芬兰通信厂商诺基亚成功进行5G SA独立组网测试，开源云平台Sylva发挥关键作用

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作者：Yukai Ma , Xiangrui Zhao , Han Li , Yaqing Gu , Xiaolei Lang ,Yong Liu

Galaxy中国（UseGalaxy.cn）> RNA ANALYSIS TOOLS > Standard Analysis > 有参转录组标准分析

Stable Diffusion是一款AIGC图片生成模型。该环境已预装webui及JupyterLab，支持可视化文件管理及环境调优。

官网安装wireshark：https://www.wireshark.org/download.html

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在最新MLPerf训练基准测试中，英伟达H100集群，横扫八项测试，全部创下新纪录，并且在大语言模型任务中表现尤为突出！

近日，中国信息通讯研究院公布了首届“汽车云领航者”优秀案例评选结果，由广汽研究院主导、腾讯云联合申报的“广汽自动驾驶虚拟仿真平台项目”成功入围。

文本、图像、音视频等海量的非结构化数据占数据总量不断上升，预计2025年，将达到八成以上。这些数据由于结构不统一，所以在计算机中通常以向量形式进行特征提取后，再进行存储、计算、应用。为了解决海量数据场景下，向量的存储、计算问题，向量数据库应运而生，其通过数据算法和计算机工程，将向量特征进行分组和索引，以实现高效的相似性搜索。《数据库发展研究报告（2023年）》显示，向量数据库作为12个数据库技术发展趋势之一，其使用场景十分广泛，包括但不限于支撑文本翻译、产品推荐、语义搜索、图像搜索、视频推荐、异常检测、欺诈检测、人脸识别等应用。

是一个常数 , 可以不考虑该值 , 所有的概率都除以了该值 , 对比各个类别概率时 , 可以不考虑改值具体是多少 ;

Meshery[1]，作为一个 CNCF 项目，是一个开源的云原生管理平台。你可以以可视化和多人协作的方式管理和部署你的基础设施，服务网格和工作负载。目前 Meshery 不仅可以管理 Kubernetes 集群上个任意资源，而且还集成了包括常见的服务网格以及各种 CNCF 项目在内的超过 260 个组件[2]，从而帮助你可以更轻松地与集群进行交互，管理各个项目的生命周期。通过 Meshery，你可以掌控你的云原生环境。

今天为大家介绍的是来自Xutong Li, Xiaomin Luo和Mingyue Zheng团队的一篇论文。先导化合物优化是药物发现领域的一个关键挑战。目前，这一领域大部分还是依赖于假设和药物化学家的先前经验。作者为了应对这一挑战，提出了一种基于物理信息图注意力机制的配对结合比较网络（PBCNet），专门用于对同类配体的相对结合亲和力进行排名。通过在两个独立数据集上的基准测试， PBCNet在预测准确性和计算效率方面都显示出了显著的优势。

腾讯WeTest全新推出Unified Device Toolkit云测协同解决方案（简称UDT），旨在为企业提供“协同加强版”的云测一体化解决方案，进一步助力提升游戏和软件应用的研发效率，显著降低测试成本，并且通过灵活私有化部署实现安全性升级。 当前，腾讯WeTest UDT解决方案已在内部广泛应用，现正式面向全行业开放。腾讯WeTest UDT解决方案在游戏、金融、零售等行业的试点，均获得企业和开发者的积极认可。 创新协同的解决方案：协助企业降本增效，打造全新云测体验 过往企业研发期的测试，常常伴随着诸

针对PolarDB for PostgreSQL 提出的特性，其中PG原生数据库最大的问题之一是磁盘空间占用的问题，相对于其他的数据库产品PostgreSQL 数据库会在使用中占用更多的磁盘空间，这是人尽皆知的问题，其他的两个问题也需要进行测试，通过测试来验证PolarDB for PostgreSQL产品是否和宣传的比PostgreSQL RDS产品更具竞争力。

LLaMA-Factory 是一个用于高效微调 100 多个大型语言模型（ACL 2024）的 WebUI。

导语 微信云托管 是由微信团队联合腾讯云推出的一站式后端云服务。对于应用开发采用前后端分离架构的场景，云托管可做到免运维免域名、免服务器管理、防 DDoS 攻击和境外加速等，从代码管理到 CI/CD 流水线部署发布，提供全链路、低成本、企业级的云原生解决方案。 PC 端访问 https://cloud.weixin.qq.com 即可立即开始使用微信云托管。 前言 在项目开发时，通常具有多种环境，用来在开发的各个流程阶段进行作用，比如预发、生产。 环境的不同，对应的数据库等配置信息就有所不同，就必须要

LDSC是一个用python语言编写的程序，可以使用GWAS的summary结果，计算遗传力，遗传相关以及LD 得分，功能强大，应用广泛。

腾讯AI Lab计算机视觉中心人脸&OCR团队是2016年11月底开始组建和开展工作，我们以研发业界领先的算法为目标驱动，逐步克服人手不足、训练数据不足等困难，不断夯实基础，做既有原创性又能落地应用的国际前沿研究。在上一期（腾讯AI Lab 计算机视觉中心人脸&OCR团队近期成果介绍（1））中已经介绍了我们团队的一些研究成果，近期，我们团队有一些新的成果再和大家进一步分享。 1 人脸研究进展 人脸研究的两大关键任务是人脸检测与人脸识别。在上一期中，我们主要介绍了我们团队在人脸检测的两个国际权威评测平台（WI