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测试开发技术

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Natl. Sci. Rev. | LamNet: 面向药物研发及更广泛计算科学的炼金术路径感知自由能预测框架

DrugOne

本文介绍由浙江大学侯廷军教授和谢昌谕教授团队发表的一篇关于加速炼金术自由能计算的最新研究工作。在该研究中,作者提出了一个全新的炼金术路径感知的图神经网络框架La...

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常用性能测试工具

wangmcn

JMeter是由Apache软件基金会开发的一款开源性能测试工具,最初设计用于Web应用测试,后来逐渐扩展到其他测试领域。它基于Java开发,具有跨平台特性,可...

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IEDM 2025:三星0.7μm间距双层双PD像素+超表面CMOS图像传感器

光芯

在CMOS图像传感器行业中,双光电二极管(PD)像素因能从每个像素中获取相位检测自动对焦(PDAF)信息而被广泛应用。然而,在像素间距微缩过程中,双...

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GPT-5.2发布,真正的牛马打工人专属AI来了。

数字生命卡兹克

于是,François Chollet,就是那位Keras(一个著名的机器学习框架)之父,2019年第一次在论文《On the Measure of Intel...

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读懂SIL与HIL的核心关联,才算真正入门NVIDIA机器人开发

GPUS Lady

软件在环SIL与硬件在环HIL方法的诞生,便是对“全物理测试成本高、周期长、风险大”痛点,以及“效率、安全、可靠性”三大核心诉求的直接回应。以“虚实结合”的理念...

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一句话生成PPT,办公小浣熊给出了AI办公的正确打开方式

Alter聊科技

所以第三轮测试的内容是:上传Excel数据,让“办公小浣熊”进行处理。(鉴于“办公小浣熊”的数据分析能力包含数据解读、趋势预测、数据清洗、数据可视化等不同等等,...

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小米的大模型,就问你快不快吧

Ai学习的老章

** 🔥 亮点**: ⚙ 模型参数:总参数 309B,激活参数 15B。 🏗 混合注意力:5:1 交错的 128 窗口 SWA + 全局 | 256K 上下...

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铁钉水上漂、子弹穿苹果不炸?Nano-Banana等17款SOTA模型颤抖迎物理逻辑推理大考!

AI生成未来

本文第一作者Tianyang Han是美团MeiGen团队的算法研究科学家,主要研究方向是图像生成和多模态大语言模型。

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Gemini 3 史诗级更新!更快的速度更强的智商,OpenAI这下真坐不住了

用户11203141

最让人惊讶的是基准测试结果。数据显示,Gemini 3 Flash 居然在不少测试里保留了 Pro 级别的推理能力,但延迟、成本直接降到了 Flash 级别。

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GPT-5.2 全面解析:专业能力到底提升了多少?官方级深度解读

用户11203141

过去的 AI 测试,比如 MMLU,考的主要是知识记忆。问的问题无非是“美国第一任总统是谁?”、“光合作用的化学方程式是什么?”这类百科题。

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浅谈MSF会话持久化!

逍遥子大表哥

但是,当前方式仅支持设备在没有关机的情况下。让设备关机后,还是无法连接。而msf是提供了最新的持久化模块。

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为什么需要代码分支?代码分支怎么设计?

DevOps在路上

本文将从“为什么需要代码分支”开始,有简入深,探究分支的本质,设计适合你团队的分支。

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奥特曼恩师力挺19岁少年!比AlphaFold快4倍,只杀害虫不伤人

新智元

具体来说,目前大多数杀虫剂的开发方式并非基于特定的靶点,而是昆虫学家和化学家提出不同的化合物,然后在昆虫上进行测试。为了检查其有效性,通常需要合成和测试数千种化...

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UI自动化常用库介绍及示例(二)

wangmcn

Katalon Studio是Katalon LLC推出的低代码UI自动化测试工具,基于Selenium和Appium核心开发,支持Web、移动(iOS/And...

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从空冷到浸没式液冷:AI数据中心热管理与光模块技术的协同革新

光芯

随着AI与HPC(高性能计算)集群规模持续扩张,数据中心正面临前所未有的热管理与功耗挑战。GPU热设计功耗(TDP)呈指数级增长,即将突破2500W...

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聊聊性能测试中梳理流量模型的方法

老_张

这个问题的答案很简单,即先确定业务场景,再设计测试用例,最后根据测试用例准备测试数据。无论功能测试或者性能测试,开展的前提是按照测试用例执行,而测试用例来源于需...

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【国自然专题】超级增强子系列1:super enhancer鉴定-ROSE软件的安装与使用

三兔测序学社

ROSE输出的结果都在一个文件夹里,文件夹名称是参数 -o 自己设置的文件夹名。v1.3.2版输出的结果文件包括2个文件夹和9个文件夹外文件。以测试结果为例,如...

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M4芯片上跑了下KVectors向量数据库的性能测试,没想到…

扶墙老师

正好前阵子有哥们儿给了我台M4,就用它来跑下KVectors向量数据库的性能测试,预期肯定比我这老Intel款MBP强,但强到我看到这个结果还是好好数了下数字的...

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KVectors向量数据库IVF索引,这测试结果我自己都想不到…

扶墙老师

搞定之后, 下面是几次粗略测试的结果截图(粗略测试是因为,我只是在2019年的老Intel MacbookPro上跑的这个测试):

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