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百米塔吊如何升高?原理讲得很明白,迷惑终于解开
百米塔吊是如何升高的?看完这个原理后,迷惑终于解开了,在施工工地上,看到塔吊,基本就能知道这个工地正忙着不可开交,塔吊师傅们基本都会在几十上百米的高空开始作业,在这份危险的工作中,
它晒晒太阳就能将海水变成饮用淡水,这种创意天窗你见过吗?
新西兰的一位设计师,突发奇想发明了这种创意天窗,据说,它晒晒太阳就能将海水变成饮用淡水,同时还能发电照明,也就是说,开个这样天窗,水电费都能省了!要知道,地球表面有71的面积被海洋
知道为什么中国人不吃猫吗?猫猫这么可爱,怎么能吃它呢?
12生肖里老鼠排第一,为什么偏偏没有猫?中国人什么都敢吃,为什么不吃猫肉?这个问题的答案,更像是吃货的狡辩,虽说猫肉发酸这种说法似乎已经深入人心。虽说没吃过猫,但国人不吃猫仅仅是因
会爬行的中国空间站机械臂演示!再次引爆国外网友
机械臂虽说不是我国首创,加拿大的机械臂也被人们视为是最早最强大的机械臂,那么,航天黑科技里,这个会爬行的中国空间站机械臂到底牛在哪?据悉,我们的宇航员将要进行2次出舱执行任务。出舱
南极磷虾养活上亿人不成问题!各国争夺,中国将是最大黑马?
南极冰盖下也有大量的粮食?此事是真是假?据说用它养活上亿人都不是问题,它就是各国争夺的南极磷虾!那为何有人说中国将会是这场争夺战里是最大黑马?首先,并非所有的磷虾都叫南极磷虾,磷虾
百度发布无人车出行服务平台萝卜快跑三年进入中国30城
8月18日,百度世界大会正式举行,这已经是连续举办的第15届了,在这次大会上展示了百度在人工智能方面的研发与应用包括出行生活产业自主创新科技等领域的新成果。大会上李彦宏正式公布了百
配置全面升级!SwitchPro被曝光,任天堂社长作出回应
最近,关于Switchpro的曝光信息有点多,很多玩家包括小编也是非常感兴趣的,那么这款机子究竟会在什么时候推出呢?在问答会上,任天堂社长表示,任天堂仍会继续在游戏的研发加大投入,
文艺复兴!诺基亚1054G发布,支持支付宝
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夏日来袭小心空调肺,空调清洗师火爆日薪千元
炎炎夏季,空调一定是最重要的救命稻草,现在更是入了三伏天,很多家庭都开起来了空调。但是同时也有不少人因为吹空调吹进了重症监护室ICU,这是怎么回事呢?专家表示,如果空调长时间不进行
祝贺!我国奋斗者号大显神威,再次成功下潜突破10000米
文猫行图网络祝贺!我国奋斗者号大显神威,再次成功下潜突破10000米!都说士别三日当刮目相看,虽然这句话很多时候主体都适用于个人,但其实一个国家也同样适用于,新中国成立初期,我国一
美国又来了,希望我国能够共享火星探索数据,我国需要理会吗?
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最快只需几秒!智化科技国产化学合成路线规划AI平台
合成以及逆合成是有机化学中的一个重要命题。逆合成旨在寻找能够合成目标化合物的反应物和合成路径。AI可以帮助化学家进行合成路线的设计和中间体化合物的选择,极大地减少设计需要的时间。武
AlphaFold2对蛋白结构研究领域的冲击有多大,听这五位专家怎么说
近期,DeepMind在蛋白质结构预测领域公布的进展,无论是AlphaFold2代码开源,还是预测人类蛋白质组并开源数据库,以及AlphaFold2在蛋白质结构预测方面所展示的强大
仿生纳流离子学在人工智能脑机接口与人机增强等的广阔应用前景
2021年8月6日,国际仿生工程学会会员厦门大学化学化工学院和物理科学与技术学院的双聘教授侯旭团队在Science上受邀发表了关于新兴交叉学科仿生纳流离子学的Perspective
美国能源部投资1370万美元用于科学数据缩减研究
编辑凯霞9月2日,美国能源部(DOE)宣布为9个研究项目投资1370万美元,这些项目将推动计算机科学和应用数学的发展。这些项目由八个州的五所大学和五个美国能源部国家实验室牵头,将解
蛋白质结构域的组织网络演变
自COVID19大流行开始以来,蛋白质一直在悄悄地影响着我们的生活。目前正在世界各国肆虐SARSCoV2病毒,它的蛋白质已经变异了几十次。实际上,自生命产生伊始,生物便一直被蛋白质
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物理信息神经网络(PhysicsInformedNeuralNetwork,PINN)是由布朗大学应用数学的研究团队提出的一种用物理方程作为运算限制的神经网络,用于求解偏微分方程。
观看杰夫贝佐斯被送入太空
世界上最富有的人杰夫贝佐斯7月20日上午将乘坐他公司的亚轨道火箭飞往太空。他将与其他三名乘客组成一个杂牌军他的兄弟马克,82岁的航空偶像沃利芬克,以及18岁的荷兰高中毕业生奥利弗戴
NautilusBiotechnology致力于人类内循环数万亿蛋白质的深入解析
蛋白质一直是与人类生命健康关系最密切的生物大分子。一家总部位于西雅图的公司NautilusBiotechnology,正致力于对人类体内循环的数万亿蛋白质进行深入分析。Nautil
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编译文龙无论是语音识别图像分类,还是自动驾驶医药研发,给定任务和大量数据,机器学习就能够通过训练自己学会对未来场景做出快速准确的预测。但是,如果这份工作是全新的,没有可用于培训的数
神经网络学习预测蛋白分子机器的运动
编辑橘子皮来自美国莫格里奇研究所的TimothyGrant发表观点文章,评论NatureMethods上的两项蛋白质分子动力学方面的研究,并表示新的计算方法从冷冻电镜图像中捕获分子