數據科學與智能計算的案例
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數據科學20個最好的Python庫
Python 在解決數據科學任務和挑戰方面繼續處于領先地位。去年，我們曾發表一篇博客文章 Top 15 Python Libraries for Data Science in 2017，概述了當時業已證明最有幫助的Python庫。今年，我們擴展了這個清單，增加了新的Python庫，并重新審視了去年已經討論過的 Python 庫，重點關注了這一年來的更新。
我們的選擇實際上包含了 20 多個庫，因為其中一些庫是相互替代的，可以解決相同的問題。因此，我們將它們放在同一個分組。
▌核心庫和統計數據
1. NumPy (Commits: 17911, Contributors: 641)
官網：http://www.numpy.org/
NumPy 是科學應用程序庫的主要軟件包之一，用于處理大型多維數組和矩陣，它大量的高級數學函數集合和實現方法使得這些對象執行操作成為可能。
2. SciPy (Commits: 19150, Contributors: 608)
官網：https://scipy.org/scipylib/
科學計算的另一個核心庫是 SciPy。它基于 NumPy，其功能也因此得到了擴展。SciPy 主數據結構又是一個多維數組，由 Numpy 實現。這個軟件包包含了幫助解決線性代數、概率論、積分計算和許多其他任務的工具。此外，SciPy 還封裝了許多新的 BLAS 和 LAPACK 函數。
3. Pandas (Commits: 17144, Contributors: 1165)
官網：https://pandas.pydata.org/
Pandas 是一個 Python 庫，提供高級的數據結構和各種各樣的分析工具。這個軟件包的主要特點是能夠將相當復雜的數據操作轉換為一兩個命令。
展開 百年前科學家的數據可視化（轉載）
現在我們有很多工具來實現數據可視化，比如 Excel 、PowerPoint 、Tableau ，都可以根據你的數據自動生成各種圖表，而且非常好看。
自動化貌似為我們省了不少事，但我們卻逐漸忘了數據可視化的本質，在這一點上，我們真還得跟幾百年前的科學家們好好學學。
大數據文摘授權轉載自Python專欄
銀行業9大數據科學應用案例
數據科學使這一過程更好地實現了自動化，更準確，個性化，直接和高效，并且降低了員工時間成本。
結論
為了獲得競爭優勢，銀行必須承認數據科學的重要性，將其融入決策過程，并根據客戶數據中獲得可操作的見解制定戰略。 從小型可管理的步驟開始，將大數據分析整合到您的運營模式中，并領先于競爭對手。
由于這種快速發展的數據科學領域以及將機器學習模型應用于實際數據的能力，因此可以每天擴展此用例列表，從而獲得更多更準確的結果。
ViCANdo — 智能駕駛數據采集及數據分析平臺
隨著智能化在汽車工業快速推進，智能駕駛系統的復雜程度已經遠超一般的汽車，為了車輛系統的可靠性，研發中對產品功能的驗證和測試流程不可少。經緯恒潤基于ViCANdo軟件，為智能駕駛測試提供從數據采集到數據分析全流程的解決方案，幫助智能駕駛研發測試人員快速了解產品性能，提升產品可靠性。
產品介紹
?ViCANdo是瑞典Zuragon公司研制的一款針對智能駕駛功能的開發和測試平臺軟件，具備如下特性:
?兼容性好，能運行在Windows、Linux、MacOS等操作系統，支持x86、ARM等平臺
?能夠完成車載總線全量數據的采集和同步
?具備數據實時分析和后處理能力
?提供靈活的API接口，方便后續二次開發
產品功能
?智能駕駛數據采集分析
? 全量數據采集，CAN、LIN、Ethernet和GPS串口數據等
? 定制化傳感器接入
? 遠程事件監控/數據傳輸
? 數據同步
? 數據可視化
?ViCANdo擴展工具組(ICVT)
ViCANdo軟件搭配有多種擴展組件，用于智能駕駛的測試和數據分析。
展開 智能協作機器人逐漸進入生命科學藍海市場
為何協作機器人在生命科學領域有較強的應用需求：
1、降低人工成本：從事生命科學領域研究的從業人員素質較高，多為博士或是博士后，人工成本較高。但在日常的實驗過程中，這些高素質人員80%的時間都浪費在了重復勞動中，如基礎的混合試劑、移液、樣本處理等工作，這些都可以用機器人來實現自動化操作的。
2、減小實驗誤差，防止學術造假：生命科學領域，由于實驗人員不同產生的結果差異非常大，重現性低已經成為問題。使用機器人進行自動化實驗有助于提高制藥和醫療診斷的效率，和防止學術造假。
生命科學由于其行業門檻高，此前自動化程度比較低，但會采購一些更加專業的自動化設備。這些自動化設備相比于協作機器人在執行速度和效率上有一定優勢，但是價格也比較高昂。隨著協作機器人的國產化和價格平民化，智能協作機器人也在逐漸向生命科學領域滲透。
對于機器人方案商來說，想進入生命科學領域大概有兩種路徑：路徑一是和第三方具備渠道資源的醫療器械廠商合作，快速搶占市場；路徑二則是直接服務部分終端大客戶，正如上文所講，生命科學行業門檻高，具備一定行業know-how，直接服務行業大客戶可以了解行業中比較有代表性的需求，進而提供更加完善和針對性的產品。這兩種路徑多是同時進行的。
使用協作機器人進行生命科學實驗時，確定實驗步驟后將程序安裝入機器人即可，機器人大概可以進行生命科學中約80%的實驗。剩余20%是不常見的步驟，可能需要各機構單獨編寫特定的程序。
展開 打破數據壁壘，北鯤云超算混合云模式激活人工智能數據價值
值得一提的是北鯤云超算平臺目前已經接入阿里云、騰訊云、華為云、AWS以及甲骨文等眾多主流云廠商的公有云資源，企業可以在這些云廠商中根據需要自行選擇，數據處于私有云、公有云、本地數據中心還是智能邊緣計算設備中，都能隨時訪問和管理，同時還能對數據集進行訓練并構建模型，實現對數據的深入挖掘和統計分析。這樣企業就能能夠在正確的時間，把正確的數據，提供給合適的人，而無需移動數據，而且也能節省資源，支持以最佳成本及時訪問任何云端和本地的正確數據。
Matlab神經科學應用工具箱計算特點與計算設備硬件配置推薦
GPU加速：
Parallel Computing Toolbox：除了多核計算，Parallel Computing Toolbox還支持利用GPU加速計算。通過將適當的計算任務轉移到GPU上執行，可以獲得更高的計算效率。對于涉及大規模數據和復雜模型的神經科學計算，使用GPU加速可以顯著提高計算性能。
需要注意的是，并非所有的工具箱都支持多核計算或GPU加速。具體的功能和特性可以參考MathWorks官方網站上的文檔或工具箱說明。
推薦
1.1 MatLAB高頻科學計算工作站硬件配置推薦
上述配置方案，是目前主流應用推薦配置，代表最新硬件架構，我們可以根據你的具體要求給出更精準的配置方案，保證是整套設備性能完美，高效 。
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展開 科學家開發一種新型“智能材料” 可根據體溫自動調節溫度
它聽起來確實沒有人工智能夾克那么笨重，而且據發明者說，所有的材料都已經很容易在市場上買到，而碳納米管涂層可以在常規的染色過程中使用。
這項研究發表在《科學》雜志上。
用科學數據證明給你看！
還可以在這里找到我們
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您還可以通過如下方式聯系我們，了解更多產品與應用詳情：
郵箱：cn.info@bksv.com
官網：http://www.bksv.cn
展開 
2024年人工智能與通信技術與計算機科學國際學術會議（ICAICTS2024）
會議簡介
2024年人工智能與通信技術與計算機科學國際學術會議（ICAICTS2024）的主要目標是促進人工智能與通訊、網絡和計算機技術領域的研發活動。另一個目標是促進研究人員、開發人員、工程師、學生和從業者之間的科學信息交流。會議將在中國成都舉行，使其成為人們在人工智能與通信、網絡與計算機技術及相關領域交流意見和經驗的理想平臺。
免費報名｜全球數據科學與 AI 線上直播會議邀您參會
ATCx Unlocking Data Science & AI 2025
解鎖數據科學與AI的力量
全球線上直播會議（提供中文在線翻譯）
11月5日（周三）丨北京時間 16:00 開始
解鎖數據科學與AI的力量
人工智能正在改變我們的工作、學習和競爭方式。善于利用數據、人工智能和機器學習的企業，可以更快、更智能、更可持續地做出決策。
2025年11月5日，Altair 將攜手行業領袖、技術專家和教育工作者，帶來一場聚焦數據科學與人工智能（AI） 話題的技術盛會，共同探討領先的數據科學與AI解決方案如何在學術界和各行各業推動創新。
誠邀您參加本次全球線上直播活動，從 Altair 技術專家、學術領袖和行業先鋒的分享中獲得真知灼見。無論您是致力于戰略性落地人工智能的企業決策者、專注前沿技術教學的教育工作者，還是尋求技能拓展的行業專業人士，本次會議都將為您提供可落地的知識成果、成熟的應用案例和具備前瞻性的行業觀點。
展開 北鯤云超算平臺如何為生命科學研究提供數據歸檔與存儲服務？
北鯤云超算平臺如何為生命科學研究提供數據歸檔與存儲服務？
在人工智能、計算機、大數據等技術飛快演進的大背景下，生命科學如何與它們互相交叉、融合、滲透乃至賦能，實現乘法效應甚至指數級效應，已成為全球科學界新的風口趨勢。這也是北鯤云超算平臺自成立以來始終在嘗試做的事情。
作為生命科學的基礎學科，從全球來看，DNA測序儀每年能產生大約150億兆（PB）字節的數據（這一數據仍在迅速增長）；而1PB就是1000個TB。要想把150億兆字節的數據刻錄到大容量DVD中，刻出來的光盤摞起來能達到2.5英里高，而這僅僅是原始數據。顯微圖片等表型信息的實驗數據甚至會成倍增加存儲的問題。面對有數百億兆之多的數據，同時又要確保這些數據的快速共享，當然需要借助云計算平臺。
毋庸置疑的是，如今生物學根本離不開計算機的幫助。事實上，“生物信息學”這個全新的科學學科已悄然興起，用于分類、研究不斷增長的生物學新信息。同樣是在云計算的加持之下谷歌旗下的DeepMind公司讓蛋白質結構預測取得了突破性進展，其研發的AlphaFold2，可以說是蛋白質結構預測的里程碑。蛋白質是生命的物質基礎，每個蛋白質的氨基酸鏈扭曲、折疊、纏繞成復雜的結構。科學界采用了多種技術手段解析這種結構，都需要花很長的時間，甚至難以完成。但通過云計算能夠大大加速蛋白質的結構預測進程。值得一提的是，北鯤云超算平臺已經預安裝了AlphaFold2，用戶在登陸后可以直接使用該軟件。
除了能夠加速科研進程之外，云計算的另一個優勢在于數據歸檔，這也是研究人員在跟北鯤云超算平臺簽署服務器租約最關心的問題。如果北鯤云超算SaaS平臺因為某種原因關閉，或者研究人員決定換成不同的系統，北鯤云超算SaaS平臺也會明確給出提取數據的路徑。
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