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为什么搞AI的更容易彼此diss？. 因为连研究成果都难以复现啊. 全世界最聪明的人们正在前赴后继地投入对AI的研究，但伴随着一个又一个惊人的成果发布，最基本的事情却出问题了——不同研究者之间没法“对话”了。. 在成都电子科技大学做活体检测方向研究 ...
鸿蒙也会吸收社区的优秀技术和代码，用了 AOSP（Android 开源项目）的开源代码，就判断鸿蒙是 Android 换了皮，说明这类吐槽者没有太准确理解什么是开源。今年 10 月，鸿蒙第三阶段的开源代码会上线，来自 AOSP 社区的、由 Google 贡献的代码几乎没有
就在 AlphaFold2 开源论文登上 Nature 的同一天，Baker 团队的 RoseTTAFold 也登上 Science。. RoseTTAFold 只需要一块 RTX2080 显卡，就能在 10 分钟左右计算出 400 个氨基酸残基以内的蛋白质结构。. 这样的速度，意味着什么？.
选择字号： 小 中 大. “阿尔法折叠2”实现开源. 将助力开发更强大的蛋白质结构预测技术. 它代表着科学家将广泛使用能精确测定蛋白质3D形状的软件。. 7月16日，总部位于英国伦敦的DeepMind公司发布了其深度学习神经网络AlphaFold 2的开源版本，并在《自然》杂志 ...
7月16日，总部位于英国伦敦的DeepMind公司发布了其深度学习神经网络AlphaFold 2的开源版本，并在《自然》杂志的一篇论文中描述了其方法。. 理解蛋白质的结构有助于确定蛋白质的功能，了解各种突变的作用。. 截至目前，约有10万个蛋白质的结构已经用实验方法 ...
简介：用密度泛函理论计算固体的电子结构。它基于键结构计算最准确的方案——完全势（线性）缀加平面波(L)APW + 局域轨道(lo)方法。在密度泛函中可以使用局域（自旋）密度近似(LDA)或广义梯度近似(GGA)。WIEN 2000使用全电子方案，包含相对论影响。
开源期刊要怎么解释来才比较准确呢—— 开源期刊是一种免费的网络期刊,旨在使所有用户都可以通过因特网无限制地访问期刊论文全文.此种期刊一般采用作者付费出版、读者免费获得、无限制使用的运作模式,论文版权由作者保留. industrial robot ...
同日登上顶刊！. 两大AI预测蛋白结构算法开源，实现超高准确率. Evelyn Zhang 7月16日. 7月15日，《自然》（Nature）上线了DeepMind团队蛋白质结构预测模型AlphaFold2的详细论文，并分享了该系统的开源代码。. 谷歌旗下人工智能公司DeepMind在题为“Highly accurate …
前段时间，《自然》杂志刊登了 DeepMind 的两篇论文，介绍了该公司在蛋白质结构预测方向的最新进展。研究表明，DeepMind 的 AlphaFold 所预测的蛋白质结构已经能达到原子水平的准确率。与此同时，他们还在 GitHub 上公开了 AlphaFold 的源代码。
大家好。有一个经典论文上的算法，我费了好大劲才实现，但是不能还原实验结果。这是一篇经典论文提出的算法，无数的论文都引用过，所以人家的数据不可能有问题。我还原不了应该是我的代码写的有问题。原作者是宾夕法尼亚大学的学者（不知道是不是教授），我想发个邮件问人家要源代码 ...
为什么搞AI的更容易彼此diss？. 因为连研究成果都难以复现啊. 全世界最聪明的人们正在前赴后继地投入对AI的研究，但伴随着一个又一个惊人的成果发布，最基本的事情却出问题了——不同研究者之间没法“对话”了。. 在成都电子科技大学做活体检测方向研究 ...
鸿蒙也会吸收社区的优秀技术和代码，用了 AOSP（Android 开源项目）的开源代码，就判断鸿蒙是 Android 换了皮，说明这类吐槽者没有太准确理解什么是开源。今年 10 月，鸿蒙第三阶段的开源代码会上线，来自 AOSP 社区的、由 Google 贡献的代码几乎没有
就在 AlphaFold2 开源论文登上 Nature 的同一天，Baker 团队的 RoseTTAFold 也登上 Science。. RoseTTAFold 只需要一块 RTX2080 显卡，就能在 10 分钟左右计算出 400 个氨基酸残基以内的蛋白质结构。. 这样的速度，意味着什么？.
选择字号： 小 中 大. “阿尔法折叠2”实现开源. 将助力开发更强大的蛋白质结构预测技术. 它代表着科学家将广泛使用能精确测定蛋白质3D形状的软件。. 7月16日，总部位于英国伦敦的DeepMind公司发布了其深度学习神经网络AlphaFold 2的开源版本，并在《自然》杂志 ...
7月16日，总部位于英国伦敦的DeepMind公司发布了其深度学习神经网络AlphaFold 2的开源版本，并在《自然》杂志的一篇论文中描述了其方法。. 理解蛋白质的结构有助于确定蛋白质的功能，了解各种突变的作用。. 截至目前，约有10万个蛋白质的结构已经用实验方法 ...
简介：用密度泛函理论计算固体的电子结构。它基于键结构计算最准确的方案——完全势（线性）缀加平面波(L)APW + 局域轨道(lo)方法。在密度泛函中可以使用局域（自旋）密度近似(LDA)或广义梯度近似(GGA)。WIEN 2000使用全电子方案，包含相对论影响。
开源期刊要怎么解释来才比较准确呢—— 开源期刊是一种免费的网络期刊,旨在使所有用户都可以通过因特网无限制地访问期刊论文全文.此种期刊一般采用作者付费出版、读者免费获得、无限制使用的运作模式,论文版权由作者保留. industrial robot ...
同日登上顶刊！. 两大AI预测蛋白结构算法开源，实现超高准确率. Evelyn Zhang 7月16日. 7月15日，《自然》（Nature）上线了DeepMind团队蛋白质结构预测模型AlphaFold2的详细论文，并分享了该系统的开源代码。. 谷歌旗下人工智能公司DeepMind在题为“Highly accurate …
前段时间，《自然》杂志刊登了 DeepMind 的两篇论文，介绍了该公司在蛋白质结构预测方向的最新进展。研究表明，DeepMind 的 AlphaFold 所预测的蛋白质结构已经能达到原子水平的准确率。与此同时，他们还在 GitHub 上公开了 AlphaFold 的源代码。
大家好。有一个经典论文上的算法，我费了好大劲才实现，但是不能还原实验结果。这是一篇经典论文提出的算法，无数的论文都引用过，所以人家的数据不可能有问题。我还原不了应该是我的代码写的有问题。原作者是宾夕法尼亚大学的学者（不知道是不是教授），我想发个邮件问人家要源代码 ...
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