分子力(molecular force)，又称分子间作用力、范得瓦耳斯力，是指分子间的相互作用。当二分子相距较远时，主要表现为吸引力，这种力主要来源于一个分子被另一个分子随时间迅速变化的电偶极矩所极化而引起的相互作用；当二分子非常接近时，则排斥力成为主要的，这是由于各分子的外层电子云开始重叠而产生的排斥作用。 HT for Web 提供了弹力布局（也称为力导向布局）的功能，即根据节点之间存在互斥力，相互连接的节点间存在引力， 弹力布局运行一段时间后，整体拓扑网络结构会逐渐达到收敛稳定的平衡状态。这个功能很有
分子力(molecular force)，又称分子间作用力、范得瓦耳斯力，是指分子间的相互作用。当二分子相距较远时，主要表现为吸引力，这种力主要来源于一个分子被另一个分子随时间迅速变化的电偶极矩所极化
机器之心报道 编辑：张倩、陈萍 英国《金融时报》等外媒报道称，美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室（LLNL）的国家点火装置（NIF）已经在一项使用激光的可控核聚变实验中取得了重大突破，首次实现了聚变反应的净能量增益，即输出的能量大于输入的能量，这可能成为核聚变发电的一个里程碑。 在这个寒冷的冬天，相信很多人都体会到了能源的重要性。 为了方便、高效地获得清洁能源，人们很早就将目光投向了核能技术，尤其是被称为清洁能源圣杯的「可控核聚变」。 核聚变，又称融合反应，是指将两个较轻的核结合而形成一个较重的核和一个极轻的核（
路径规划 多智能体强化学习路径规划 基于以上分析，移动机器人智能路径规划方法研究虽然取得了重要成果，但仍存在局限性，如遗传算法、蚁群算法容易陷入局部最优，神经网络算法需要大量样本。目前的改进算法以多种算法相结合、分层优化等方式为主，虽弥补了缺点，但存在诸多发展瓶颈，如算法复杂度增加，收敛速度慢。 较于其他算法，强化学习，学习能力强，适应复杂未知环境，但目前强化学习的试错学习、状态泛化，需要耗费大量资源。 避障方法 集群协同避障汇总 奖惩函数 与 避障的关系 人工势场法 人工势场路径规划技术的基本思想是将机器
博雯 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 现在，科学家们终于搞懂蜘蛛是怎么飞行的了。 哦不对，放错了，是这个： 加州大学的科学们假设，蜘蛛虽然没有翅膀，但却可以依靠自己吐出蛛丝的负电荷，以及地球大气中的正电势场形成的电场来飞行。 基于这一假设，研究团队正经进行了受力分析和数值模拟，实验结果发表在统计物理学、非线性物理领域的期刊Physical Review E上： 对此网友们热烈讨论，并表示： 蜘蛛统治世界的时代已经不远了！ 不过在蜘蛛真的统治世界之前，还是让我们先来看看它飞行的原理。
美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室（LLNL），从一个实验性核聚变反应堆中，让核聚变反应产生的能量多于了这一过程中消耗的能量。
众所周知，所有材料都是由原子组成，原子包含电子、质子和中子等亚原子粒子。这些亚原子粒子也称为带电粒子。电子带负电荷，而质子带正电荷。
我们知道动画是由一帧一帧的图像连续播放形成，一般电影是一秒放24帧，也就是24fps，然后一般的视频是30fps的，虚拟现实要求达到90fps，那么关键帧就是指动画序列中的重要帧或关键时刻，用于定义动画中物体的位置、姿态、形状等
电池、铜线和磁铁大家都很常见吧 这个“黄金三角” 往往能组成很有意思的东西 比如一个简易的电磁列车 ▼ 是不是觉得很神奇 然而吃瓜群众一脸懵逼 都想问 它的原理是什么呢？ 电池有正负极 电池两段的强
理论基础:导体是内部具有较多可以自由移动的电荷的物体. 绝缘体是内部没有或者有很少可以自由移动的电荷的物体. +代表空穴带正电 -代表电子带负电 两竖线之间表示无自由移动电子或空穴部分,相当于绝缘体 没加电压时:P ++| |-- N 当P加低电压N加高电压时,空穴会被P区的外加电压带负电荷的电极向左吸引,电子会被向右吸引.同时空穴会被N区电极向左排斥,电子会被P区电极向右排斥.又因为PN之间自由移动的空穴和电子是有限的数量. 于是形成:P +| |- N 绝缘体部分变的更宽了,外加电压越大,绝缘体部分会
机器之心报道 编辑：泽南 想要看到电子的固体形态，还得靠石墨烯。 电子是带有负电的亚原子粒子，是构成物质的基本粒子之一，质量极轻，自旋速度很快，通常会被束缚在原子内部，然而它也可以「形成固体」。 在完美的条件下，电子可以在某些材料内自行排列成整齐的蜂窝状图案——就像固体中的固体。物理学家们首次对这些「维格纳晶体」进行了成像。 这种晶体以匈牙利 - 美国理论物理学家、数学家，量子力学对称性理论基础奠基人尤金 · 维格纳（Eugene Wigner）的名字命名，他在 1934 年首次预测了维格纳晶体的存在。
机械臂在完成力控制相关时，需要保证对接方向上精确力控制以及其他方向上的柔顺控制，并且机械臂需要避免与环境的碰撞。针对力控制任务的特点，本文提出基于空间七自由度冗余机械臂混合阻抗控制策略；在冗余机械臂控制中，改进了传统基于运动学构型控制的冗余分解方法，增加运动学相关函数（臂角）作为其扩展任务，引入阻尼项系数避免运动学奇异，由此提出具有奇异鲁棒性的加速度级冗余分解方法；
来源：ScienceAI本文约2100字，建议阅读10+分钟利用 DeepMind 先进的蛋白质知识，清华大学的科学家们设计出能够抵抗 COVID-19 免疫逃逸的突变单克隆抗体。 利用 DeepMind 先进的蛋白质知识，清华大学的科学家们设计出能够抵抗 COVID-19 免疫逃逸的突变单克隆抗体。 2020 年底，AlphaFold 2 的问世震惊了结构生物学界，AlphaFold 2 是谷歌人工智能部门 DeepMind 开发的深度学习神经网络的第二个版本。AlphaFold 解决了数十年来蛋白质如何
人工势场法是一种经典的机器人路径规划算法。该算法将目标和障碍物分别看做对机器人有引力和斥力的物体，机器人沿引力与斥力的合力来进行运动。
腾讯云高级工程师。负责监控和可观测系统的开发。Tvision Tcharts 自研图表项目负责人。在华为、腾讯“全新”设计过多个大型项目的核心架构。技术理念：借鉴，融合，到自主创新。
原文链接：https://www.elprocus.com/mosfet-as-a-switch-circuit-diagram-free-circuits/
所谓悬浮就是上不着天、下不着地、哪也不挨、悬在半空，磁悬浮就是利用磁场的作用力使物体上不着天下不着地。磁悬浮技术主要被用做有相对运动的两个物体之间，避免运动时相互接触产生摩擦。常见的使用场合是磁悬浮列车和磁悬浮轴承。老师就这两个方面给宝宝们瞎想一把。 1 电磁基础知识。在讲两个应用之前先说说磁悬浮技术的基础知识。 1.1 磁力。宝宝们都知道，磁铁有两个极，分别叫N极和S极，同性磁极相互排斥，异性磁极相互吸引。也就是说，两个磁铁之间存在着作用力，我们叫做磁力。磁力不仅存在于两个磁铁之间，
随着大规模数据集预训练模型的广泛应用，迁移学习已成为计算机视觉任务中的关键技术。但是，从大量的预训练模型库中为特定下游任务选择最优的预训练模型仍然是一个挑战。现有的方法主要依赖于编码的静态特征与任务标签之间的统计相关性来测量预训练模型的可迁移性，但它们忽略了微调过程中潜在的表示动力学的影响，导致结果不可靠，尤其是对于自监督模型。在本文中，我们从潜在能量的角度提出了一种新颖的方法——PED，来解决这些挑战。我们将迁移学习动力视为降低系统潜在能量的过程，并直接对影响微调动力学的相互作用力进行物理学建模。通过在物理驱动模型中捕获动态表示的运动来降低潜在能量，我们可以获得增强和更稳定的观测结果来估计可迁移性。在10个下游任务和12个自监督模型上的实验结果表明，我们的方法可以顺利集成到现有的优秀技术中，增强它们的性能，这揭示了它在模型选择任务中的有效性和发掘迁移学习机制的潜力。我们的代码将在https://github.com/lixiaotong97/PED上开源。
摘要 本文介绍了一种适合挖掘超大型数据库的聚类和排序ordination算法，包括微阵列表达式研究microarray expression studies产生的数据库，并对其稳定性进行了分析。 在实际条件下，利用一个酵母细胞周期实验，对6000个基因进行实验，并对每个基因进行18个实验测量。 将数据库对象分配X、Y坐标及顺序的过程，在随机启动条件下，以及在开始相似度估计中对小扰动的处理是稳定的。 对聚类通常共同定位的方式进行了仔细的分析，而在不同的初始条件下偶尔出现的大位移则被证明在解释数据时非常有用。 当只报告一个聚类时，就会丢失这种额外的稳定性信息，这是目前已被接受的实践。 然而，在分析大型数据收集的计算机聚类时，人们认为这里提出的方法应该成为最佳实践的标准部分。
将 ChatGPT 与人类价值观对齐 (RLHF) 的过程中，很重要的一步是人工生成对答案偏好的排序，并且训练一个奖励模型 (reward model) 学习人类的偏好。近期的一个研究表明，基于排序偏好的人机对齐，其优化问题几乎等价于电磁学之父麦克斯韦在一百多年前考虑过的问题：将若干个带同号电荷的粒子限制在 0 到 1 的区间内，这些电荷将如何分布以达到最低势能？这个问题也跟菲尔兹奖得主 Stephen Smale 的第七问题密切相关。
原项目是一个Web项目，采用传统的Servlet方式，后台主要完成的工作是计算节点的坐标，将节点的坐标封装成json格式由与前台进行交互。前期阶段，从前后台的数据传输方面尝试对代码进行理解，但是原始代码运行环境未知，现有的代码在运行时会有各种错误，未果，放弃。现在直接将后台的业务处理代码抽离进行抽离。目的是形成一个最简单的可执行的布局算法效果展示的SDK
F表示两点间弹簧的作用力，K是弹簧的劲度系数，X为弹簧拉伸或收缩的长度，弹簧静止状态时X=0.
人工势场法是局部路径规划的一种比较常用的方法。这种方法假设机器人在一种虚拟力场下运动。
本期要介绍的论文有点特殊，它不是人工智能在某个领域的新理论或者实践，而是关于人工生命（Artificial Life）和进化计算（Evolutionary Computation）领域的奇闻轶事合辑。
作为一个前端，说到可视化除了听过 D3.js 的大名，常见的可视化库还有 ECharts、Chart.js，这两个库功能也很强大，但是有一个共同特点是封装层次高，留给开发者可设计和控制的部分太少。和 EChart、Chart.js 等相比，D3.js** 的相对来说自由度会高很多，得益于 D3.js 中的 SVG 画图对事件处理器的支持**，D3.js 可将任意数据绑定到文档对象模型（DOM）上，也可以直接操作对象模型（DOM）完成 W3C DOM API 相关操作，对于想要展示自己设计图形的开发者，D3.js 绝对是一个不错的选择。
很多朋友觉得PID是遥不可及，很神秘，很高大上的一种控制，对其控制原理也很模糊，只知晓概念性的层面，知其然不知其所以然，那么本文从另类视角来探究微分、积分电路的本质，意在帮助理解PID的控制原理。
多核处理器下，会存在多个进程处于内核态的情况，而在内核态下，进程是能够訪问全部内核数据的，因此要对共享数据进行保护，即相互排斥处理
我们创作了一个用于绘制大型无向图的开源工具箱。 这个工具箱是基于一个以前实现的闭源算法，即VxOrd。 我们的工具箱，我们称之为OpenOrd，通过合并切割incorporating edge-cutting、多级方法multi-level approach、平均链接聚类average-link clustering和并行实现parallel implementation，将VxOrd的功能扩展到大型图形布局。 在每个层次上，顶点都使用力导向布局和平均链接聚类来分组。 分组的顶点会被重新绘制，上述过程不断重复。 When a suitable drawing of the coarsened graph is obtained, the algorithm is reversed to obtain a drawing of the original graph. 在得到粗化图coarsened graph的一幅合适的图时，该算法得到了相反的结果，得到了原始图的图像。 这种方法导致了包含本地和全局结构的大图形的布局。 本文给出了该算法的详细描述。 给出了使用超过600 K个节点的数据集的例子。 代码可在www.cs.sandia.gov/smartin上获得。
人工势场法路径规划是由Khatib提出的一种虚拟力法(Oussama Khatib，Real-Time obstacle Avoidance for Manipulators and Mobile Robots. Proc of The 1994 IEEE.)。它的基本思想是将机器人在周围环境中的运动，设计成一种抽象的人造引力场中的运动，目标点对移动机器人产生“引力”，障碍物对移动机器人产生“斥力”，最后通过求合力来控制移动机器人的运动。应用势场法规划出来的路径一般是比较平滑并且安全，但是这种方法存在局部最优点问题。
Link：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.1c07638
人工势场法是由Khatib提出的一种机器人路径规划算法。该算法将目标和障碍物分别看做对机器人有引力和斥力的物体，机器人沿引力与斥力的合力来进行运动。
在操作系统中，进程之间常常会存在相互排斥（都须要共享独占性资源时）和同步（完毕异步的两个进程的协作）两种关系。而信号量和PV操作完美有效的处理了这两种情况。
人们常看到这种现象：电磁波能在真空任意传播，但声波却不能。科学家也一直认为声波几乎不可能穿越真空。事实上这是个大误会。我们深入研究后发现，声波同样能穿越 真空传播。这一发现极具研究价值。
在说核武器之前先说说嘛叫武器，所谓武器就是军事斗争的工具。从广义的理解，所有能够削弱敌方军事力量的工具都是武器，除了宝宝们常说的枪炮之类的东东，还包括用于心理战的宣传工具、用于信息战的干扰设备、计算机病毒软件等等都可以称为武器。我们这里所说的武器是指狭义理解的武器，也叫兵器，是指能够直接杀伤敌方作战人员、破坏和摧毁敌方军事设施的工具。杀伤和摧毁敌方的人员和设施，意味着要对他们做功，让敌人的脑袋搬家、让敌方的东西失效乃至粉碎，这就需要所使用的工具必须含有能量或便于对工具施加能量使其达到最佳的杀伤效果
对于前段时间流出的QQ群数据大家想必已经有所了解了，处理后大小将近100G，多达15亿条关系数据（QQ号，群内昵称，群号，群内权限，群内性别和年龄）和将近9000万条群信息（群号，群名，创建时间，群介绍），这些数据都是扁平化的2维表格结构，直接查询不能直接体现出用户和群之间的直接或者间接关系。通过数据可视化，可以把扁平结构的数据作为点和线连接起来，从而更加直观的显示出来从而进行分析。 d3.js是一个近年来推出的基于javascript的数据展示库，全称为Data Driven Document， 在浏览器
因为自己的工作内容跟图表打交道比较多，所以最近一直在看 Canvas 相关的内容。如果你也需要使用 Canvas，推荐 Franks laboratory 的频道。而且，新年即将到来，想着整合下学到的知识点，给大家拜个早年。
黑白图像直方图 发布时间: 2017年7月9日 18:30 最后更新: 2017年7月10日 21:08 时间限制: 1000ms 内存限制: 128M 描述 在一个矩形的灰度图像上，每个像素点或者是黑色的或者是白色的。黑色像素点用1表示，白色像素点用0表示。现在要求你编写一个程序，计算每列上黑色像素点的个数并输出。如下图所示是一个6∗8的黑板图像。 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0
今天给大家复现上次提到的Nature文章中对单细胞不同亚群的特征基因进行展示的气泡图。
该算法遵循两个简单的原则：有边连接的节点应该互相靠近；节点间不能离得太近。FR算法建立在粒子物理理论的基础上，将图中的节点模拟成原子，通过模拟原子间的力场来计算节点间的位置关系。算法通过考虑原子间引力和斥力的互相作用，计算得到节点的速度和加速度。依照类似原子或者行星的运动规律，系统最终进入一种动态平衡状态。
英文：JeffHeaton 译文： 云+社区/白加黑大人 https://cloud.tencent.com/developer/article/1035890 基本介绍 在本文中，你会对如何使用JavaScript实现机器学习这个话题有一些基本的了解。我会使用Encon（一个先进的神经网络和机器学习框架）这个框架，并向你们展示如何用这个框架来实现光学字符辨识，模拟退火法，遗传算法和神经网络。Encog同时包括了几个GUI窗体小部件，这些小部件可以更方便地显示出一般机器学习任务的输出。 运行环境 E
在本文中，你会对如何使用 JavaScript 实现机器学习这个话题有一些基本的了解。
作为写代码已经两年的程序员了，lambda已经是再熟悉不过了。其实在众多的编程语言中，python javascript java中都有lambda的影子。包括比较新的编程语言golang，到最后发现其实各种语言的语法和特性都是相互抄袭的，所以在接触新技术的时候，很容易触类旁通。
Deep kinematic inference affords efficient and scalable control of bodily movements
在电信网络拓扑图中，很经常需要用到自动布局的功能，在大数据的层级关系中，通过手工一个一个摆放位置是不太现实的，工作量是相当大的，那么就有了自动布局这个概念，来解放布局的双手，让网络拓扑图能够布局出一个优美的图案，当然在一些复杂的布局中，光有自动布局还是不行的，还是需要手工地做些相应的调整，才能让界面图案更加的完美。今天我们来聊聊电信网络拓扑图 HT for Web 在自动布局上面的相关内容。 在 HT for Web 中有提供两种布局方案，一个是 AutoLayout，一个是 ForceLayout。Aut
本文介绍了电信网络拓扑图自动布局的相关内容，包括两种布局方案：AutoLayout和ForceLayout。AutoLayout提供几套固定的布局算法，让用户根据不同的需求选择不同的布局算法，如圆形布局和对称布局。ForceLayout则是根据节点之间存在互斥力，相互连接的节点间存在引力，来动态布局节点的。
周三的午休时间，我在ThoughtWorks北京办公室分享了一场《架构整洁之道导读》。当谈到分享组件聚合原则的时候，很多同事表示难以理解。究其缘由，是我们无法将组件违反原则的后果对应到真实项目的问题上，这就导致原则和实践之间的不一致。讨论的过程异常激烈，但是很遗憾地最终并没有得到一个服众的结论。所以为了进一步澄清这些争议点，我决定专门组织一场针对组件聚合原则张力图的讨论会。在吴大师的鼓动下，时间定在下周四晚上的8点半，与会人员大多是咨询团队的技术教练，也有我们项目上的客户。
以下交叉熵计算函数输入中的logits都不是softmax或sigmoid的输出，因为它在函数内部进行了sigmoid或softmax操作
2.进入函数ngx_init_cycle,调用每一个核心模块的create_conf
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