【芯片如何变强？把它们拼起来】产业界将先进封装技术提升到与制程微缩同等重要的程度，从晶圆代工厂到封测厂商都在加大对先进封装技术的

【芯片如何变强？把它们拼起来】产业界将先进封装技术提升到与制程微缩同等重要的程度，从晶圆代工厂到封测厂商都在加大对先进封装技术的投入，从去年开始，先进封装技术已成为了各大晶圆厂、封测厂商甚至一些Fabless的重点投入领域。 #抽屉IT

是一个综合性的联邦学习平台，为学术界和工业界的各种联邦学习任务提供方便的使用和灵活的定制。FederatedScope 基于面向

是一个综合性的联邦学习平台，为学术界和工业界的各种联邦学习任务提供方便的使用和灵活的定制。FederatedScope 基于面向消息的框架，集成了丰富的功能集合，以满足联邦学习日益增长的需求，旨在构建一个易于使用的平台，以安全有效地促进学习。

工信部总工程师赵志国：把脑机接口作为培育未来产业发展的重要方向

工信部总工程师赵志国：把脑机接口作为培育未来产业发展的重要方向 5月29日，在2023中关村论坛的“脑机接口创新发展论坛”上，工信部 总工程师 赵志国 介绍，在产业界共同努力下，我国已经形成覆盖基础层、技术层与应用层的脑机接口全产业链，并在医疗、教育、工业、娱乐等领域应用落地。工信部将把 脑机接口 作为培育未来产业发展的重要方向，加强脑机接口应用场景的探索，加速推动脑机接口产业蓬勃发展。

PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习

PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。 考虑到PyTorch的学习兼具理论储备和动手训练，两手都要抓两手都要硬的特点，开发了这套《深入浅出PyTorch》课程，期望以组队学习的形式，帮助大家从入门到熟练掌握PyTorch工具，进而实现自己的深度学习算法。同时通过项目实战，充分锻炼编程能力，掌握PyTorch进行深度学习的基本流程，提升解决实际问题的能力。 学习的先修要求是，会使用Python编程，了解包括神经网络在内的机器学习算法，勤于动手实践。 《深入浅出PyTorch》是一个系列，一共有三个部分。已经上线的是本系列的第一、二部分，后续会不断更新《深入浅出PyTorch》（下），给出更贴合实际应用的实战案例。 || | #机器学习 #PyTorch

【编辑推荐】这是一本黄宗智谈论学术研究“方法论”的著作，主要包括了农村经济史研究方法、法律史研究方法、关怀现实的学术研究方法以及

【编辑推荐】 这是一本黄宗智谈论学术研究“方法论”的著作，主要包括了农村经济史研究方法、法律史研究方法、关怀现实的学术研究方法以及社会科学有别于自然科学的研究方法等，是其研究方法论文的总集成。 与一般社会科学从理论到经验再到理论的侧重理论的方法正好相反，作者提出从实践到理论再返回到实践检验的侧重实践的认识方法，即在扎实的经验研究基础上进行抽象化和概括，既非纯经验堆积也非纯理论空谈，而是两者的结合“双手并用”。同时，有意识地避免从抽象化概括跳跃到理想化的违反实际的理论。作者追求的是对史实的最真实理解和概括，而不是普适理论的建构，即“到最基本的事实中去探寻最重要的概念”的基本研究思路。面对理论和经验实际、话语和实践的二元对立，作者强调我们要做的不是非此即彼的选择，而是要认识到，对真实世界来说，二元中的任何单一方面都是片面的，真正需要我们去集中关注的是两者间持续不断的相互关联和互动。 通过与西方主要学术理论的对话来建立符合中国历史实际和实践的概念和理论。从经验到理论的方法、凭借经验证据来综合多种理论传统的使用，决定其不同部分的取舍；核心则在于从最基本的史实中去寻找最重要的概念，然后再不断地到史料中去验证、提炼自己的假设。

中科院在科学发表论文《Sycamore 量子优势电路采样问题的求解》

中科院在科学发表论文《Sycamore 量子优势电路采样问题的求解》 中科院在科学杂志上面发布论文《Sycamore 量子优势电路采样问题的求解》，该验证中，中科院尝试使用普通计算机利用算法优势追平谷歌量子计算机计算性能，该论文也获得了ACM 计算奖得主 Scott Aaronson 的认同，针对谷歌“量子优越性”的任务，文中提出一种新的模拟方法，即经典算法张量网络方法。 数据计算过程中，利用这种收缩张量网络的方法，结果保真度保持在 0.37%，高于 Sycamore 的 0.2%，速度提高256倍 论文证明了在当前环境下，量子计算机可以被经典计算机使用算法追平甚至打败，但并不代表着量子计算机的无用，随着技术的发展，量子计算机任然拥有着无限的前景