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#性能

Nucleic. Acids Res. | DeepAden: 基于深度学习的NRPS腺苷化结构域底物特异性预测方法

DrugOne

在天然产物研究中,非核糖体肽(NRP)是一类结构多样、活性丰富的重要天然产物,是临床药物先导化合物的重要来源。NRP的生物合成依赖于非核糖体肽合成酶(NRPS)...

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广域网性能监控:分布式IT架构下的链路质量保障

运维行者

随着企业业务向云端迁移、分支机构增多,广域网(WAN)链路已成为连接总部、分支、云平台与远程办公节点的关键通道。与局域网环境不同,WAN链路跨越运营商网络、公网...

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⏰前端周刊第446期(2025年12月22日–12月27日)

掘金安东尼

回顾 2025 年,前端圈从标准演进、组件化复兴到性能指标拆解都有值得复盘的故事。本期聚焦年度十大前端叙事、Web Components 的反弹势头、AV1 编...

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⏰前端周刊第 449 期(2026年1月11日-1月17日)

掘金安东尼

本期聚焦"年度盘点与工程实践的双轨路线"。Web 开发部分从 HTTP Archive 的 Web 年度状况报告、Astro 加入 Cloudflare 的战略...

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LLM API选型:从踩坑到避坑的实战指南

用户12493922

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理解人工智能与灵性起源

王瑞MVP

受制于底层由统计规律与概率论驱动的技术本质,现有大语言模型并不具备真正意义上的自主思考能力,这是其固有属性带来的先天局限。这类模型依托已有海量数据完成参数拟合,...

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⏰前端周刊第 450 期(2026年1月18日-1月24日)

掘金安东尼

本期主题偏向“细节工程化 + 新能力落地”。Web 开发部分从 2026 年 favicon 的最小配置、ARIA 经验教训与“像素级还原”的再思考出发,延伸到...

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AMD Zen 6 Medusa Point 10核APU曝光,单核性能超Ryzen AI Max+395

芯智讯

总体来看,Medusa Point的Zen 6内架构,带来了明显的性能飞跃。相比之前泄露的同样10核的Medusa Point APU(单核2300分,多核13...

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英伟达Rosa CPU部分细节曝光

芯智讯

对AI工厂来说,GPU的利用率是数据中心最宝贵的资源。因此,任何等待任务完成的时间都会制约AI工厂的收益——更糟糕的是,会影响等待CPU完成任务的GPU利用率。...

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三星量产首款PCIe 6.0 SSD,速度高达28.4GB/s

芯智讯

2026年7月8日,三星电子宣布实现PM1763的量产,这是公司首款基于PCIe® 6.0的企业固态硬盘(SSD),专为下一代AI和高性能计算服务器环境优化。

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厉害了!爱立信在北美完成低延迟移动性测试,性能提升25%

通信行业搬砖工

爱立信这次联合AT&T和联发科,在北美做了一个现场试验。试验的东西叫L1/L2触发移动性,简称LTM。AT&T的网络用的是爱立信的无线接入网设备。测试结果是切换...

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Rust 宏完全指南:从入门到进阶,写出优雅且强大的代码

不吃草的牛德

很多开发者初学 Rust 时,对宏的态度是“又爱又恨”:爱它能写出极简优雅的 DSL(领域特定语言),恨它编译错误信息有时像天书、调试起来让人头秃。本文将从为什...

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MITRE公司:压电光子芯片与CMOS电芯片的单片高密度集成

光芯

研究团队对全晶圆进行了电学与光子学探针测试,在多个掩模版、多枚裸片上验证了器件功能。结果显示,底层CMOS电路功能完整,光子器件性能与空白硅衬底上制备的同结构P...

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UCSB联合Nexus Photonics等推出晶圆级III-V-on-SiN异质集成光量子平台

光芯

美国UCSB电子与计算机工程系、Nexus Photonics Inc.、麻省理工学院LIGO实验室、弗吉尼亚大学电子与计算机工程系、加州理工学院T.J.沃森应...

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超图神经随机扩散:一种用于不确定性估计的随机微分方程框架

CreateAMind

Hypergraph Neural Stochastic Diffusion: An SDE

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MiMo-V2-Pro 出圈,天才少女罗福莉刚刚震了整个AI圈

不惑

腾讯云TDP | 产品KOL (已认证)

但正是在DeepSeek,她参与了MoE大模型DeepSeek-V2的研发,使其在性能突破的同时实现了成本的重大优化,服务价格只有GPT-4的百分之一。

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小米YU7 GT来了,这次真的要逆天了!千匹马力在手,纽北调校加身,40万元的性能怪兽正式官宣

不惑

腾讯云TDP | 产品KOL (已认证)

你是不是还在纠结要不要买YU7 Max?先别急下手,因为小米刚刚用一部性能怪兽给你泼了一盆冷水。

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数据库的分片与分区:有什么区别?

程序新视界

分片(Sharding)和分区(Partitioning)是两种广泛应用的数据库拆分与扩展技术,它们的目标是优化系统性能、提升可维护性,并增强可用性。

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