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谷歌下属团队研发人工智能模型预测中期天气

发布时间：2023-11-17
谷歌人工智能深度学习

位于英国伦敦的谷歌“深度思维”公司新近研发出预测中期天气的人工智能模型GraphCast，按目前指标评估，其计算速度和准确率优于传统预测模型。研究团队14日在美国《科学》杂志在线发表论文说，GraphCast可利用当下天气状态和6小时前的天气数据来预测未来6小时的天气，而每6小时的预测结果又被反馈到模型中，用于执行更长期的预测。他们首先使用1979至2017年间传统模型预测的全球天气数据来训练GraphCast。研究人员说，GraphCast利用深度学习跳过传统天气预测中繁琐的方程运算步骤，节省了大量算力。...【查看原文】

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DDColor 黑白图像上色模型

一、模型介绍该模型为黑白图像上色模型，输入一张黑白图像，实现端到端的全图上色，返回上色处理后的彩色图像。DDColor 是最新的 SOTA 图像上色算法，能够对输入的黑白图像生成自然生动的彩色结果。算法整体流程如下图，使用 UNet 结构的骨干网络和图像解码器分别实现图像特征提取和特征图上采样，并利用 Transformer 结构的颜色解码器完成基于视觉语义的颜色查询，最终聚合输出彩色通道预测结果。二、部署流程1.安装miniconda进入Anaconda官网：Miniconda — Anaconda 文

算家云 昨天

荧光光谱仪应用：力致发光材料性能及机制研究成果分享

力致发光(Mechanoluminescence, ML)是材料在压缩、拉伸、摩擦、刮擦、冲击等力学刺激下产生的发光现象，该过程可直接将机械能转换为光能。 今天小编为大家分享一篇 来自中国科学院兰州化学物理研究所王赵锋研究员团队 力致发光材料性能及机制研究成果分享 ， 希望对您的科学研究或工业生产带来一些灵感和启发。 应用方向：力致发光，荧光光谱，非压电性相关的ML；可视化温度传感器、图案化信息存储 [图片] 力致发光(Mechanoluminescence, ML)是材料在压缩、拉伸、摩擦、刮擦、冲击等

卓立汉光 昨天

SKD5（一种高合金热作模具钢）应用于精锻模具

SKD5，作为一种高合金热作模具钢，以其卓越的性能在工业制造领域中占据重要地位。 1. 基本信息 · 牌号：SKD5 · 标准：JIS G4404 · 对应牌号：中国GB牌号为3Cr2W8V，美国ASTM标准为H21，德国DIN材料为1.2581。 2. 化学成分 SKD5的化学成分如下： · 碳 (C)：0.30~0.40% · 硅 (Si)：≤0.40% · 锰 (Mn)：≤0.40% · 磷 (P)：≤0.030% · 硫 (S)：≤0.030% · 铬 (Cr)：2.20~2.70% · 钨 (W

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随着工业化进程的加快，工厂废水排放问题日益严重。为了保护水资源和环境，对工厂废水进行有效处理已成为当务之急。浊度监测仪作为一种高效的水质监测设备，在工厂废水处理过程中发挥着重要作用。本文将探讨浊度监测仪在工厂废水处理中的应用及其优势。 一、浊度监测仪的工作原理 浊度是指水中悬浮颗粒物对光进行散射的程度，是衡量水质透明度的一个重要指标。浊度监测仪通过测量水中悬浮颗粒物对光的散射程度，来实时、准确地反映水质的浊度变化。浊度监测仪通常采用光电传感器作为测量单元，利用特定波长的光线照射样品，然后根据光的散射程度计

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