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机器学习 ML.NET 发布 1.0 RC

ML.NET 是面向.NET开发人员的开源和跨平台机器学习框架(Windows,Linux,macOS),通过使用ML.NET,.NET开发人员可以利用他们现有的工具和技能组,为情感分析,推荐,图像分类等常见场景创建自定义机器学习模型,将开发自定义AI并注入其应用程序之中,微软.NET团队在官方博客[https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-ml-net-1-0-rc-machine-learning-for-net/]发布了ML.NET 1.0 RC(Release Candidate)(版本1.0.0-preview), 这是在2019年第二季度发布最终 ML.NET 1.0 RTM 之前的最后预览版本, 我猜测发布的时间点应该是微软5月6-8举办的 Build开发者大会上【https://www.microsoft.com/en-us/build】。下图是从2018年5月份开源发布ML.NET 0.1版本以来到1.0 RTM之前的预览时间图:

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自然·机器智能 | 利用机器学习预测有机金属框架的水稳定性

金属有机骨架(MOFs)由于其高度可调节的结构特性,在吸附、分离、传感和催化等领域具有极大的应用潜力。然而,MOFs必须能在水蒸气中保持稳定,才能在工业中得到应用。目前,预测MOFs的水稳定性是十分困难的:一是因为MOFs合成的时间成本高昂,二是因为目前的建模技术无法准确地捕获MOFs水稳定性特征。对此,我们建立了一个机器学习模型,可以根据不同的应用目的或所处环境的水蒸气浓度,迅速且准确地判断MOFs是否稳定。该模型的训练集包括200多个已测量水稳定性的MOFs,并设计了一套全面的化学特征描述符。描述符中的信息包括三类:MOFs的金属节点、有机配体、金属-配体摩尔比。除了为未来的实验筛选水稳定的MOFs候选材料外,我们还从训练好的模型中提取了一些关于MOFs水稳定性的简单化学趋势。本文所述的通用方法,可以基于其他设计标准筛选MOFs。

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Centos内核版本升级

内核进行的是应用软件和计算机硬件的交互工作在计算机科学中,内核(英语:kernel)又称核心,是一个计算机程序,用来管理软件发出的数据I/O(输入与输出)要求,将这些要求转译为数据处理的指令,交由中央处理器(CPU)及计算机中其他电子组件进行处理,是现代操作系统中最基本的部分。 它是为众多应用程序提供对计算机硬件的安全访问的一部分软件,这种访问是有限的,并由内核决定一个程序在什么时候对某部分硬件操作多长时间。直接对硬件操作是非常复杂的。所以内核通常提供一种硬件抽象的方法,来完成这些操作。通过进程间通信机制及系统调用,应用进程可间接控制所需的硬件资源(特别是处理器及IO设备)。

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