اخبار:
استفاده از هوش مصنوعی در ساخت باتری
دانشمندان با ترکیب هوش مصنوعی و ابرکامپیوتر ماده جدیدی برای باتری کشف کردند. با استفاده از یادگیری ماشین، محققان بیش از 32 میلیون ماده کاندید را به 23 گزینه امیدوارکننده برای باتری های الکترولیت جامد محدود کردند. تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی مواد را بر اساس پایداری و خواص الکتریکی فیلتر می کند. محققان یکی از مواد را سنتز و آزمایش کردند و یک نمونه اولیه باتری کارآمد را تنها در شش ماه ساختند. مدل هوش مصنوعی استفاده شده در مطالعه، که یک شبکه عصبی گرافی است و برای پیش بینی خواص مختلف مواد طراحی شده است. این کشف پتانسیل هوش مصنوعی و ابر کامپیوترها را در تسریع تحقیقات مواد برای کاربردهای مختلف برجسته می کند.
صنعت:
یادگیری ماشین ارتباطات بی سیم را بهبود می دهد
یک تیم تحقیقاتی مشترک الگوریتم جدیدی را برای تخمین وضعیت پویای کانال های ارتباطی با دقت بالا، حفاظت از حریم خصوصی و هزینه های محاسباتی و ارتباطی کم ایجاد کرده است. این الگوریتم از یک مدل یادگیری عمیق برای تخمین دقیق، یک چارچوب یادگیری فدرال برای آموزش مدل امن و یک طرح انگیزش کاربر برای بهینهسازی منابع محاسباتی استفاده میکند. این الگوریتم که در یک شبکه ارتباطی بیسیم آزمایش شد، از روشهای یادگیری سنتی و عمیق در تخمین اطلاعات وضعیت کانال تحت شرایط مختلف بهتر عمل کرد. رویکرد یادگیری فدرال استحکام، سازگاری و مقیاس پذیری را افزایش می دهد و آن را برای شبکه های ارتباطی بزرگ و پیچیده مناسب می کند.
مقاله:
Efficient Deformable ConvNets: Rethinking Dynamic and Sparse Operator for Vision Applications
این مقاله به معرفی DCNv4 (Deformable Convolution v4)، یک اپراتور کارآمد برای کاربردهای بینایی مختلف میپردازد. DCNv4 با حذف نرمالسازی softmax در تجمع فضایی، محدودیتهای نسخه قبلی خود، DCNv3 را برای بهبود ویژگیهای دینامیکی و قدرت بیانی برطرف میکند. علاوه بر این، دسترسی به حافظه را برای به حداقل رساندن عملیات اضافی بهینه میکند، که منجر به همگرایی بسیار سریعتر و بیش از سه برابر سرعت رو به جلو در مقایسه با DCNv3 میشود. DCNv4 در کارهایی مانند طبقه بندی تصویر، تقسیم بندی و تولید تصویر برتر است. وقتی DCNv4 در مدلهای مولد مانند U-Net ادغام میشود، از خط پایه خود بهتر عمل میکند و پتانسیل خود را به عنوان یک بلوک اساسی برای مدلهای بینایی آینده نشان میدهد.
آموزش:
محاسبات توزیع شده چیست؟
محاسبات توزیع شده (Distributed computing) به استفاده از چندین کامپیوتر یا پردازنده به هم پیوسته اشاره دارد که برای حل یک مشکل محاسباتی یا انجام یک کار با هم کار می کنند. در محاسبات توزیعشده، حجم کار بین رایانههای متصل تقسیم میشود، که اغلب به عنوان گرهها یا پردازندهها شناخته میشوند، که اقدامات خود را برای دستیابی به یک هدف مشترک ارتباط و هماهنگ میکنند.
ویژگی های کلیدی محاسبات توزیع شده عبارتند از:
1. پردازش موازی: حجم کار به وظایف کوچکتری تقسیم می شود که می توانند به طور همزمان توسط گره های مختلف پردازش شوند و امکان اجرای موازی و محاسبات بالقوه سریعتر را فراهم می کنند.
2. ارتباطات: گره ها در یک سیستم توزیع شده برای به اشتراک گذاشتن اطلاعات، هماهنگ کردن وظایف و اطمینان از ثبات در محاسبات کلی با یکدیگر ارتباط برقرار می کنند.
3. تحمل خطا: سیستم های توزیع شده به گونه ای طراحی شده اند که در برابر خرابی گره های جداگانه انعطاف پذیر باشند. اگر یکی از گره ها از کار بیفتد، سیستم می تواند با استفاده از گره های باقی مانده به کار خود ادامه دهد.
4. مقیاس پذیری: محاسبات توزیع شده امکان افزودن آسان گره های جدید به سیستم را فراهم می کند و ظرفیت و مقیاس پذیری آن را افزایش می دهد.
5. اشتراک گذاری منابع: منابعی مانند قدرت پردازش، حافظه و ذخیره سازی را می توان بین گره های سیستم به اشتراک گذاشت.
کاربردهای محاسبات توزیع شده گسترده هستند و شامل پردازش داده در مقیاس بزرگ، شبیهسازیهای علمی، محاسبات ابری و پیادهسازی سیستمهای مقیاسپذیر و تحملپذیر خطا میشوند.
کدینگ:
کتابخانه os در پایتون چیست؟
در پایتون، کتابخانه OS (مخفف سیستم عامل) راهی برای تعامل با سیستم عامل ارائه می دهد. این کتابخانه
مجموعه ای از توابع را برای انجام وظایفی مانند دستکاری فایل و دایرکتوری، مدیریت فرآیند و دسترسی به متغیرهای محیطی ارائه می دهد.
راههای ارتباطی با ما:
اینستاگرام:
princeofai@
وبسایت:
https://princeofai.com
تلگرام:
https://t.me/princeofaii