人工智能

1. 首页
2. IT互联网
3. 人工智能

AI医疗革命：英伟达GTC 2025医疗健康与生命科学会议全分析

AI医疗革命：英伟达GTC 2025医疗健康与生命科学会议全分析 一、GTC 2025：AI 医疗的算力与生态双突破 1.1 黄仁勋演讲核心：从训练到推理的代际跨越在科技界瞩目的英伟达 GTC 2025 大会上，英伟达 CEO 黄仁勋的主题演讲成为全场焦点，为 AI 医疗领域带来了极具变革性的消息。此次演讲中，新一代 AI 芯片 Blackwell Ultra 及 GB300 超级芯片的发布，犹

人工智能 2025年04月24日 117 点赞 0 评论 14384 浏览

华为昇腾310P 176T算力AI 智能计算模组规格书

目录 产 品介绍 ...................................................................................................................................... 3 1、产品简介.............

人工智能 2025年04月24日 131 点赞 0 评论 1896 浏览

公共数据库+泛癌分析，全基因组DNA甲基化相关也能轻松6分+

Genome-wide DNA methylation profiling and identification of potential pan-cancer and tumor-specific biomarkers 全基因组DNA甲基化分析和潜在的泛癌症和肿瘤特异性生物标志物的鉴定 发表期刊：Mol Oncol 发表日期：2022 Jan 2 DOI:  10.1002/1878-0261

人工智能 2025年04月24日 41 点赞 0 评论 14311 浏览

x + 1 = 1/x

“一个数加一等于它的倒数，求这个数。” 看到这个题目，我先是愣了一下：“还有这种神奇的数？”然后我就立马觉得自己有些废了，两年前才刚知道的黄金分割率φ（=0.6180339887……），它加上一不正是它的倒数（1.6180339887……）吗？ 我进一步把这个式子（x + 1 = 1/x）列出来以后， 得 x - 1/x +1=0， 两边同时乘x得 x² - 1 + x=0，x² +

人工智能 2025年04月24日 177 点赞 0 评论 15674 浏览

深度解读：智能体2.0 AI Agent多推演进

 AI Agent即AI 代理，长期以来，研究人员一直在追求更完美的AI，可以与人类相当、甚至是超越人类。在1950年代，AIan Turing就将“智能”的概念扩展到了人工实体，并提出了著名的图灵测试。这些人工智能实体就被称为——Agent  目录AI Agent的核心改变LLM的框架优势：以往Agent类型当代

人工智能 2025年04月24日 156 点赞 0 评论 17263 浏览

Apache IoTDB UDF 查询执行源码阅读

作者目前是清华大学软件学院 IoTDB 组在读学生，参与过 Apache IoTDB UDF 模块的代码维护和功能拓展，本文是作者在阅读 Apache IoTDB UDF 模块代码时的一点总结。 概述 UDF(User Defined Functions) 是数据库查询引擎里较为重要的一个模块，其为数据的高级分析提供了更多可能。 UDF 的使用说明可以参考作者的另一篇文章：

人工智能 2025年04月24日 87 点赞 0 评论 15009 浏览

土壤水分特征参数估计（soil water characteristic）

引言 土壤水分特征是水文学研究的重点，在作物模型中也是计算土壤水平衡不可或缺的参数。研究中一般用水分特征曲线来反映土壤的持水特征，渗透特征曲线可以反映土壤渗透特征。 这里面有几个主要的参数 永久萎蔫点（土壤水势约为-1500kp） 最大田间持水量（土壤水势约为-33kp） 饱和含水量（土壤水势为0kp） 饱和渗透率（mm/h） 美国农业局研发的软件 soil water characteris

人工智能 2025年04月24日 106 点赞 0 评论 4514 浏览

第五十九章 使用 ^PERFSAMPLE 监控进程 - 收集样本

第五十九章 使用 ^PERFSAMPLE 监控进程 - 收集样本 本主题介绍 ^PERFSAMPLE 实用程序，这是一种用于分析 IRIS® 数据平台流程的工具。该实用程序处理实时系统上的活动，并呈现采样活动的易于导航的细分，这可以提供对系统的洞察力。例如，可以通过检查 ECP 请求来发现应用程序瓶颈，或者通过查看等待事件的类型来识别整个系统的瓶颈。 要开始，请从感兴趣的 IRIS 实例上的 %S

人工智能 2025年04月23日 188 点赞 0 评论 16130 浏览

pytorch 从指定epoch恢复训练

1、保存模型 保存整个模型 torch.save(net, path) 保存权重 state_dict = net.state_dict() torch.save(state_dict , path) 2、模型训练过程保存 checkpoint = {         "net": model.state_dict(),         'optimizer':optimizer.state

人工智能 2025年04月23日 75 点赞 0 评论 18689 浏览

心理学研究方法（20）

中原焦点团队坚持分享第1082天（20230121） 判别函数分析是根据各种预测变量的情况来预测它们的组合效应需要解决三方面问题：决定两组以上分数差异的统计显著性；对变量进行一定组合，使组间判别最大；决定各组成员的特征。 主成分分析主要应用于没有规定自变量和因变量的多变量问题，对整个相关矩阵进行分析，从而发现变量中的子集。 因素分析又分成探索型和验证型。探索型因素分析旨在通过变量组合而总结数据，为

人工智能 2025年04月23日 83 点赞 0 评论 7914 浏览