اخبار:
استفاده از یادگیری عمیق برای بازیابی فاز
این مطالعه اجزای دوگانه نور، دامنه و فاز را مورد بحث قرار میدهد و آشکارسازهای نوری به دلیل فرکانس نمونهبرداری محدود با چالشهایی در گرفتن فاز مواجه هستند. مفهوم بازیابی فاز شامل ثبت دامنه میدان نور منتشر شده و سپس محاسبه فاز مربوطه است. روش های مختلفی مانند هولوگرافی، تداخل سنجی و یادگیری عمیق برای بازیابی فاز مورد بررسی قرار می گیرند که هر کدام محدودیت های خاص خود را دارند. تمرکز بر پیشرفتهای اخیر در یادگیری عمیق برای بازیابی فاز است که به مراحل پیش پردازش، در پردازش، پس پردازش و مراحل کاربردی خاص طبقهبندی میشود. مطالعه تأثیرات بی سابقه یادگیری عمیق در بازیابی فاز را برجسته می کند، اما بر ریسک های مرتبط نیز تأکید می کند. تفاوتهای بین طرحهای مبتنی بر فیزیک محور آموزشدیده و فیزیکمحور آموزش ندیده، همراه با استراتژی شبکهای-در-فیزیک ساختاری قبلی مورد بحث قرار میگیرد. دانشمندان ادغام مدلهای فیزیکی با شبکههای عصبی عمیق را تشویق میکنند و بر پتانسیل و کارایی شبکههای مبتنی بر یادگیری تأکید میکنند و در عین حال قابلیت اطمینان روشهای مبتنی بر فیزیک مرسوم را تأیید میکنند.
صنعت:
یادگیری ماشین جستجو برای مواد جدید را تقویت می کند
دانشمندان دانشگاه روچستر از یادگیری عمیق برای بهبود تجزیه و تحلیل آزمایشات پراش اشعه ایکس، یک استاندارد طلایی برای توصیف مواد جدید، استفاده کرده اند. این تیم مدلهایی را برای پردازش مؤثر مقادیر عظیم دادههای تولید شده در طول این آزمایشها توسعه دادند و جایگزین کارآمدتری برای روشهای مرسوم ارائه کردند. این مطالعه که توسط دانشجوی دکترای علوم مواد، جراردو سالگادو رهبری میشود، بهویژه برای آزمایشهای با چگالی انرژی بالا امیدوارکننده است و بینشهایی در مورد تغییرات فاز مواد در شرایط شدید ارائه میدهد. این پروژه که توسط اداره امنیت ملی هستهای وزارت انرژی ایالات متحده و بنیاد ملی علوم تامین میشود، مدلهای یادگیری ماشین قبلی را با ترکیب دادههای دنیای واقعی از آزمایشها با مواد معدنی بهبود میبخشد. هدف محققان این است که داده های تجزیه و تحلیل پراش اشعه ایکس را برای اصلاح بیشتر مدل های خود و افزایش اثربخشی آنها در دسترس عموم قرار دهند.
مقاله:
MobileVLM : A Fast, Strong and Open Vision Language Assistant for Mobile Devices
این مقاله MobileVLM را معرفی میکند، یک مدل زبان بینایی چندوجهی (MMVLM) که برای دستگاههای تلفن همراه طراحی شده است. این مطالعه طرحها و تکنیکهای مختلف معماری مبتنی بر موبایل را ترکیب میکند، از جمله مدلهای زبانی در مقیاسهای پارامترهای 1.4B و 2.7B، مدلهای بینایی چندوجهی که از قبل به روش CLIP آموزش دیدهاند، و تعامل متقابل کارآمد از طریق یک پروژکتور. MobileVLM بر روی معیارهای مختلف ارزیابی می شود و عملکرد قابل مقایسه با مدل های بزرگتر را نشان می دهد. قابل ذکر است، سرعت استنتاج پیشرفته 21.5 توکن در ثانیه در پردازنده Qualcomm Snapdragon 888 و 65.3 توکن در ثانیه در GPU NVIDIA Jeston Orin به دست میآید.
آموزش:
زیست شناسی محاسباتی چیست؟
زیست شناسی محاسباتی یک زمینه بین رشته ای است که تکنیک های علوم کامپیوتر و ریاضیات را برای درک و مدل سازی سیستم های بیولوژیکی اعمال می کند. این شامل توسعه و کاربرد روشهای محاسباتی، الگوریتمها و مدلها برای تجزیه و تحلیل، تفسیر و شبیهسازی دادههای بیولوژیکی است. زیست شناسان محاسباتی از تکنیک های محاسباتی برای به دست آوردن بینش در مورد فرآیندهای بیولوژیکی پیچیده، درک ساختار و عملکرد زیست مولکول ها و پیش بینی در مورد سیستم های بیولوژیکی استفاده می کنند.
حوزه های کلیدی زیست شناسی محاسباتی عبارتند از:
بیوانفورماتیک: ذخیره، بازیابی و تجزیه و تحلیل داده های بیولوژیکی، مانند DNA و توالی پروتئین، با استفاده از ابزارهای محاسباتی و پایگاه های داده.
زیست شناسی ساختاری: پیش بینی و تجزیه و تحلیل ساختارهای سه بعدی ماکرومولکول های بیولوژیکی مانند پروتئین ها و اسیدهای نوکلئیک.
زیست شناسی سیستم ها: مطالعه برهمکنش ها و پویایی سیستم های بیولوژیکی به عنوان یک کل، اغلب از طریق مدل سازی و شبیه سازی ریاضی.
ژنومیکس و پروتئومیکس: تجزیه و تحلیل داده های ژنومی و پروتئومی در مقیاس بزرگ برای درک ساختار، عملکرد و تنظیم ژن ها و پروتئین ها.
کشف داروی محاسباتی: شناسایی نامزدهای دارویی بالقوه و درک تعامل آنها با اهداف بیولوژیکی با استفاده از روش های محاسباتی.
زیست شناسی تکاملی: مطالعه الگوها و فرآیندهای تکامل از طریق تجزیه و تحلیل محاسباتی داده های ژنتیکی.
زیست شناسی محاسباتی نقش مهمی در تحقیقات بیولوژیکی مدرن ایفا می کند و دانشمندان را قادر می سازد تا حجم عظیمی از داده های تولید شده توسط فناوری های با توان بالا را مدیریت و تفسیر کنند. همچنین ادغام داده ها از منابع مختلف را برای کشف الگوها و روابط پنهان در سیستم های بیولوژیکی تسهیل می کند. ماهیت بین رشته ای زیست شناسی محاسباتی شامل همکاری بین زیست شناسان، دانشمندان کامپیوتر، ریاضیدانان و آماردانان برای رسیدگی به سوالات پیچیده زیستی است.
کدینگ:
کتابخانه csv در پایتون چیست؟
در پایتون، ماژول CSV یک کتابخانه داخلی است که قابلیت خواندن و نوشتن فایلهای CSV را فراهم میکند. این ماژول فرآیند کار با داده های فرمت شده CSV را ساده می کند. این شامل کلاس ها و روش هایی برای تجزیه داده های CSV و تولید خروجی با فرمت CSV است.
راههای ارتباطی با ما:
اینستاگرام:
princeofai@
وبسایت:
https://princeofai.com
تلگرام:
https://t.me/princeofaii