机器之心报道 机器之心编辑部 2022 年 IEEE 新晋 Fellow 人数超过 300 人，其中华人学者超过三成。 北京时间 11 月 24 日凌晨，IEEE 公布了 2022 年度新一届会士的入选完整名单。 IEEE 全称是美国电子电气工程师学会（Institute of Electrical and Electronic Engineers），是国际性电子技术与信息科学工程师学会，在 160 多个国家拥有超过 40 万会员。IEEE Fellow 为学会最高等级会员，是 IEEE 授予成员的最高荣

会话式多文档问答旨在根据检索到的文档以及上下文对话来回答特定问题。 在本文中，我们介绍了 WSDM Cup 2024 中“对话式多文档 QA”挑战赛的获胜方法，该方法利用了大型语言模型 (LLM) 卓越的自然语言理解和生成能力。

会话式多文档问答旨在根据检索到的文档以及上下文对话来回答特定问题。 在本文中，我们介绍了 WSDM Cup 2024 中“对话式多文档 QA”挑战赛的获胜方法，该方法利用了大型语言模型 (LLM) 卓越的自然语言理解和生成能力。

11月7日，博瑞晶芯与腾讯云达成战略合作，双方将发挥各自优势，助力博瑞晶芯打造混合云平台，为国内各类大小芯片设计企业树立EDA上云标杆，带动半导体行业上下游发展，构建丰富的半导体产业生态。

11月7日，博瑞晶芯与腾讯云达成战略合作，双方将发挥各自优势，助力博瑞晶芯打造混合云平台，为国内各类大小芯片设计企业树立EDA上云标杆，带动半导体行业上下游发展，构建丰富的半导体产业生态。

机器之心报道 机器之心编辑部 2022 年 IEEE 新晋 Fellow 人数超过 300 人，其中华人学者超过三成。 北京时间 11 月 24 日凌晨，IEEE 公布了 2022 年度新一届会士的入选完整名单。 IEEE 全称是美国电子电气工程师学会（Institute of Electrical and Electronic Engineers），是国际性电子技术与信息科学工程师学会，在 160 多个国家拥有超过 40 万会员。IEEE Fellow 为学会最高等级会员，是 IEEE 授予成员的最高荣

这个工作来自于中国香港科技大学和中国香港城市大学。我们知道，随着三维传感器以及相关扫描技术的进步，三维点云已经成为三维视觉领域内一项十分重要的数据形式。并且随着深度学习技术的发展，许多经典的点云深度学习处理方法被提出来。但是，现有的大多数方法都关注于点云的特征描述子学习。并且，在稠密的点云数据帧中，如果对所有点云都进行处理，将会带来巨大的计算和内存压力。针对这种问题，提取部分具有代表性的关键点则成为一种自然而且有效的策略。但是，什么样的点可以称为三维点云中的关键点呢？这个问题仍然是一个开放的、没有明确答案的问题。

计算机二级C语言考试是许多计算机科学专业学生及编程爱好者的必经之路。它不仅是对基础编程知识的检验，更是对逻辑思维和问题解决能力的挑战。通过这门考试，考生需要掌握C语言的基本语法、数据类型、控制结构、函数、数组、指针以及文件操作等核心内容。

通过PBL项目学习法，深入理解人机交互接口，数字量，模拟量，相互转换，控制器设计等实现。

通过PBL项目学习法，深入理解人机交互接口，数字量，模拟量，相互转换，控制器设计等实现。

云原生架构是指在云环境中构建和运行应用程序的方法论，它依赖于云计算的灵活性、可伸缩性和管理效率。云原生架构的设计原则旨在提升应用的可靠性、效率和安全性。下面是这些原则的解释：

计算机二级C语言考试是许多计算机科学专业学生及编程爱好者的必经之路。它不仅是对基础编程知识的检验，更是对逻辑思维和问题解决能力的挑战。通过这门考试，考生需要掌握C语言的基本语法、数据类型、控制结构、函数、数组、指针以及文件操作等核心内容。

Transformer已成为自然语言处理（NLP）中的首选模型，作为许多成功的大语言模型（LLMs）的 Backbone 。最近，其影响力进一步扩展到视觉领域，视觉Transformer（ViTs）已在许多视觉模态（例如，图像和视频）中展现出与卷积神经网络（CNNs）相当或甚至更好的性能。然而，3D点云尚未成为其中的一部分。

整理 | 刘燕 1 月 11 日，InfoQ获悉，达摩院 2023 十大科技趋势发布，生成式 AI、Chiplet 模块化设计封装、全新云计算体系架构等技术入选。 达摩院发布十大科技趋势 达摩院认为，全球科技日趋显现出交叉融合发展的新态势，尤其在信息与通信技术（ICT）领域酝酿的新裂变，将为科技产业革新注入动力。 颠覆性的科技突破也许百年才得一遇，持续性的迭代创新则以日进一寸的累积改变着日常生活。进入 2023 年，达摩院预测，基于技术迭代与产业应用的融合创新，将驱动 AI、云计算、芯片等领域实现阶段跃迁

在生物科学的广阔领域中，理解生物分子的三维结构及其相互作用是揭示生命奥秘的关键步骤。近年来，随着人工智能和机器学习的飞速发展，科学家们在这一领域取得了突破性进展。其中，AlphaFold3的问世尤为引人注目，它不仅能够预测单个生物分子的三维结构，还能准确预测生物分子复合物的结构，为解码分子行为和生物计算提供了强有力的工具。

这个工作来自于华中科技大学，发表于ICCV 2021。这个工作聚焦于点云的点特征表示学习，但是，与一般的点特征学习方法并不一样。我们知道，基于深度学习的三维点云处理已经在近年来得到了广发关注，从先驱性的工作例如PointNet到近期的Point Transformer等。这些工作都能有效的学习点特征表示。但是，这些方法学习点特征都是基于输入的某一个点云而言的，所有的操作也都集中在一个点云上，并且追求特征的描述性，力求能准确表示三维点云的局部几何结构。但是，这篇论文针对点云配准工作提出了另一种点云设计方式。我们知道配准的目的是求解输入的点云对之间的相对变换以使它们最好的对齐，在这个过程中，聚焦于用学到的点特征表示构造可靠的匹配对。为此，对于点特征的鲁棒性需求也很重要。为了实现这个目的，本工作提出从输入的两个点云出发，利用这两个点云之间的交互进一步调整点特征学习，使得到的点特征表示源于同时感知到当前点云和另一个需要配对的点云，从而追求正确的匹配点的可匹配性的提升。也就是说这是一个针对特定任务而设计的点特征学习方法，或许此方法学到的点特征难以应用到其他任务，例如分类、分割等，但对于匹配、配准而言应该更加适用。

在数字经济浪潮汹涌而来的今天，CAE（Computer Aided Engineering，指计算机辅助工程）作为一项成熟的技术领域，正在焕发出全新的生命力。

Transformer 一开始是为自然语言处理任务设计的，但现在却已经被广泛用于视觉任务。视觉 Transformer 在一系列视觉识别任务上实现了出色的准确度，并在图像分类、视频分类和目标检测等任务上取得了当前最优的表现。

能源材料研发传统的实验手段面临着「炒菜」试错的窘境，而过去的计算手段受限于算法效率，无法有效求解实际工业生产中面临的复杂问题。该行业亟需新的生产力工具的诞生，以期加速行业的转型与升级。而伴随着「AI+Science」的浪潮，计算模拟与解决实际问题之间的距离正在被大大缩短。 由深势科技与机器之心联合主办的 AI 助力能源材料计算模拟设计系列讲座即将开展新一轮分享。本轮讲座我们邀请到厦门大学闽江特聘教授程俊、上海科技大学助理教授乔博和杜克大学博士宋汝怿担任主讲人。 9 月 11 日起，北京时间每周六上午 11

各位年轻的准布道师们，欢迎你们成功的加入到腾讯犀牛鸟云开发校园技术布道师成长计划中，为了帮助你更快的成长为一个优秀且合格的技术布道师，我特意为你精选出了一些可以辅助你成长的高分书籍。文末有彩蛋~