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[爆卦]transformation實驗是什麼？優點缺點精華區懶人包

雖然這篇transformation實驗鄉民發文沒有被收入到精華區：在transformation實驗這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 transformation實驗產品中有26篇Facebook貼文，粉絲數超過9,272的網紅黃耀文 Wayne，也在其Facebook貼文中提到， 我和 XREX 共同創辦人兼營收長 Winston Hsiao 正在 外貿協會 TAITRA 舉辦的 DATE Summit，分享 XREX 的理念與未來金融觀點，現正直播中！ 很開心能夠受邀與許多令人敬佩的業界菁英同台，期待與大家有更多交流！ ----------- 今年DATE 邀請...

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「transformation實驗」的推薦目錄

transformation實驗 在 偽學術 Instagram 的最佳解答

2021-09-10 23:17:25

【認真看】#2020台北雙年展 嚴肅的玩笑 《你我不住在同一個星球》// 李長潔 🌐 . 前往2020台北雙年展，台北的天空陰冷，以《#你我不住在同一個星球》（You and I Don't Live on the Same Planet）為主題的北美館，並沒有明顯的國際性藝術大展的氣氛，灰白色的...

transformation實驗 在 ʀɪɴᴀ雷娜 ? ᴛʀᴀᴠᴇʟ & ᴄʀᴇᴀᴛɪᴠɪᴛʏ Instagram 的最讚貼文

2020-11-17 06:58:29

➡️往左滑有教學小影片 明天就是雙11了，我的購物車又是滿滿的😅 這次Momo雙11超級購物節很過分， 買巴黎萊雅的玻尿酸注入式安瓶精華面膜3 盒， 還送玻尿酸眼霜級撫紋精華霜 7.5ml x4， 根本等於送ㄧ整瓶啊😂 我已經用掉一盒跟兩條了哈哈 因爲我敏感膚質關係， 面膜只能挑著用 唉⋯ 本來...

  • 黃耀文 Wayne

    transformation實驗 在 黃耀文 Wayne Facebook 的最佳貼文

    2021-09-16 12:56:02
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    我和 XREX 共同創辦人兼營收長 Winston Hsiao 正在 外貿協會 TAITRA 舉辦的 DATE Summit，分享 XREX 的理念與未來金融觀點，現正直播中！

    很開心能夠受邀與許多令人敬佩的業界菁英同台，期待與大家有更多交流！

    -----------

    今年DATE 邀請來自全球10個國家超過25位企業菁英，10小時接力演說，帶給您全新的數位經濟趨勢及勾勒「全球數位生態系」嶄新樣貌！

    更多活動及講師資訊：https://www.datesummit.com

    今天的序幕由 #貿協 董事長黃志芳及晶華酒店集團董事長潘思亮的重磅對談展開，探討在 #疫情 海嘯第一排的飯店業如何以創新商模突破重圍，接著更將帶領大家馳騁於 #未來金融 永續投資以及 #創新商模 於新常態生活的想像。

    ★ Session 1 -未來金融 科技賦能實現永續投資願景
    1. 陳亭如/悠遊卡/董事長
    From Transit to Life: The Digital Journey of Easy Card
    2. Ketan Samani/開發金控/數位長
    Future of Finance
    3. Nick Pollard/ CFA Institute/Managing Director
    Fintech in Disruptive New Business Model
    4. Gary Zee/LSEG+Refinitiv/ General Manager, Refinitiv Taiwan
    Sustainable Finance-Turning the Art of ESG into Science
    5. Arthur Chen/Vpon/ COO
    Accelerating Digital Transformation in the New Normal
    6. Wayne Huang & Winston Hsiao/XREX/ Founder & CRO
    Socially-Enabled Inclusive Financial Access

    ★ Session 2-創新實驗，新常態後的生活想像
    1. 魏國章/MIH/技術長
    Digital Transformation and MIH Open EV Alliance
    2. 陳泰成/LINE TAXI/執行長
    Digital Transformation in the pandemic
    3. Mark Peterman/AIR FOM/CEO
    Post Pandemic Reality: The climate crisis, and mobility
    4. 陳昱珊/Pinkoi/台灣總經理
    POST-COVID的永續設計力
    5. Victor Chow/3 SQUARE/創辦人
    Cloud kitchen for sustainability and profitability

    https://www.youtube.com/watch?v=EPo7-R7xmnI

  • transformation實驗 在 Facebook 的最佳貼文

    2021-06-22 19:18:35
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    Journey into the Himalayas 🏔

    這個月的NTS Radio節目邀請到了來自西藏邊境的北印度拉達克 — 聲音藝術家 Ruhail Qaisar，擔任後40分鐘的客座mix。讓我驚艷的是他節錄了來自英國攝影師Tim Malyon的圖像聲音，來為此介紹拉達克當地的文化與風景，像是旅行到了喜馬拉雅 🦬。

    前20分鐘由我來播放台灣實驗音樂製作人的作品，與一首來自原住民的民歌“從現在起 Paiska laupaku”。 其中也收錄了我的一首尚未發表的現場錄音。

    敬請收聽🎧 ： https://www.nts.live/shows/meuko-meuko/episodes/meuko-meuko-21st-june-2021

    ————————————————————————

    藝術家介紹：

    Ruhail Qaisar 是來自印度拉達克的自學多媒體藝術家和聲音製作人。 他專注於聲音藝術和實驗電影製作。 自 2016 年以來，他一直以他以前的演出名稱“Sister”在印度各地演出。

    作為一名聲音藝術家，他透過結合白話詩和即興創作來探索記憶的局限、代際關係和潛意識的運作。

    他的作品專注於傳遞事件和當地神話中的記憶，這些記憶是他在拉達克偏遠村莊長大的回憶而發展，他被後工業時代的噪音和令人不安的電子設備所影響，而加以融合在他的創作中。而他在今年的 “CTM Festival :Transformation”參與了線上的«黑客實驗室多語言演出»的項目 {Quz民hi辩 क्शन化證कॉ} https://youtu.be/gb2SoniqlCI

    目前他在香港的HKCR線上電台進駐，他的節目《The Hounds of Pamir》在他自己的節目中，取材於零度以下的氣候、以當地的聲音採集和絲綢之路的音景，進一步擴展到邀請來自各地的藝術家們，在全球範圍內展示了與無數場景、集體和個人的合作。

    Ruhail Qaisar is a self-taught multidisciplinary artist and producer from Ladakh, India. His work focuses on sound art and experimental filmmaking. He has been performing all over India since 2016 under his previous moniker “Sister”.

    As a musician, he explores the confines of memory, intergenerational trauma, and the operational swarm of the unconscious through the incorporation of vernacular poetic gestures and improvisation.

    The work serves to transmit memories carried through events and local mythos as developed through his recollections of growing up in the remote villages of Ladakh, disturbed with spastic barrages of post-industrial noise and unnerving power-electronics.He also participated remotely in the “Musicmakers Hacklab” at “CTM Festival: Transformation 2021” . With the highlight being the multilingual feedback loop performance piece {Quz民hi辩 क्शन化證कॉ}

    He is currently a resident at HKCR with his show The Hounds of Pamir, which started as 60-minute live sets drawing from sub-zero climes, local field recordings, and Silk Route travel journals, further branching into inviting guests from all over the globe showcasing collaboration with myriad scenes, collectives, and individuals despite the inaccessibility and the limitations of the pandemic.

    ————————————————————————

    🦅
    Tracklist :

    Meuko :
    Perfect Blue OST - Virtual Mima
    Moon Wu - 禪
    Sabiwa - Something wrong
    Utingling安居 - 鱘 Staghorn Coral
    林建海.邱皓恩.江慧馨.邱永祿 - 從現在起 Paiska laupaku
    Meuko! Meuko! - Unreleased

    Ruhail Qaisar :
    Ruhail Qaisar - Prophecies by the Matho Oracles for the year 2021
    A.R Rahman - Dil Se Opening score
    Tim Malyon’s Radio pictures of Ladakh - Closer to the Gods
    Tibetan Folk Ensemble - Shing Yangrelo
    A.R Rahman and Arvind Swamy - Udal Manukku Uyir
    Bombay Jayashri, P. Unnikrishnan - Narumugaiyeh
    Genocide Shrines - Triumphing of the Three Pillars
    Mahakali Yoga - Aku Membentang Dosa
    Tim Malyon’s Radio Pictures of Ladakh - The Leaping Lord of Wanla
    Ruhail Qaisar - Ladakhi Funeral Rite
    Tibetan Folk Ensemble - On Snow Mountain
    Ruhail Qaisar - Scrambled radio signals transmitted from China received in Ladakh

    .

    Photo credits @wangyuorg @tim.malyon @iakkashaxul

    #NTSRadio

  • 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

    transformation實驗 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文

    2021-01-05 10:44:35
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    用深度神經網路求解「薛丁格方程式」，AI 開啟量子化學新未來

    作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 01 月 02 日 0:00 |

    19 世紀末，量子力學的提出為解釋微觀物質世界打開了一扇大門，徹底改變了人類對物質結構及相互作用的理解。已有實驗證明，量子力學解釋了許多被預言、無法直接想像的現象。

    由此，人們也形成了一種既定印象，所有難以理解的問題都可以透過求解量子力學方程式來解決。

    但事實上能夠精確求解方程式的體系少之又少。

    薛丁格方程式是量子力學的基本方程式，即便已經提出七十多年，它的氫原子求解還是很困難，超過兩個電子的氫原子便很難保證精確度。

    不過，多年來科學家們一直在努力克服這一難題。

    最近，來自柏林自由大學（Freie Universität Berlin） 的科學團隊取得了突破性進展，他們發表的一篇名為《利用深度神經網路解電子薛丁格方程式》的論文，登上《Nature Chemistry》子刊。

    論文明確指出：利用人工智慧求解薛丁格方程式基態解，達到了前所未有的準確度和運算效率。該人工智慧即為深度神經網路（Deep-neural-network），他們將其命名為 PauliNet。

    在介紹它之前，我們先來簡單了解薛丁格方程式。

    什麼是薛丁格方程式？

    薛丁格方程式（Schrödinger Equation），是量子力學中的一個基本方程式。又稱薛丁格波動方程式（Schrödinger Wave Equation），它的命名來自一位名為埃爾溫·薛丁格（Erwin Schrödinger）的奧地利物理學家。

    Erwin 曾在 1933 年獲得諾貝爾物理學獎，是量子力學奠基人之一。他在 1926 年發表的量子波形開創性論文中，首次提出了薛丁格方程式。它是一個非相對論的波動方程式，反映了描述微觀粒子的狀態隨時間變化的規律。

    具體來說，將物質波的概念和波動方程式相結合建立二階偏微分方程式，以描述微觀粒子的運動，每個微觀系統都有一個相應的薛丁格方程式，透過「解方程式」可得到波函數的具體形式以及對應的能量，從而了解微觀系統的性質。

    薛丁格方程式在量子力學的地位，類似牛頓運動定律在經典力學的地位，在物理、化學、材料科學等多領域都有廣泛應用價值。

    比如，應用量子力學的基本原理和方法研究化學問題已形成「量子化學」基礎學科，研究範圍包括分子的結構、分子結構與性能之間的關係；分子與分子之間的相互碰撞、相互作用等。

    也就是說，在量子化學，透過求解薛丁格方程式可以用來預測出分子的化學和物理性質。

    波函數（Wave Function）是求解薛丁格方程式的關鍵，在每個空間位置和時間都定義一個物理系統，並描述系統隨時間的變化，如波粒二象性。同時還能說明這些波如何受外力或影響發生改變。

    以下透過氫原子求解可得到正確的波函數。

    不過，波函數是高維實體，使捕獲特定編碼電子相互影響的頻譜變得異常困難。

    目前在量子化學領域，很多方法都證實無法解決這難題。如利用數學方法獲得特定分子的能量，會限制預測的精確度；使用大量簡單的數學構造塊表示波函數，無法使用少數原子進行計算等。

    在此背景下，柏林自由大學科學團隊提出了一種有效的應對方案。團隊成員簡‧赫爾曼（Jan Hermann）稱，到目前為止，離群值（Outlier）是最經濟有效的密度泛函理論（Density functional theory ，一種研究多電子體系電子結構的方法）。相比之下，他們的方法可能更成功，因在可接受計算成本下提供前所未有的精確度。

    PauliNet：物理屬性引入 AI 神經網路
    Hermann 所說的方法稱為量子蒙地卡羅法。

    論文顯示，量子蒙地卡羅（Quantum Monte Carlo）法提供可能的解決方案：對大分子來說，可縮放和並行化，且波函數的精確性只受 Ansatz 靈活性的限制。

    具體來說，團隊設計一個深層神經網路表示電子波函數，這是一種全新方法。PauliNet 有當成基準內建的多參考 Hartree-Fock 解決方案，結合有效波函數的物理特性，並使用變分量子蒙地卡洛訓練。

    弗蘭克‧諾（Frank Noé）教授解釋：「不同於簡單標準的數學公式求解波函數，我們設計的人工神經網路能夠學習電子如何圍繞原子核定位的複雜模式。」

    電子波函數的獨特特徵是反對稱性。當兩個電子交換時，波函數必須改變符號。我們必須將這種特性構建到神經網路體系結構才能工作。

    這類似包立不相容原理（Pauli’s Exclusion Principle），因此研究人員將該神經網路體系命名為「PauliNet」。

    除了包立不相容原理，電子波函數還具有其他基本物理特性。PauliNet 成功之處不僅在於利用 AI 訓練數據，還在將這些物理屬性全部整合到深度神經網路。

    對此，FrankNoé 還特意強調說：

    「將基本物理學納入 AI 至關重要，因為它能夠做出有意義的預測，這是科學家可以為 AI 做出有實質性貢獻的地方，也是我們關注的重點。」

    實驗結果：高精確度、高效率

    PauliNet 對電子薛丁格方程式深入學習的核心方法是波函數 Ansatz，它結合了電子波函數斯萊特行列式（Slater Determinants），多行列式展開（Multi-Determinant Expansion），Jastro 因子（Jastrow Factor），回流變換（backflow transformation,），尖點條件（Cusp Conditions）以及能夠編碼異質分子系統中電子運動複雜特徵的深層神經網路。如下圖：

    論文中，研究人員將 PauliNet 與 SD-VMC（singledeterminant variational，標準單行列式變分蒙地卡羅）、SD-DMC（singledeterminant diffusion，標準單行列式擴散蒙地卡羅）和 DeepWF 進行比較。

    實驗結果顯示，在氫分子（H_2）、氫化鋰（LiH）、鈹（Be）以及硼（B）和線性氫鏈 H_10 五種基態能量的對比下，PauliNe 相較於 SD-VMC、SD-DMC 以及 DeepWF 均表現出更高的精準度。

    同時論文中還表示，與專業的量子化學方法相比──處理環丁二烯過渡態能量，其準確性達到一致性的同時，也能夠保持較高的計算效率。

    開啟「量子化學」新未來

    需要說明的是，該項研究屬於一項基礎性研究。

    也就是說，它在真正應用到工業場景之前，還有很多挑戰需要克服。不過研究人員也表示，它為長久以來困擾分子和材料科學的難題提供了一種新的可能性和解決思路。

    此外，求解薛丁格方程式在量子化學領域的應用非常廣泛。從電腦視覺到材料科學，它將會帶來人類無法想像的科學進步。雖然這項革命性創新方法離落地應用還有很長的一段路要走，但它出現並活躍在科學世界已足以令人興奮。

    如 Frank Noé 教授所說：「相信它可以極大地影響量子化學的未來。」

    附圖：▲ Ψ 表示波函數。

    資料來源：https://technews.tw/2021/01/02/schrodinger-equation-ai/?fbclid=IwAR340MNmOkOxUQERLf4u3SK0Um6VQVBpvEkV_DxyxIIcUv8IP88btuXNJ6U

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