鸿茅药酒:健康知识——时序营养干预系统
运动营养动力学模型预激活阶段:运动前90分钟摄入含5%抗性糊精的复合碳水化合物,通过延缓胃排空(T50=45±3min)实现持续供能。配合0.1%人参皂苷Rb1,经PET-CT证实可使心肌葡萄糖摄取率提升22%。耐力支持阶段:采用2:1:0.5的麦芽糖-海藻糖
运动营养动力学模型预激活阶段:运动前90分钟摄入含5%抗性糊精的复合碳水化合物,通过延缓胃排空(T50=45±3min)实现持续供能。配合0.1%人参皂苷Rb1,经PET-CT证实可使心肌葡萄糖摄取率提升22%。耐力支持阶段:采用2:1:0.5的麦芽糖-海藻糖
4月3日,在橘子洲头的暖阳映照下,“星城时序・非遗万象”二十四节气系列活动之“南国嘉树 颂春传艺”长沙市非遗传习与实践活动在长沙非遗馆启动。
国家知识产权局信息显示,中国电信股份有限公司申请一项名为“一种数据预测方法、装置、设备及存储介质”的专利,公开号 CN 119739980 A,申请日期为2024年11月。
我是京圈里的温婉大小姐,却和浑不吝的江家太子爷江宴订了婚,为他做尽出格的事情。
在内存性能的诸多影响因素中,内存时序是一个关键指标,通常来说,内存时序数值越小越优。但在实际应用场景中,还需综合考虑内存频率、容量等其他参数。下面,将从多个维度为您深入剖析内存时序,帮助您做出更合适的选择。
国家知识产权局信息显示,中国电信股份有限公司取得一项名为“时序动作提名方法及装置”的专利,授权公告号 CN 114973095 B,申请日期为2022年6月。
伴随着RTX50显卡供货量的增加,价格下行似乎也终于势不可挡。与此同时,我们还将在这个4月中迎来定位更加甜点的RTX5060系列显卡。对于计划在4月装机的玩家朋友,可以说是相当友好。
人生路上,人们一直追着目标跑,为生活打拼。年轻时,积极进取,努力实现梦想,给家人和自己更好生活,这态度值得夸。可到了晚年,不少人还放不下执念,强求没必要的东西。
2025年3月27日,北京大学基础医学院、女性生育力促进全国重点实验室徐成冉课题组在Science Advances期刊发表了题为“The expression order determines the pioneer functions of NGN3 an
如何在保证预测精度的同时降低计算成本,是时序预测应用面临的核心挑战。近期,来自美国埃默里大学、澳大利亚格里菲斯大学等多地的华人科研团队联合提出了 TimeDistill,一种跨架构知识蒸馏(Cross-Architecture Knowledge Distil
预测 架构 时序 mlp timedistill 2025-03-30 07:08 6
作为可观测场景使用频度最高的数据类型,Metrics 时序数据在可观测领域一直占有着重要地位,无论是从全局视角来观测系统整体状态,还是从大范围数据中定位某一个异常的位置,Metrics 数据总是处在整个可观测流程的第一步。在基础设施、云原生、中间件、IoT 设
上个月,国产存储品牌佰维(BIWIN)推出了OCLAB联名款的DW100 时空行者 DDR5 RGB内存,这是全球首款双档EXPO配置内存,针对AMD X870/B850主板调频优化,均为32GB套装(16GB x2)。现在佰维又带来了192GB套装(48GB
2025 年 3 月 26 日,涛思数据通过线上直播形式正式发布了其新一代时序数据分析 AI 智能体——TDgpt,并同步开源其核心代码(GitHub 地址:https://github.com/taosdata/TDengine)。这一创新功能作为 TDen
3月26日,新能源数字资产社区春季峰会在苏州召开。会上,蚂蚁数科与协鑫能科共同发布能源电力时序大模型一体机——首个光伏场景共建用例。
3月26日,新能源数字资产社区春季峰会在苏州召开。会上,蚂蚁数科发布能源电力时序大模型EnergyTS。该模型可通过精准预测发电量、供需情况等,为新能源行业发展优化经营策略。光伏场景测评显示,该垂类模型在行业评测集上的发电量预测准确率超越谷歌(TimesFM-
3月26日,新能源数字资产社区春季峰会在苏州召开。会上,蚂蚁数科发布能源电力时序大模型EnergyTS,可通过精准预测发电量、供需情况等,为新能源行业发展优化经营策略。根据光伏场景测评显示,该垂类模型在行业评测集上的发电量预测准确率超越谷歌(TimesFM-V
3月26日,协鑫能科与蚂蚁数科共同发布时序大模型一体机——首个光伏场景探索应用,可通过精准预测发电量与供需来提升电力资源开发运营效率和衍生服务的收益率。光伏场景测评显示,该垂类模型在行业评测集上的发电量预测准确率超越谷歌(TimesFM-V2.0)、亚马逊(C
蚂蚁数科发布能源电力时序大模型EnergyTS。据了解,EnergyTS是专为新能源行业定制的能源电力垂类时序大模型,其融入新能源行业的专业知识和垂类场景的多模态数据,具备多尺度训练、多模态融合、多任务学习等优势,能广泛用于光伏发电、风力发电、储能、微电网、电
新能源光伏和风力发电环节,容易受到太阳辐照、风速、云量、温度、设备性能等多重因素影响,存在发电效率不稳定的问题,进而带来用电供需不平衡、电价波动剧烈、储能调度收益低等关联风险。对此,业内人士指出,用AI技术可加强发电量预测的准确性,对光伏电站的投资选址、行业收
3月26日,新能源数字资产社区春季峰会在苏州召开。会上,蚂蚁数科发布能源电力时序大模型EnergyTS,可通过精准预测发电量、供需情况等,为新能源行业发展优化经营策略。根据光伏场景测评显示,该垂类模型在行业评测集上的发电量预测准确率超越谷歌(TimesFM-V