机器学习,尤其是深度学习对分子和材料设计的影响越来越大。,鉴于越来越多地获得了用于药物降低的生成建模的高质量小分子数据,因此有望进行药物发现的结果。然而,对于许多重要的材料类别,例如催化剂,抗氧化剂和金属有机框架 - 不可用。这些样品有限和结构相似性的分子家族在工业应用中尤其普遍。众所周知,在如此小的数据集中进行了重新培训甚至微调。新颖的,实际上适用的分子通常是众所周知的分子的衍生物,提出了解决数据稀缺性的方法。为了解决这个问题,我们引入了大步,这是一种生成分子的工作流程,它以无条件的生成模型产生了新的分子,该模型由已知分子而没有任何重新培训。我们从一组高度专业的抗氧化剂分子中生成训练数据之外的分子。我们的发电分子平均降低了合成可及性评分的21.7%,并且通过指南将电离潜力降低了5.9%的产生分子。
• 纳瓦霍族所有权:纳瓦霍族可以通过保持项目的多数所有权来展示主权和控制权。纳瓦霍族国家联盟开发的可再生能源项目的一个关键组成部分是这些项目的多数所有权由纳瓦霍族国家联盟拥有。凯恩塔一号、凯恩塔二号和红梅萨均由纳瓦霍族国家联盟拥有多数所有权。纳瓦霍族国家联盟打算保持对卡梅伦和莱奇太阳能项目的多数所有权。
参数计算机辅助设计(CAD)是用于制作现代物理物体的Me-Chananical工程领域中的主要范式。工程草图的创建需要对几何形状有深刻的了解,并且通常严重依赖于参考CAD设计的大量存储库。最近的一项工作探索了工程学草图的生成建模,特别着重于采用基于变压器的架构[4,5,6]。尽管具有潜力,但这些模型仍在努力捕获工程草图中固有的复杂的几何推理,从而使其在真正的工程设计中的应用是一个具有挑战性的努力。大型语言模型以其在各个领域的多功能能力以及处理大量数据形式的能力而闻名,并提供了有希望的途径。鉴于工程草图可以转换为代表点及其连接性的字符串格式,我们在工程草图设计中审查了这些模型的潜力。我们的贡献如下:
程序:PRONON认证条例:2013年9月30日Nº779公司名称:青少年和癌症支持Group-GraACC CNPJ:67.185.694/0001-50地址:RUA BOTUCATU:RUA BOTUCATU,743邻里:Vila Clementino Mutinipality:Vila Clementino Municipality:Sounicipality:SãoPaulo:SãoPaulouf:SãoPaulouf:SãoPaulouf:SãoPaulouf>
本文基于不同类型的硬件(即CPU,GPU和FPGA)构建了一个集成系统,以增加基于太阳能电厂的时间更少的时间;该系统实时收集数据并预处理数据。然后创建两个嵌入式智能模型(即线性和非线性);此后,基于CPU,GPU和FPGA)。该论文的要点比较了两种类型的智能微网格系统的性能,第一种基于线性嵌入式智能(LEI),而另一个基于非线性嵌入式智能(NEI),以确定哪个在更少的时间内最大的最大DC-Power效率更高。结果,在这两个模型中,FPGA的实现时间都比CPU和GPU少。也(DC功率和AC功率)(直流功率和辐照)(直流功率,交流电源,模块温度和环境温度)之间存在很高的关系。NEI模型需要准备多个参数,但其结果比LEI最好。最后,在产生最大DC功率的功能是交流电,辐照度和温度。
第 7 部分:指导原则检查清单 请使用以下清单来验证拟议的能源契约是否符合指导原则。 I. 提高雄心和加快行动 - 增加对可持续发展目标 7 目标的贡献并加快实施,以支持《2030 年可持续发展议程》和《巴黎协定》
TECHNOLOGY: LASERTEC Shape Femto Industry: Die & Mold Material: CF-H40s (Tungsten Carbide) Dimension: 15 x 25 x 2 mm Cycle Time: 1h 45 min