，且计算对数似然需要使用蒙特卡罗来近似积分，这导致对时空点过程的理解和预测存在很大的局限性。
同时，QQ平台也正式上线地震预警功能。这也意味着，腾讯双平台地震预警覆盖四川全省。现在，四川已实现全省5级以上地震在震后5-15秒发布地震预警的能力。
无数资金以及无数研究人员的科研生涯都奉献给了预测下一次大地震将在何时何地发生。但地震预测与天气预报不同，天气预报通过使用更好的卫星和更强大的数学模型得到了显着改善，而地震预测则因反复失败而停滞不前。
雷锋网消息，近日，来自 Google 人工智能部门和哈佛大学的研究人员已经建立了一个人工智能模型，能够预测大地震后长达一年的余震位置。该模型训练了近几十年来的 199 次大地震以及之后带来的 13 万次余震，并发现比目前用于预测余震的方法更精确。
谷歌AI部门和哈佛大学的研究人员已经创建了一个AI模型，能够预测大地震后一年内余震的位置。近几十年来，该模型接受了199次大地震事件以及随后发生的130000次余震的训练，比目前用于预测余震的方法更准确。
截至8时30分，已造成12人死亡，125人受伤。据悉，此次地震是今年以来，四川境内首起6.0级及以上震级的地震，在此之前，四川今年最大的地震是自贡荣县发生的4.9级地震。
就在1月1日，日本突发里氏7.6级的地震，随后陆续有灾情传出。据统计，目前至少已有62人死亡。
据悉，此次地震是今年以来，四川境内首起6.0级及以上震级的地震，在此之前，四川今年最大的地震是自贡荣县发生的4.9级地震。
可控震源是指通过一个与大地紧密耦合的振动平板，以反作用方式向地下传送一组连续振动的弹性波信号(又称扫描信号)，再经过对地面接收到的反射波信号的处理和辨识，用于解释地下地质目标的构造形态与产状。这种扫描信号是一种连续的、频率变化的信号。不是所有的连续信号都可以用于地震勘探，除伪随机信号外，可控震源的扫描信号必须满足如下基本要求：
近日，一篇一年前发表在《Nature》上的一篇关于使用深度学习技术预测大地震余震的文章在Reddit上引发热议。
在今夏的卖座强片《加州大地震》（San Andreas）里，著名的「Hollywood」地标摇摇欲坠，地震引发的海啸也猛烈冲击着金门大桥，这些电影里的情节，其实幕后推手是GPU。 在真实环境里，南加州地震中心（SCEC）的研究人员使用搭载 GPU 的高性能运算技术开发出复杂的 CyberShake 运算模型，透过立体地球模型计算地震波的行动速度，有助于预测地震及更准确地评估地震可能造成的危害。 在环球影业的 《加州大地震》一片里， 地震造成洛杉矶知名地标「Hollywood」倒塌。 SCEC 一开始的目标是
大地震发生后的数周、数月内，周边地区经常会发生强烈余震，再次损害已经遭受破坏的社区，极大阻碍了恢复重建工作。
据美国财经网站 CNBC 报道，随着企业展开人才争夺战，以寻求创造下一代人工智能服务，摩根大通从谷歌挖来了一名高管。
6月17日将近11点，地震频发的四川又发生了一场大地震，震中位于四川省宜宾市长宁县，震级达到6.0级，震源深度16千米。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】四川泸定的6.8级地震中，地震预警系统起到了大作用。不过，为什么现在的人工智能还不能预测地震呢？ 最新消息，四川泸定6.8级地震已经造成甘孜州遇难29人，雅安市遇难17人，另有16人失联，50人受伤。 看到这个消息，感到无比心痛…… 在今夏的超强热浪中，四川作为西电东输的主力大省，为全国人民抗下了所有委屈。 这座英雄的城市，选择了自己负重前行：为了向其他兄弟省份继续供电，熄灭了路灯，关闭了空调，让自己陷入一片黑暗。 随后，四川又遭遇了
2008年5月12日，汶川地震发生，造成了大量的人员伤亡和财产损失。十年间，数据记载着人们的行为，汶川从未被遗忘。
昨晚将近11点，地震频发的四川又发生了一场大地震，震中位于四川省宜宾市长宁县，震级达到6.0级，震源深度16千米。
这项新技术比以前开发的深度学习方法精确得多，也具有更广泛的通用性，无需重新训练即可求解整个 PDE 系列（例如适用于任何类型流体的 Navier-Stokes 方程）。
我站在墙前，想看到拐角处我视线范围之外的事物，除了伸长脖子或者走过去，还有别的方法吗？
8 月 31 日晚，德国柏林的 IFA 2018 大展上，余承东正式揭晓了华为的新一代旗舰级移动SoC处理器“麒麟980”。
他们分别是潘建伟、 David Ruchien Liu （美籍华人）、Marica Branchesi、Emily Whitehead、Scott Pruitt、Jennifer Byrne、Lassina Zerbo、Víctor Cruz-Atienza、Ann Olivarius 、Khaled Toukan。
目前公众号平台改变了推送机制，点“赞”、点“在看”、添加过“星标”的同学，都会优先接收到我的文章推送，所以大家读完文章后，记得点一下“在看”和“赞”。
9 月 9 日，2022 年科学突破奖获奖名单在美国旧金山公布。生命科学奖、物理学奖、数学奖分别授予 5 个项目共 9 位科学家，每个项目奖金金额为 300 万元。
这个定义的关键在于“ 无中断”，但恰好难点也在“无中断”上面，因为无论是单个硬件还是单个软件，都不可能做到无中断，硬件会出故障，软件会有bug；硬件会逐渐老化，软件会越来越复杂和庞大……
来源：DeepHub IMBA本文约2000字，建议阅读5分钟核密度估计是一种非参数统计方法，用于估计数据样本背后的概率密度函数。 在20世纪，统计学还处于起步阶段计算机还不是那么流行的时候，假设正态分布是生成数据的标准。这主要是因为在那个所有结果都是手工计算的时代，正态分布可以使计算不那么繁琐。 但在这个大数据时代，随着计算能力的提高，数据的可用性使得统计学家采用了更现代的技术——非参数统计。这里我们将讨论一种这样的方法来估计概率分布，核密度估计。 n个随机变量服从分布函数F。对数据的假设越多，我们就
当选美国国家工程院院士是工程领域专家的最高专业荣誉之一，以表彰入选者「在工程研究、实践、教育等方面做出的重大贡献」，「在新兴领域技术做出的开拓性工作和传统工程领域中的重大贡献」以及「在开发/实施工程教育方面的创新贡献」。
我们生存的这个地球正在被谁影响和改变？ 年底了，各行各业的“年度总结报告”都该发表了。作为科学界最权威杂志之一，《自然》（Nature）也在今天凌晨发布了本年度科技界最重磅榜单之一——十大年度人物。 一时之间，这份榜单受到了国内外各界广泛关注。 但如果你以为这又是一次枯燥又乏味的学术总结大会，那就大错特错了！在每年《自然》的年度人物评选中，我们都能够看到很多光环环绕的科学家之外应该被关注的幕后工作者和为了改变科学环境而不停止斗争的“英雄们”，他们改变和影响着整个社会科学发展的土壤，也在影响和改变着这个社会。
Spring Cloud Task是一个用于短暂任务（short-lived task）的框架，通常用于执行一些批量处理任务。但是，有时候需要执行的任务非常大，需要将任务拆分成多个小任务，并行执行以提高执行效率。为了解决这个问题，Spring Cloud Task提供了一个称为“任务分区”（Task Partitioning）的高级特性。
博主毕业4年了，最近秋招开始了，每次回想起自己的秋招，都感觉到当时自己特别的可惜（菜是原罪）,自己当时简历上面的项目，只有一个 农资电商平台,当时的秒杀系统还没有那么普及（简历人均秒杀系统）。
随着越来越多的人参与到互联网的浪潮来，曾经的单体应用架构越来越无法满足需求，所以，分布式集群架构出现，也因此，分布式搭建开发成为了Web开发者必掌握的技能之一。那什么是分布式呢？怎么实现分布式以及怎么处理分布式带来的问题呢？本系列文章就来源于对分布式各组件系统的学习总结，包含但不限于Zookeeper、Dubbo、消息队列（ActiveMQ、Kafka、RabbitMQ）、Nosql（Redis、MongoDB）、Niginx、分库分表MyCat、Netty等内容。作为跟大多数人一样的学习使用者，而非布道者，个人理解难免会有偏差或是其它错误，希望各位读者不吝指教。
科学知识主要存储在书籍和科学期刊中，通常是 PDF 格式。然而，PDF 格式会导致语义信息丢失，尤其是数学表达式。为此，MetaAI 最新提出了 Nougat (Neural Optical Understanding for Academic Documents)，这是一个 Visual Transformer，可执行光学字符识别（OCR）任务，将科学文档处理成标记语言。
近期，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的Jiang Guo等人在J Chem Inf Model杂志发表文章，介绍了一种从化学文献中提取反应的自动化方法。该方法将这类任务表述为结构预测问题，并通过一个由产物提取和反应角色标记组成的两个阶段的深度学习架构来解决。
文件小的时候，客户端和服务端之间的文件传输。很难感知出问题来。如果文件比较大了，不管是从服务器下载文件还是往服务器上传文件都是一个问题。这里插入一个分治思维、大文件的上传和下载能很好的体现该思维。如果一个问题比较难，我们可以不断的拆解成很多个子问题，不断拆开直到我们能解子问题。当我们把多个子问题解决完的时候，距离目标已经很近了。(拆分和聚合)
化学文献中蕴含着丰富信息，通过“化学文本挖掘技术”提取关键数据，从而构建庞大的数据库，不仅能够为实验化学家提供详尽的物理化学性质和合成路线指引，还能够为计算化学家提供丰富的数据和洞见用于模型构建和预测。然而，由于化学语言的复杂性和论文风格的多样性，从化学文献中提取结构化数据是一项极具挑战性的任务。因此，许多文本挖掘工具应运而生，旨在解决这一棘手难题，助力科学研究迈向新的高峰。然而，这些针对特定数据集和语法规则构建的文本提取模型往往缺乏灵活的迁移能力。近两年，以ChatGPT为代表的大语言模型（LLMs）风靡全球，引领了人工智能和自然语言处理领域的快速发展。能否利用通用大语言模型强大的文本理解和文字处理能力，从复杂化学文本中灵活准确地提取信息，解放数据标注工人的劳动力，加速领域数据的收集呢？
本文介绍基于Python中的ArcPy模块，基于一个大文件夹，遍历其中每一个子文件夹中所有的遥感影像栅格文件，并将原本的每一景遥感影像文件四等分切割，或裁剪为其他指定个数的小块的方法。
我们平时在阅读论文或者科学文献时，见到的文件格式基本上是 PDF（Portable Document Format）。据了解，PDF 成为互联网上第二重要的数据格式，占总访问量的 2.4%。
面对一个庞然大物，如果没有一个合理的分工分层。任何一个小小失误都会被无限放大，酿成巨大灾难。
自动驾驶汽车行业专家之间正在进行的辩论是LiDAR（光检测和测距）或相机是否最适合SAE 4级和5 级驾驶，争论的焦点在于是否将 LiDAR 与相机系统一起使用，或者只使用没有 LiDAR 的相机系统。LiDAR 的支持者包括 Waymo、Cruise、Uber 和 Velodyne。特斯拉对 LiDAR 的支持最少，而支持相机系统。哪个是最好的解决方案？答案是哪个更擅长识别物体和识别它们。自动驾驶汽车需要有一种方法来识别它在路上看到的东西，这个比那个好吗？ 特斯拉似乎寡不敌众，有更多公司和开发商支持 L
prompt（提示词）是我们和 LLM 互动最常用的方式，我们提供给 LLM 的 Prompt 作为模型的输入，并希望 LLM 反馈我们期待的结果。 虽然 LLM 的功能非常强大，但 LLM 对提示词（prompt）也非常敏感。这使得提示词工程成为一项需要培养的重要技能。
自动驾驶的行业专家一直在争论LiDAR或相机谁更适合SAE 4级和5级驾驶。是否要将LiDAR与相机一起使用，还是仅使用不带LiDAR的摄像头系统。LiDAR的支持者包括Waymo，Cruise，Uber和Velodyne。特斯拉（Tesla）对LiDAR的支持最少，偏向摄像头系统。哪个是最佳解决方案？
今天给大家介绍我们湖南大学DrugAI课题组发表在Briefings in Bioinformatics上发表的一篇综述。这篇综述从“单一神经网络、多任务学习、迁移学习和混合模型”这4个方面，介绍了近年来深度学习如何从生物医学文献文中挖掘命名实体以及相关数据集。作者挑选了几个有代表性的方法，在6个常用的数据集上进行了实验比较。结果发现，深度学习的方法要普遍优于传统方法，并且不同的方法和数据集之间也有较大的差异。最后，作者总结了生物医学命名实体（BioNER）存在的一些挑战和未来的发展。
上周六，名为“数学文化”（微博认证为：数学文化主编、南方科技大学数学教授汤涛院士）的微博发布消息：据说李钟教授已经在中科院数学所南楼做了用Reich定理证明黎曼猜想的报告，希望结果正确！
有地球人工智能理论和基础设施的突破将把地球科学带入下一个阶段: 地球人工智能。地球科学界必须赶上观测数据集爆炸的步伐，以可承受的成本和足够的准确性迅速建立可用的人工智能模型。地球人工智能的研究和开发仍处于初级阶段，从数据到模型到操作的所有重大挑战都可以在从学术界到政府和工业界的所有部门中获得无数机会。地球人工智能的未来是光明的，对整个人类社会和地球系统极为有益，它应该将我们的文明推进到其下一个史诗般的阶段，并将地球转变成一个更可持续、更健康的星球。
我们使用HAL库来开发项目，如果框架设计的好的话，在rtos上面代码不需要改动太多。
论文地址：https://advances.sciencemag.org/content/5/12/eaay6946
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