專 欄 ❈Pytlab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈— 前言 本文为作者对其开源项目VASPy的说明文章。VASPy是一个纯Python编写的处
课题组主要采用第一性原理和分子动力学两种工具研究材料的基本性质，为设计具有特定功能的器件提供前期基础。
6 月 30 日，全球反洗钱和打击资助恐怖主义（AML/CFT）措施的标准制定者——金融行动特别工作组（FATF）发布了一份关于其加密资产指南的应用情况报告。该报告的发布标志着 FATF 于 2019 年首次发布的《加密资产和加密资产服务提供商（VASP）指南》已经经历了三个年头。
在日常的计算化学研究中，我们经常需要将计算得到的分子或者固体/晶体体系简谐振动通过动画的方式直观地呈现在屏幕上，从而可以清楚地知道在某个特定的振动模式下是哪些原子在运动。一方面，这种振动的可视化可以在实验测量得到了振动光谱（红外、拉曼）的情况下帮助我们借助理论计算对振动谱图进行指认；另一方面，在反应机理研究的过渡态计算中，通过对虚频振动的观察，我们可以很快知道计算得到的过渡态结构是否能把反应物、产物的结构串起来。 以最常用的量化计算程序高斯为例，与之配套使用的GaussView软件可以很轻松地对振动分析 (freq) 计算结果进行可视化。类似地，Q-Chem也有一个配套的IQmol程序（免费、开源）可以呈现Q-Chem的振动分析结果。此外，一些第三方的程序如Avogadro、MOLDEN等也可以对高斯程序的振动分析结果进行可视化。计算化学公社的社长sob老师曾经写过一个可以将ORCA的振动分析结果转换为高斯输出格式的工具(http://sobereva.com/498)以及一个可以在VMD程序中显示振动模式静态矢量的工具(http://sobereva.com/567)。
今天为大家介绍的是一篇使用图神经网路快速评估有机分子在金属上的吸附能量的论文。在异质催化中进行建模需要对吸附在表面上的分子的能量进行广泛评估。这通常通过密度泛函理论来实现，但对于大型有机分子来说，这需要巨大的计算时间，从而损害了该方法的可行性。在这里，作者设计了GAME-Net，一种用于快速评估吸附能的图神经网络。GAME-Net在一个平衡的化学多样性数据集上进行训练，其中包含了具有不同官能团的C分子，包括N、O、S和C芳香环。该模型在测试集上的平均绝对误差为0.18电子伏，并且比密度泛函理论快了6个数量级。应用于生物质和塑料中，预测的吸附能误差为0.016电子伏每个原子。该框架为催化材料的快速筛选提供了可用工具，特别适用于传统方法无法模拟的系统。
背景： 本人在公司的平台部门工作，我们部门写出的代码都是编译成.a文件，定期发布版本到各个产品，现在老大要求我负责每周向公司的某个产品发布lib。发布lib的步骤大概就是自动化的兄弟给我提供一个归档的版本号、lib的标签号(对应我们平台的代码)和产品适配的标签号(对应产品代码，我们的.a文件会定期提交到这个svn下)，然后我根据这个信息，操作svn，定期把适配中指定标签下的指定的两个文件夹导出到归档目录下，然后在归档路径下创建记录这次发布信息(lib、适配各包含哪些标签、版本信息)的文档，还有就是创
本文旨在为关键高性能计算应用程序提供最新的性能基准数据。现代高性能计算数据中心是解决世界上一些最重要的科学和工程挑战的关键。NVIDIA®Tesla®加速计算平台为这些现代数据中心提供了业界领先的应用程序，以加速高性能计算和人工智能工作负载。特斯拉V100从根本上改变了数据中心的经济性，以更少的服务器、更少的功耗和更低的网络开销实现了突破性的性能，从而节省了总成本5 - 10x。
不久之前，CZ 转发的一则社交媒体报道引发了网友的热烈讨论。根据 CoinDesk 的报道，Binance 在贯彻 KYC（Know Your Customer）之后损失了 90% 的用户，同时也让 Binance 减少了数十亿美元的收入。
6月16日，腾讯量子实验室与清华大学物理系在北京签署合作备忘录，双方就功能材料数据库、机器学习辅助的材料计算方法、材料虚拟筛选云平台等领域展开探讨，达成合作。清华大学物理系段文晖院士与腾讯量子实验室负责人、腾讯杰出科学家张胜誉共同签署了合作备忘录，清华大学物理系徐勇教授、腾讯量子实验室专家研究员郝少刚、腾讯科学技术协会张谦秘书长等参与了签署仪式。 近年来，腾讯持续加大基础科学研究投入，人工智能（AI）、大数据（Big Data）和云计算融合的 ABC2.0 核心技术布局逐渐完善，建立了人工智能、量子
本系列的三篇推文已经推送完成，小编其实只是担任了一个搬运工。通过这三篇文章，我们能够对国内的理论化学方法的研究有个大概的了解。国内很多课题组的方法和软件在自己的领域常常可以处在世界领先地位，但是大部分软件都需要借助国外的软件平台来实现。原文作者也建议，我们应该开发一个具有自主知识产权的计算化学软件平台，整合国内外的各种先进计算方法，并且要方便大家在此基础上开发新的计算方法。
就在全世界的科学家们争相做实验的同时，有人为最近韩国科研团队「常温常压超导」研究提供了理论方面的支持。
能够做二分量赝势SODFT计算的程序里[1]，用的比较多的大概就是“西北大学化学系”[2]和“淘宝猫”[3]了，因为这两个程序的SODFT都有解析梯度，能够做结构优化。如果把平面波程序也算上，还有VASP。
论文系权英完（Young-Wan Kwon）教授未经其他作者允许情况下擅自上传，团队已向arXiv申请撤稿。
如文献[1]所指出，不同PBC-HF程序之间的严格对比是不可能的，原因包括不同的实现方法、不同的优化水平、不同的license类型等。本文对比了几个PBC-HF程序对金刚石3-21G的计算结果。结果先列在下表里，后文再稍微做点分析。其中Gaussian、CRYSTAL和PySCF的结果是笔者算的，MPQC的结果来自文献[1]，未给出Gap和
“众星捧月”。上榜项目让NVIDIA在最新的HPC TOP500榜单中显得格外亮眼——或者准确地说，是在“榜单背后”。
香港证券及期货事务监察委员会(简称证监会)13日发布《有关声称向投资者提供回报的虚拟资产安排的声明》，证监会表示观察到，尽管先前已发出投资者警示，且近期虚拟资产业界发生多宗事件，但虚拟资产平台向香港投资者提供虚拟资产「存款」、「储蓄」、「收益」或「质押」服务(虚拟资产安排)的情况仍续见盛行。
新材料技术是我国制造业的“底盘技术”，在人工智能、云计算等信息技术的加持下，新材料的发现与设计、分析与计算迎来了哪些变化？8月26日，腾讯教育联合腾讯云、腾讯量子实验室、龙讯旷腾、NVIDIA共同举办云计算助力材料多尺度计算研讨会，邀请11位材料科学领域专家学者分享多尺度计算模拟与云计算领域的最新进展、技术及成果，推动多尺度计算模拟的理论发展和应用探索。 腾讯杰出科学家、腾讯量子实验室负责人张胜誉，龙讯旷腾CEO吕海峰，香港城市大学讲座教授张瑞勤，北京航空航天大学物理学院院长、教授吕广宏，中国科学院半导体
随着计算机的计算能力和运行规模的不断提升，基于第一性原理计算理论的计算材料学科越来越得到重视。但是一般来说这样的模拟需要对一个包含成千上万的原子、电子而言，所需的计算框架是非常复杂的，计算代价是相当昂贵的。比如为人所熟知的商用类型第一性原理计算框架 VASP 授权通常需要五六万人民币以上，而且在一个普通超算集群上计算一个完整的体系结构可能需要几周，甚至几个月。无论是软件授权成本，还是时间成本，都比较高昂。对于想学习和实践第一性原理计算的小伙伴而言，当然也有比较节省的方式。首先软件可以选用免费的开源第一性原理计算框架，比如说本文中即将介绍到的 CONQUEST，以及 ABINT，SMASH 和 QUANTUM ESPRESSO 等。
Wannier函数是周期性体系里和分子轨道对应的概念。很多固体物理教材都详细介绍了Wannier函数，如南京大学教材《固体理论》[1]的第八章。Wannier函数定义为Bloch函数的一个傅立叶变换：
本文为万向区块链“融合创新”系列行业研究报告。作者：万向区块链首席经济学家邹传伟博士。万向区块链在第六届区块链全球峰会开始前的这段时间内，不定期推出“融合创新”系列行业研究报告，带领大家提前解读在新基建和数字化迁徙背景下，区块链如何与其它技术融合发展，发挥信息基础设施应有的作用。点击阅读原文，可了解第六届区块链全球峰会详情。
陶哲轩一直看好，ChatGPT将颠覆数学证明，而如今，AI在化学领域的潜力同样深不可测。
Quantum Espresson （以下简称 QE）是一款基于平面波函数的开源第一性原理计算框架，其免费、易安装使用等优点受到了广大第一性原理计算研究人员的喜爱。QE 不仅支持 CPU 的并行高性能计算，还支持 GPU 计算。这看起来有点像是计算机专业里的深度学习框架，有完整的计算加速支持。另外，QE 与 VASP 的使用习惯类似度比较高，不管是输入文件还是赝势文件，都可以类比着使用。对于计算后的输出结果，QE 也有一套完整的工具链辅助用户完成一些常用的分析操作，比如寻找 k 路径、分析能带结构（Band Gap）等等。
随着计算机的计算能力和运行规模的不断提升，基于第一性原理计算理论的计算材料学科越来越得到重视。但是一般来说这样的模拟对一个包含成千上万的原子、电子而言，所需的计算框架是非常复杂的，计算代价是相当昂贵的。比如为人所熟知的商用类型 第一性原理计算框架 VASP 授权通常需要五六万人民币以上，而且在一个普通超算集群上计算一个完整的体系结构（超过 1,000 个原子）可能需要几周，甚至几个月。无论是软件授权成本，还是时间成本，都比较高昂。对于想学习和实践第一性原理计算的小伙伴而言，当然也有比较节省的方式。首先软件可以选用免费的开源第一性原理计算框架，比如说本文中即将介绍到的 CONQUEST，以及 ABINT，SMASH 和 QUANTUM ESPRESSO 等。
上篇中我们介绍了计算公式引擎的计算原理，本期我们继续带着大家了解在Excel表格中公式引擎的实现原理。
在最近一次云栖大会上，阿里巴巴集团资深副总裁、阿里云总裁胡晓明宣布，IoT（物联网）正式成为阿里巴巴在电商、金融、物流、云计算后的主战略，而为了做好IoT，阿里云将在2018年战略投入“边缘计算”这一新兴技术领域。 不只是阿里云，被媒体称为“3A”的云计算三巨头，包括亚马逊AWS、微软AZURE，都已在边缘计算上进行战略布局，边缘计算这个由IBM在2012年提出的概念，一直到2017年才真正迎来爆发，而理论上来看，边缘计算与云计算是竞争关系，云计算巨头为何都要战略布局边缘计算呢？ 为什么说边缘计算会爆发
以满足无处不在的高质量运算为最终目标，需求与成本的博弈不断颠覆计算机软件服务的形态架构，并逐步形成了我们当前所讨论的边缘计算模式。
云计算成名较早，现在是大名鼎鼎，经过这几年的努力，俨然成为了科学技术界的一名当红巨星。正所谓人红是非多，不少人也是盯着云计算，眼睛里揉沙子，找云计算身上的弱点。人无完人，技术也一样，有优点必然有弱点呐。这不，有一些人质疑云计算：云计算耍大牌，永远给人以高高在上的感觉，不够亲民;云计算出场费太高，一些中小型数据中心根本走不进它的法眼;云计算参加活动总是迟到，可这也是没办法的事儿，云计算都是建在大型数据中心上，这些数据中心在世界各地都有分支机构，之间数据传输必然有些延迟嘛。总之，对云计算抱怨的大有人在，于是
随着人工智能大模型、量子计算、类脑智能、云原生、数字引擎、音视频等技术的深入发展，新技术、新模式和新业态持续涌现。 针对上达领域，我们策划了一个科普系列栏目《T-chat前沿热点问答》，以十问十答的形式，用通俗的语言，与大家交流最新、最热的前沿科技话题。 本文是T-Chat 系列第二篇。 也欢迎大家指导，并提出感兴趣的问题一起研究，持续送代认知，共同进步。
存内计算技术是一种新型的计算架构，它将存储器和计算单元融合在一起，以实现高效的数据处理。存内计算技术的优势在于能够消除数据搬运的延迟和功耗，从而提高计算效率和能效比。目前，存内计算技术正处于从学术到工业产品落地的关键时期，随着技术的不断进步和应用场景的不断催生，预计存内计算技术将成为AI计算领域的主要架构。
我在不久前见到过这样的图，我就想可以写一篇关于如何在Tableau中创建辐射堆叠图，这是个基于合计百分比运算的堆叠图，但整体的形状是圆形的，作图的整个过程十分有趣，我希望你可以享受它。
三者之间成熟度最高的也就是云计算，在云计算的发展过程中发酵出边缘计算（Edge Computing），甚至碰撞出来一个雾计算（Fog Computing）。
简言：为了应对终端设备处理能力不足、资源有限等问题，业界在移动边缘计算（MEC）中引入了计算卸载概念 。边缘计算卸载即用户终端（UE）将计算任务卸载到MEC网络中，主要解决设备在资源存储、计算性能以及能效等方面的不足。
在Vue.js中，计算属性是一种非常有用的特性，用于根据现有的数据计算出新的数据，并在模板中使用。计算属性可以简化模板中的逻辑和计算过程，并提高代码的可读性和维护性。
前阵子边缘计算概念股被狂炒，众多真假专家纷纷提出对这一技术的理解和展望，股民们高涨的热情弄得我都不敢发声了。如今眼见那些边缘计算概念股冲高回落，我也终于可以阐述自己对边缘计算的观点了。今天说说，为什么我认为边缘计算会成为云计算的下一步拓展方向，是大势所趋。
云计算，不必细说谁都知道是什么，人们多多少少都有所耳闻。云计算是继20世纪80年代大型计算机到C/S转变之后，IT界的又一次巨变，它通过互联网将某计算任务分布到大量的计算机上，并可配置共享计算的资源池，且共享软件资源和信息可以按需提供给用户的一种技术。云计算真正作为一个新兴技术得到IT界认可是在2007年左右，经过这十年的普及和发展，云计算早已走进千万个数据中心，成为IT世界里炙手可热的技术门类，并可以在未来的一段时间内继续获得长足发展。云计算固然好，但也有不少的缺陷和使用限制，这样才出现了雾计算、霾计算等
这篇文章构思了很久，因为我不是做计算机底层研究的，也没做过数据库，一直在应用层打转转，最多读过几篇相关的文章，所以担心我的知识储备不够写这么一篇比较严肃的话题，后来有朋友说服了我，可以不聊纯技术方面，而是谈谈笔者对大数据时代，计算与存储应该分离吗？于是就有了本文。注意，本文不牵扯到具体的技术细节和代码，要是被读者发现了有错误，请大胆指出。
6月底，全球超算计算机TOP500榜单正式发布，中国“天河二号”第三次获得冠军。这个结果并不出乎意料，毕竟在这前的两次中天河二号都一直遥遥领先，专家也预计其将获得下一次的TOP500比拼中。超级计算机一直是人们关注的焦点，其不仅代表着国家的科研技术，同时是对国家安全战略有着巨大的影响。 云计算是时下非常火的一种新型的IT技术，云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。灵活扩展是云计算的一大优势，用户可以根据需求对计算能力进行灵活的扩展，帮助用
【光剑极简教程系列】“计算机科学与技术”概述 Computer Science and Technology
年前施巍松教授和其团队（张星洲、王一帆、张庆阳）应《计算机研究与发展》编辑部之邀，庆刊60周年发表论文，边缘计算社区经过和施巍松教授沟通，将论文整理成几篇，方便大家阅读。字字珠玑，愿大家多多转发分享。
起源： 埃尼阿克ENIAC：第一台真正意义上的电子计算机。于1946年2月在美国的宾夕法尼亚大学正式投入运行，ENIAC共使用了约18800个真空电子管，重达30吨，功率174千瓦，占地约140平方米，用十进制计算，每秒运算5000次加法。
我们致力于为广大读者提供全面、深入的云计算知识普及，每周定期更新一系列关于云计算的实用文章。这些内容将涵盖云计算的技术原理、应用场景、发展趋势、存储/网络/数据库服务等多个方面，旨在帮助读者们更好地理解和应用云计算技术。
边缘计算技术是一种全新的融合技术，基本思想是将云计算平台迁移到接入网边缘地带，实现传统蜂窝网络和互联网深入融合，降低移动业务端到端的时延，进一步提升用户体验效果。
云计算(cloud computing)是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】AI模型所需算力每100天就要翻一倍，远超摩尔定律的18-24个月，智能计算能破局这种算力困境吗？ 人工智能就是一个「拼财力」的行业，如果没有高性能计算设备，别说开发基础模型，就连微调模型都做不到。 但如果只靠拼硬件，单靠当前计算性能的发展速度，迟早有一天无法满足日益膨胀的需求，所以还需要配套的软件来协调统筹计算能力，这时候就需要用到「智能计算」技术。 最近，来自之江实验室、中国工程院、国防科技大学、浙江大学等多达十二个国内外研究机构共同发表了一篇
摘 要：边缘计算作为万物互联时代的关键技术，具有广泛的应用场景。文章首先分析了边缘计算平台在推广中面临的问题；随后从架构出发分析了典型边缘计算平台，并列举了边缘计算应用场景的需求参数，最后提出了一种边缘计算平台分类模型。
T客汇官网：www.tikehui.com 撰文|窦悦怡 移动信息化研究中心认为：认识云计算并理清如何实现对业务的驱动是关键。 根据移动信息化研究中心2016年6月的数据显示：认识云计算并理清如何实现对业务的驱动是关键。 企业用户暂无引入云计算的原因，56%的企业认为，对云计算的了解不足，暂时无法做出相应的规划；认为企业自身的特点不适合云计算部署的方式占据23%，排在第二；没有必要用，现有的系统满足要求占据16%紧随其后。 从目前看来，只有5%的企业认为云计算兼容性难以解决，所以不想使用云计算
1946年在美国宾夕法尼亚大学，电子晶体管计算机ENIAC携170平方米、18000个晶体管的庞大身躯悄然问世，作为计算的载体，开启了现代计算机的发展之路。
本文介绍了动态图计算在深度学习框架中的实现和优势，包括TensorFlow Fold、动态图计算和总结。
“计算正从中央走向边缘”、“计算边缘化”……近日来，在大大小小各类有关人工智能的论坛或峰会上，我们或多或少的听见以上言论，其中的关键点只有一个——边缘计算。
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