Русскоязычное киберсообщество
1.34K subscribers
21.6K photos
10.7K videos
84 files
17K links
Канал создания Русскоязычного Киберсоощества для экономического и социального объединения 300 млн русскоязычных в мире.

Ведут Пётр Кривохижин, Иван Никитин и помощники

Возможны материалы 18+
加入频道
Forwarded from Успешные Люди (Petr Krivokhizhin)
January 18
Forwarded from GILBO-school
January 18
Forwarded from КБ. экономика
January 18
Forwarded from Питерская Хроника
⚡️ Мошенники массово взламывают Telegram-аккаунты через ссылки на «голосование».

Знакомый контакт присылает вам ссылку, которая ведёт на фишинговый сайт, где, введя свои данные, вы потеряете доступ к аккаунту.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
January 18
January 18
Forwarded from КБ. экономика
January 18
Forwarded from Успешные Люди (Petr Krivokhizhin)
January 18
Forwarded from Правдивости
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
January 18
January 18
Forwarded from GILBO-school
January 19
Forwarded from Yosutebito 芝田(しばた)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
January 19
Forwarded from Nikitin BRICS Cooperation (Иван Алексеевич Никитин)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
January 19
Forwarded from Правдивости
January 19
Forwarded from Милитарист
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
January 19
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🧬 Крутой проект от Microsoft: MatterGen - новый ИИ, который создает химические материалы на основе промптов.

В отличие от традиционных методов скрининга, он генерирует новые материалы, используя диффузионную модель, изменяя такие свойства, как химический состав, механическая прочность или магнитные характеристики.

Результат экспериментально подтвержден успешным синтезом материалов.

MatterGen представляет собой переход от традиционных методов проб и ошибок и вычислительного скрининга, напрямую генерируя новые материалы в соответствии с конкретными проектными заданиями, что значительно сокращает время создания и потребность в ресурсах.

→ Модель построена на основе специализированной диффузионной архитектуры и учитывает 3D-геометрию и наличие материалов, используя обучающий набор из более чем 608 000 стабильных соединений из известных баз данных материалов.

→ Модель превосходит традиционный скрининг, особенно в неисследованных материалов, что подтверждается ее способностью генерировать стабильные материалы со специфическими свойствами, выходящими за рамки существующих известных материалов.

→ Экспериментальная проверка подтвердила успешный синтез материала TaCr2O6, в точности совпадающий с предсказаниями модели, продемонстрировав практическую пригодность MatterGen в создании реальных материалов.

→ Выпущенная под лицензией MIT, модель MatterGen вместе с обучающими наборами данных предоставляет исследователям развивать и расширять этот инновационный подход.

📌 Читать

@ai_machinelearning_big_data



#microsoft #tech #MatterGen
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
January 19
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
January 19
Forwarded from КБ. экономика
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
January 19
Forwarded from GILBO-school
January 19