تمكنت العديد من الجامعات وفرق البحث في الداخل والخارج من تحقيق تنبؤ عالي الدقة لخصائص مضادات الأكسدة للمواد الجديدة عالية الحرارة من خلال تقنية شجرة القرار المعززة بالتدرج
تمكنت جامعة فلوريدا وغيرها من الجامعات من زيادة كفاءة البحث عن الموصلات الفائقة ذات درجات الحرارة العالية بمقدار 5 مرات من خلال نموذج التعلم العميق BETE-NET.
قامت HyperAI بتجميع 8 مجموعات بيانات عالية الجودة لك، تغطي العديد من الجوانب مثل الثقافة الصينية التقليدية، والنقل الحضري، والأماكن ذات المناظر الخلابة.
واقترح فريق جامعة بكين إطار عمل للتنبؤ بقوة دافعة طفرة الفيروس المدفوعة بالتطور E2VD، والذي يمكن استخدامه للتنبؤ بفيروس كورونا الجديد وفيروس نقص المناعة البشرية وما إلى ذلك.
حصلت شركة Generate على استثمارات من شركة سامسونج، كما توصلت في السابق إلى تعاون معمق مع شركة Novartis وشركة Amgen وشركات أخرى. وفي الوقت الحالي، دخلت العديد من الأدوية المرشحة مرحلة التجارب السريرية.
تمت دعوة البروفيسور تشنغ وي من كلية الإحصاء وعلوم البيانات بجامعة نانكاي في الحلقة السادسة من سلسلة Meet AI4S المباشرة. تعالوا و احجزوا موعدًا لمشاهدة البث المباشر!
أطلق الآن قسم البرامج التعليمية في الموقع الرسمي لشركة HyperAI "دليل البدء في استخدام LAMMPS: التحكم في درجة الحرارة npt لتقدير نقطة انصهار النحاس FCC".
اقترح فريق من جامعة كونمينغ للعلوم والتكنولوجيا وجامعة المحيط الصينية طريقة مشتركة لدمج الصور الطبية غير المتوافقة تعتمد على محاذاة الميزات خطوة بخطوة في اتجاهين.