Transfer Learning in Scalable Graph Neural Network for Improved Physical Simulation
近年来，基于图形神经网络（GNN）模型在模拟复杂物理系统方面显示出令人鼓舞的结果。但是，培训专用的图形网络模拟器可能会昂贵，因为大多数模型都局限于完全监督的培训。训练模型需要从传统模拟器产生的大量数据。如何应用转移学习来提高模型性能和训练效率。在这项工作中，我们引入了图形网络模拟器的预处理和转移学习范式。首先，我们提出了可扩展的图形u-net…
Federal Polytechnic, Ugep Certificate Programs Admission Form 2024/25
联邦理工学院 Ugep 已开放 2024/2025 学年证书课程申请。这些课程涵盖各个领域，包括技术、商业和职业技能。联邦理工学院 Ugep 证书课程录取表 2024/25 可用证书课程人工智能 (AI) 网络安全计算机维护和维修网页设计和开发图形设计桌面出版计算机化考试 […] 联邦理工学院 Ugep 证书课程录取表 2024/25 首次出现在 FlashLearners 上。
Estimates of All People Experiencing Homelessness in the United States
一份关于大流行期间无家可归者的不那么短的报告，由我缩短了。读起来并不难。大量的图表和图形有助于解释这些文字。深入研究一下，它相当不错。2024 年年度无家可归者评估报告（AHAR 提交给国会）第 1 部分：无家可归者的时间点估计，2024 年 12 月全国估计 […] 文章《美国所有无家可归者的估计》首先出现在 Angry Bear 上。
Mitigating risk: AWS backbone network traffic prediction using GraphStorm
在本文中，我们展示了如何使用我们的企业图形机器学习 (GML) 框架 GraphStorm 来解决大规模复杂网络上的预测挑战，这些挑战受到我们探索 GML 以减轻 AWS 主干网络拥塞风险的实践的启发。
Variations In An Analysis Of Intensive Rent With One Type Of Land (Part 2/2)
5.0 偶然案例这篇文章是上一篇文章的延续。这是密集租金的数值示例。在这里，我先介绍五个偶然案例，然后描述技术选择分析如何随着农业中各种相对加价而变化。5.1 Epsilon 最大比例因子处的切换点在第一个偶然案例中，Alpha 和 Delta 的工资曲线在 Delta 利润率的最大比例因子处相交（图 7）。图 8 显示了租金曲线的图形。在任何更大的比例因子下，Delta 的租金都将为负值。这个偶然案例与利润率比例因子范围的质变有关，其中不存在任何成本最小化技术。工资边界由 Delta 和 Epsilon 技术的工资曲线组成，直到它们之间的切换点。工资边界就在那里结束。对于介于此切换点和 Al
Дженсен Хуанг: «ИИ не суждено стать главным художником игр для ПК»
继 AMD 首席游戏架构师之后，Nvidia 负责人回答了 AI 是否会完全合成游戏图形的问题。
Classroom Instruction Resources Of The Week
每周，我都会发布一篇或两篇帖子，其中包含三到四个特别有用的课堂教学资源，您可以在此处查看它们。您还可以在此处查看我关于教学策略的所有“最佳”列表。以下是本周的精选：我们应该教授图形学吗？https://t.co/GB1YA3sRdx pic.twitter.com/M6YQvQe3nC — Timothy Shanahan (@ReadingShanahan) 2024 年 8 月 3 日 5 […]
AMD Strix Halo: Unleashing Ryzen AI Max+ Power
它很重要的是：AMD Strix Halo合并Ryzen AI Max+，Zen 5核，RDNA 3.5图形和高级内存技术，以获得最佳性能。
曲線にはどんな種類があって、どう社会に役立っているのか（その10）－螺旋と渦巻の種類－
我记得当还是学生的时候，我们学过当复杂的数学方程式以图形方式表示时，会画出各种类型的曲线。当时，许多人对这个公式只有模糊的理解，却很难理解由此得出的曲线将如何在社会或自然界中使用。几乎没有解释，而且似乎也没有机会去研究，关于它的表现形式和用途。所以，在本次以研究者眼光看的系列中，我将就“曲线”进行报告，介绍有哪些种类的曲线、它们在现实社会中出现在什么样的情况下、它们对社会有何用处等。在迄今举行的九次会议中，研究人员研究了椭圆、抛物线、双曲线和其他曲线，如“圆锥曲线”、“悬链线”、“回旋曲线”、“摆线曲线、次摆线曲线”、“李萨如曲线”和“玫瑰曲线”。他报告了“卡西尼椭圆”、“双纽线”和“笛卡尔双
Improving Retrieval Augmented Generation accuracy with GraphRAG
AWS 合作伙伴 Lettria 证明，与仅使用向量的检索方法相比，将基于图形的结构集成到 RAG 工作流中可将答案准确率提高高达 35%。在这篇文章中，我们探讨了为什么 GraphRAG 比单独的向量 RAG 更全面、更易于解释，以及如何使用 AWS 服务和 Lettria 使用此方法。
para kazandiran kumar oyunları
奖金为玩家提供额外的获胜机会，通常包括免费旋转或特殊符号。通过使用这些奖金，您可以增加赢得更多奖金的机会。最好的老虎机游戏通常是有趣且有利可图且 RTP 率高的游戏。在最受欢迎的获胜老虎机游戏中，有些游戏因其高获胜率和为玩家提供的娱乐而脱颖而出。其中包括 NetEnt 的 Gonzo's Quest、Microgaming 的 Mega Moolah 和 Play'n GO 的 Book of Dead。如果您购买免费旋转奖金，游戏的 RTP 会下降至 97.13%。提供高额利润的老虎机游戏包括 Jackpot Giant、Wolf Gold 和 Bonanza 等游戏。这些网站提供许多具有不
Microsoft Flight Simulator 2024 Debut Mired In Bugs But Asobo Is Working On It
上个月，微软发行商 Asobo Studio 发布了备受吹捧的 Microsoft Flight Simulator 2024。它承诺提供迄今为止最身临其境的体验，包括令人惊叹的图形、最大的可飞行飞机机队、动态场景和职业模式。可以说，由于一系列性能不佳的问题，发布并没有按计划进行 […]微软飞行模拟器 2024 首次亮相时陷入错误，但 Asobo 正在努力解决它一文最先出现在 Avgeekery.com 上。
SAT vs. ACT: Which is Better for Ivy League Applicants?
在申请常春藤盟校时，学生们面临的最常见问题之一就是参加 SAT 还是 ACT。所有常春藤盟校都接受这两项考试，那么你如何决定参加哪一项呢？让我们来分析一下，帮助你根据自己的优势和目标做出最佳选择。 首先，要知道：没有哪项考试对常春藤盟校的录取“更好” 事实是：常春藤盟校并不偏爱哪一项考试。招生官会根据你的整体申请情况评估你的分数。最重要的是你的分数与他们的典型分数范围相比如何。因此，“更好”的考试就是能发挥你的优势并让你大放异彩的考试。 SAT 和 ACT 之间的主要区别 1. 考试结构 2. 时间 3. 数学内容 4. 科学部分 如何决定哪种考试适合你 参加两项考试的模拟考试 找出哪种考试更
Stable Diffusion 3.5: Innovations That Redefine AI Image Generation
AI 已经改变了许多行业，但它对图像生成的影响是显著的。曾经需要专业艺术家的专业知识或复杂的图形设计工具才能完成的任务，现在只需几个描述性词语和一个合适的 AI 模型即可轻松完成。这一进步赋予了个人和企业权力，使创造力达到了前所未有的高度[…]稳定扩散 3.5：重新定义 AI 图像生成的创新首先出现在 Unite.AI 上。
在本文中，我们提供了在 LLM 部署中实施 Fast Model Loader 的详细实践指南。我们探讨了两种方法：使用 SageMaker Python SDK 进行编程实现，以及使用 Amazon SageMaker Studio UI 获得更直观、更具交互性的体验。无论您是喜欢使用代码的开发人员还是喜欢图形界面的人，您都将学习如何利用这一强大功能来加速您的 LLM 部署。
When Graph AI Meets Generative AI: A New Era in Scientific Discovery
近年来，人工智能 (AI) 已成为科学发现的关键工具，为研究开辟了新的途径并加快了创新的步伐。在各种人工智能技术中，图形人工智能和生成式人工智能特别有用，因为它们有可能改变科学家处理复杂问题的方式。单独来看，每一项技术[…]文章《当图形人工智能遇到生成式人工智能：科学发现的新时代》首次出现在 Unite.AI 上。
October consumer inflation firms, driven - as usual - by shelter
- 作者：新政民主党今天的 10 月份 CPI 报告总体显示月度增长稳定，但同比略有增加。但与往常一样，这几乎都是关于住房这个常见的罪魁祸首，如下文更详细地分析的那样；即：- 总体 CPI 本月上涨了 0.2%，这是连续第四个月出现这样的增长。同比变化小幅加速至 2.6%，略高于上个月的 2.4%，这是自 2021 年 2 月以来的最佳表现。- 按 3 个月的年化基础计算，价格上涨了 2.4%。按 6 个月的年化基础计算，它们仅增长了 1.4%。- 能源通胀仍然不存在，当月价格保持不变，同比下降 -4.8%。- 不包括住房，价格也上涨了 0.2%，同比上涨 1.3%，连续第 18 个月同比变
Gartner: мировой рынок полупроводников за два ближайших года вырастет на треть
分析师表示，增长的主要推动力将是存储芯片和图形处理器的供应。
