MIT麻省理工学院关于深度学习方法的入门课程 || #机器学习

MIT麻省理工学院关于深度学习方法的入门课程 || #机器学习 麻省理工学院深度学习方法入门课程，可应用于计算机视觉、自然语言处理、生物学等领域！ 学生将获得深度学习算法的基础知识，并获得在 TensorFlow 中构建神经网络的实践经验。 先修课程需要微积分（即求导数）和线性代数（即矩阵乘法），有 Python 经验者将有所帮助，但并非必要。

麻省理工学院研究人员展示快速打印金属的新方法

麻省理工学院研究人员展示快速打印金属的新方法 麻省理工学院的一个团队本周公布了一种新方法，该方法优先考虑打印速度和规模（物体大小），而不是分辨率。据介绍，该系统打印大型铝制部件的速度"比同类金属快速成型制造工艺至少快 10 倍。液态金属打印（LMP）利用 100 微米的玻璃珠形成一个结构，将熔化的铝沉积其中，这一过程与注塑成型并无二致。玻璃珠能够承受高温，同时在金属凝固时迅速散热。鉴于铝被归类为"无限可回收"的材料，这项工作背后的团队设想将这一系统与将金属熔化成熔体的机器配对使用。这样的组合对于建筑工地来说可能是无价之宝，能以更低的成本实现更快的速度和更大的物体。不过，至少有一个很大的注意事项：分辨率。从图片中可以看出，最终产品的精确度远不及其他一些方法。制作出的金属物体凹凸不平，与逐层挤出塑料的熔融沉积建模（FDM）产品十分相似。当然，也可以对铝材进行打磨，但这很可能需要额外的时间和金钱，大多数人都不愿意在加工过程中引入这种工艺。"液态金属印刷在生产定制几何形状金属零件的能力方面确实走在了前列，同时还能保持快速周转，这在其他印刷或成型技术中通常是无法实现的，这项技术绝对有潜力彻底改变目前处理金属印刷和金属成型的方式。"Emeco 公司的 Jaye Buchbinder 说，该公司是一家家具公司，为这项研究提供了资金支持。 ... PC版： 手机版：