在当今时代，人工智能技术已经成为天文学家的得力助手，其中一个有趣的应用是为观测站选址。 为了确保获取到清晰的天文观察数据，观测站的选址必须非常慎重，这涉及到众多因素的综合考量。这些因素包括每年的晴朗夜晚天数、大气稳定性、空气湿度、夜空亮度、风速、光污染、地表地形等等。借助人工智能，科学家们能够从气象
若要按照对人工智能的渴望程度排名，天文学恐怕会位列前茅。原因很简单：人们已经观察头顶的天空数千万年，要想在这片熟悉的天幕中发现新奇事儿，实在是太难了。 为了能往前多走一步，天文学家们设计了各种各样的望远镜：光学的、射电的、X射线的。它们或立于山顶，或置于荒原，或被送往太空。这些望远镜的镜头越来越大，
人工智能在股票投资中的应用并非新鲜事儿。事实上，早在“人工智能”这一概念被提出之前，人们就对如何机智地从股市中赚钱进行了大量研究。其中，最著名的例子是哈里·马科维茨的投资组合理论。该理论通过分析股票的历史收益以及不同股票之间的相关性，来推导出每支股票在投资组合中的最优占比。随后发展出的相关理论包括夏
每个人都怀揣着一个游戏梦。有趣的是，游戏曾经是人工智能发展的“第一推动力”。 早在人工智能的萌芽之初，让机器下棋就成了AI先驱者们的执念。1928年，计算机体系的奠基人，美国物理学家、数学家、经济学家冯·诺依曼就提出了极小极大值定理 (MiniMax Theorem)，即在双人对弈中，我方应在对方给
艾伦·图灵 (1912年6月23日~1954年6月7日) 在24岁时提出了被后人称为“图灵机”的通用计算模型，奠定了现代计算机诞生的理论基础。正因为这一伟大贡献，图灵被誉为“计算机科学之父”，同时为人工智能的发展准备
无论是研发新药还是探索新材料，都需要进行大量的实验。完成这些实验不仅需要高超的技能，还需要极其细致和专注的操作。因此，培养一名合格的实验人员往往需要极高的成本。此外，人类在进行实验时存在一些固有劣势，例如精力有限、不能长时间工作、无法从事过于危险的实验，以及可能发生操作失误或遗漏记录等问题。 202
当我们提到同卵双胞胎时，我们通常会想到他们在外貌上的惊人相似。然而，他们的相似性不仅仅局限于外表，他们的声音通常也极为相近。这种现象背后的原因在于，人类的发声特征受到遗传因素和生理结构的影响，而这些在同卵双胞胎中都是极为相似的。 图1. AI生成的
纳米孔材料是一类具有纳米尺度孔隙的特殊材料，其显著特点包括高比表面积、高孔隙率和可定制的孔径分布等。纳米孔材料可分为两大类：纳米孔阵列材料和纳米多孔材料。 纳米孔阵列材料具有规则的结构，例如铝阳极氧化膜、硅纳米孔阵列和氧化锌纳米孔阵列等。这些材料具有独特的光学、电学和传感性能，广泛应用于光学器件、电
大模型的火爆始于OpenAI推出的ChatGPT，自此之后，众多公司相继推出了自己的大模型。所谓大模型，就是那些通过海量数据训练出来的巨型语言模型。这些模型得益于深度神经网络强大的数据处理和建模能力，能够处理上百个TB的文本数据——相当于家用电脑硬盘容量的上百倍，基本上把人类的主要知识领域都学了个遍
身处现代社会，天气预报的重要性显而易见。出门上班前查看天气，判断是否需要带伞；旅行前了解目的地的天气，来决定带什么衣物。传统上，人们大多是依据一些直观经验来预测天气。比如，“日晕三更雨，月晕午时风”，是说日晕预示着夜晚会下雨，月晕则预示着午后会刮风；“雨后东风大，来日雨还下”，表示东风在雨后增强预示
