中国科学院核聚变最新进展,AI 加速等离子体参数预测
编辑 | KX等离子体离子温度和旋转速度是评估聚变实验的重要参数之一,对等离子体稳定性和约束性能有重要影响。如何实现等离子体离子温度和旋转速度的快速精确测量,一直是聚变装置稳定高参数运行所面临的关键技术问题之一。近日,中国科学院合肥物质科学研究院的研究团队在等离子体关键参数诊断研究方面取得新进展。- 6
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试探复合质料中的原子分散,加州大学开发神经网络动力学方法
编辑 | 绿罗就像随风分散、扑面而来的花香,质料中的原子与分子也在进行着它们的「分散」。质料中的分散决定了沉淀、新相形成和微观构造蜕变的动力学,并强烈影响机械和物理性能。成份搀杂的质料固有的化学搀杂性,给原子分散建模和化学有序构造的形成带来了挑战。在此,加州大学的研究人员提出了一种神经网络动力学(NNK)方法,用于猜测成份搀杂质料中的原子分散,及其由此产生的微观构造蜕变。该框架基于高效的晶格构造和…- 6
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灵敏度超40%、精度达90%的重新肽测序,一种深度学习驱动的串联质谱分析要领
编辑 | 萝卜皮与 DNA 和 RNA 不同,蛋白质缺乏准确和高通量的测序要领,这阻碍了蛋白质组学在序列未知的运用中的实用性,包括变体调用、新表位鉴定和宏蛋白质组学。德国慕尼黑工业大学(Technische Universität München,TUM)的研讨职员推出了 Spectralis,一种用于串联质谱分析的重新肽测序要领。Spectralis 操纵了多项创新,包括连接按氨基酸质量间隔的光…- 7
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卷积神经网络
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