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。

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本‍期将‍为大家介绍哥伦比亚大学计算机系副教授俞舟老师招聘博士后的相关信息。 学校信息 哥伦比亚大学是一所坐落于美国纽约曼哈顿上城的私立研究型大学，是常春藤盟校的成员。哥大是纽约州最古老的高等教育学府，也是美国历史第五悠久的高等教育机构。哥伦比亚大学自然语言处理组，历史悠久，人才辈出。 导师信息 俞舟，浙大 11 级本科毕业，17 年卡耐基梅隆大学博士毕业。现任哥伦比亚大学计算机系副教授，创办人工智能赋能教育公司 Articulate.AI。深度研究人工智能，自然语言，多模态处理十多年。曾获得过福布斯 3

而另一方面，在自学和实践的道路上，如何循序渐进，让自己获得正向的反馈，并且持续激励自己，这也是至关重要的一点！

收获是不是还算不错？我深入研究了我是如何在博士申请中取得成功的，于是写下这篇博客文章，和大家讨论，在博士申请中什么才是重要的，而什么又不是；我们应该如何选择和使用申请材料。

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---- 新智元报道   来源：reddit 编辑：小匀 【新智元导读】CPU很可靠？谷歌和Facebook都说NO！最近，他们都表示，已经频繁地检测到CPU的错误行为，并且无法以可预测的方式执行计算。 谷歌正在警惕一件事情，那就是，计算机芯片已经发展到不再可靠的地步，并且可能无法以可预测的方式执行计算。 但并不是说它们曾经完全可靠。 实际上，CPU错误的存在时间与CPU本身一样长。错误不仅产生于设计上的疏忽，也产生于环境条件和产生故障的物理系统故障。 但是这些错误已经趋于罕见，只有最敏感的计算才会受

机器之心报道 机器之心编辑部 美国科学促进会 AAAS 公布了新一届 Fellow 名单。 2022 年 AAAS Fellow 名单出炉！此次入选人员包括 505 名科学家、工程师或各科学学科的创新者，以表彰他们对于 STEM 学科的重要贡献，包括开创性研究、在特定领域的领导、教学和指导、促进合作以及增进公众对科学的理解。 AAAS Fellow 每年由任职于 AAAS 理事会的同行选举产生，AAAS 是该组织的成员管理机构，最早一期可以追溯到 1874 年。 入选 AAAS Fellow 来自的学科领

机器之心报道 机器之心编辑部 美国科学促进会 AAAS 公布了新一届 Fellow 名单。 2022 年 AAAS Fellow 名单出炉！此次入选人员包括 505 名科学家、工程师或各科学学科的创新者，以表彰他们对于 STEM 学科的重要贡献，包括开创性研究、在特定领域的领导、教学和指导、促进合作以及增进公众对科学的理解。 AAAS Fellow 每年由任职于 AAAS 理事会的同行选举产生，AAAS 是该组织的成员管理机构，最早一期可以追溯到 1874 年。 入选 AAAS Fellow 来自的学科领

这段代码设置了百度AI的APP_ID、API_KEY和SECRET_KEY，并使用这些参数创建了一个AipOcr对象。

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这篇论文八千多字，主题是 云原生+物联网平台。花了几天心思，查了很多篇论文，因为自己对物联网通信的硬件方面不太会，所以还是选择写综述类的论文了，这篇论文感觉技术深度和广度比我上一篇计算机网络论文要更加深刻一点。

随着计算机越来越普遍的被人们使用，信息化时代也随之而来，人们也在不断地追求城市化和自动化，因此毕业生或者其他相关打工人员将不断往大城市中进行迁移，寻找更好的发展机会。这些举动都极大地推动了房屋租赁产业的不断发展。对于传统的人工管理房屋的租赁问题已经很难适应的现在城市化的发展的，从某些方面来说甚至为本产业发展产生了阻碍的作用。加之信息化、网络化以及人工智能化的不断推进，这为房屋租赁系统的研发提供了重要的基础条件和对应的技术支持。

多模态模型，是指具备理解来自不同模态（如视觉、自然语言、语音等）的混合信号能力的神经网络模型，是当今人工智能模型发展的重要方向之一。本文将要介绍的文献题目为《16.1 MulTCIM: A 28nm 2.24μJ/Token Attention-Token-Bit Hybrid Sparse Digital CIM-Based Accelerator for Multimodal Transformers》，作者是来自清华大学集成电路学院和香港科技大学电子与计算机学院（Department of Electronic and Computer Engineering）的涂锋斌博士，提出了一种数字存算一体核心设计，可以支持多模态Transformer模型的计算。

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编辑/凯霞 机器学习在加速材料研究方面具有巨大潜力。材料科学的许多领域都从它的应用中受益，但仍然存在一些挑战，该领域是否会像围绕它的大肆宣传那样，还有待观察。 机器时代即将来临。当我们提出材料科学中机器学习的焦点问题时，我们很清楚算法可以为其编写合理的开篇社论。毕竟，它不会是第一次写文章，或者就此而言，甚至也不是第一次写书。 你可以询问 Alexa 或 Siri，它会使用它的机器学习算法为你找到一些关于人工智能的好处和危险的文章。根据你过去的搜索以及他们对你的兴趣所揭示的内容，它可能会继续推测是否有太多

多模态模型，是指具备理解来自不同模态（如视觉、自然语言、语音等）的混合信号能力的神经网络模型，是当今人工智能模型发展的重要方向之一。本文将要介绍的文献题目为《16.1 MulTCIM: A 28nm 2.24μJ/Token Attention-Token-Bit Hybrid Sparse Digital CIM-Based Accelerator for Multimodal Transformers》，作者是来自清华大学集成电路学院和香港科技大学电子与计算机学院（Department of Electronic and Computer Engineering）的涂锋斌博士，提出了一种数字存算一体核心设计，可以支持多模态Transformer模型的计算。

机器之心报道 机器之心编辑部 神经网络还有很多潜力等待发掘。 1965 年，戈登・摩尔归纳了一条经验之谈：集成电路上可以容纳的晶体管数目大约每经过 18 个月到 24 个月就会增加一倍。换言之，处理器的性能大约每两年翻一倍。 这条经验之谈被称为「摩尔定律」，之后的四十年里，半导体芯片制造工艺确实以令人目眩的速度成倍提高。但近年来，摩尔定律的加倍效应已在放缓，甚至有人预言在不久的将来会失效。 业界纷纷提出各种方案应对这种发展瓶颈，来自斯坦福大学的神经形态工程师 Kwabena Boahen 最近提出了一种新

机器之心报道 编辑：小舟、陈萍 最近谷歌和 Facebook 两大公司频繁检测到 CPU 在一些情况下会以无法预测的方式出现计算错误。 CPU 一直都不是完全可靠的，自问世以来就一直存在出现错误的风险。这些风险不仅来源于设计上的一些疏忽，也源于环境条件和会产生故障的物理系统。但这些错误往往很少见，如果系统按预期运行，则只有极少部分计算会出现错误。大多数情况下，计算机芯片被视为值得信赖的。 然而，最近谷歌和 Facebook 两大公司频繁检测到 CPU 出现一些「不当行为」，以至于他们正在敦促技术合作公司找到

前言：这是我大三上计网课程的课程论文，花了几天心思，确实能弄懂一些以前不懂的东西，计网其实挺有趣的，只要学进去了，还是比较有趣的。为什么选择这个题目呢，因为当时每周做实验，都是跟做路由器、交换机的会H3C仿真实验+交换机的实物实验，所以有些时候搞不懂原理，干脆直接课程论文写这个方面的东西。因为是课程论文，所以要求比较低，如果有不足请指正。