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    正本清源还是个人偏见:聊聊朱存松教授的人工智能雄文

    1 近日朋友圈里广泛传播了一篇文章“浅谈人工智能:现状,人物,架构与统一|正本清源”。这篇文章于2017年11月2日刊登于视觉求索公众号。 这篇文章引起了广泛的关注。有很多朋友在讨论。我也认真的读了很多遍。我需要声明,虽然作为一个博士,我受过比较严格的科研训练。但是人工智能这一领域,我谈不上专家。 朱教授的雄文里面介绍了很多人工智能的知识,有的是我知道的,有的是我不知道的。有些事我想对熟悉一些,还有一些事我想对陌生一点。另外有一些当然我就一无所知了。 但是因为朱教授的文章里面涉及到了世界观和方法论的问题

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    webgl图库研究(包括BabylonJS、Threejs、LayaboxJS、SceneJS、ThingJS等框架的特性、适用范围、支持格式、优缺点、相关网址)

    为实现企业80%以上的生产数据进行智能转化,在烟草、造纸、能源、电力、机床、化肥等行业,赢得领袖企业青睐,助力企业构建AI赋能中心,实现智能化转型升级。“远舢文龙数据处理平台”以AI驱动,构建5G时代下企业数智基础,从根本上改变了数据采集、存储和使用的方式,是当下企业构建数字化与智能化能力的首选产品。“远舢知识图谱平台”,作为国内第一批落地应用的“知识图谱”,平均缩短智能化应用开发周期70%,延长企业分析决策应用生命周期150%。“远舢Hybrid Twin”构建面向未来智能工厂全场景的全息交互模式,实现物理空间与数字空间的混合孪生。为国产工业AI新锐,以远舢工业云平台为核心,以AI驱动的方式,打造一个用户可以自研APP的智能云平台,变革未来企业IT消费模式,输送企业转型升级动能,为企业创造可量化价值。我们在这领域展示出来的强大产品竞争力,以及公司团队深耕制造、脚踏实地、坚持打造极致产品的理念,持续提供增值服务,我们期待和坚信远舢公司能成为未来企业级人工智能领域的独角兽! 本文为选择合适的webGl框架,为后续项目奠定基础;避免盲目选择框架,导致后续项目重构带来不必要的成本浪费。本文清楚的讲述了各个框架的特点,适用范围,优缺点以及相关网址范例;以便于后续更快速的开发,提高生产效率,最后进行总结。

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    一个模型搞定元素周期表常见元素:中国团队打造分子模拟预训练模型,最高节省90%数据

    白交 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 分子模拟领域的预训练模型,来了! DPA-1,中国团队深势科技以及北京科学智能研究院等机构打造,能覆盖元素周期表大多数常见元素。 在各类数据集上的迁移学习结果表明,该模型能大幅降低新场景对数据的依赖,甚至在特定条件下能省去90%的数据。 用大模型的思路打开分子模拟 机器学习辅助下的原子间势能面(PES)建模,与相应的机器学习势函数正在彻底改变分子模拟领域。PES是用于描述化学体系的一个基本量,通过它能得到大量原子间相互作用的信息。 过去传统的分子模拟,

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