▲圖源中國(guó)移動(dòng)研究院，行蹦下同▲咪咕移動(dòng)云VR觀賽實(shí)現(xiàn)巨幕多賽同看在本次5G-A技術(shù)應(yīng)用中，行蹦針對(duì)室內(nèi)多用戶多業(yè)務(wù)并發(fā)觀賽以及室外車載移動(dòng)性觀賽兩大典型場(chǎng)景，面向亞運(yùn)VR電競(jìng)游戲（4K60幀）、亞運(yùn)賽事VR直播（4K60幀）、裸眼3D視頻觀看（2.5K60幀）等大帶寬高實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)并發(fā)場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)多用戶多業(yè)務(wù)并發(fā)場(chǎng)景下20ms業(yè)務(wù)幀級(jí)無(wú)線傳輸時(shí)延，以及125M幀級(jí)保障速率?！捎?G-A技術(shù)后業(yè)務(wù)幀級(jí)時(shí)延收斂到20ms以內(nèi)注：博海5G-A（5G-Advanced）也就是大家常說(shuō)的5.5G，博海從3GPPRelease18標(biāo)準(zhǔn)開始，重心逐漸從智能手機(jī)連接通信轉(zhuǎn)到提升eMBB性能、普及XR等沉浸式新業(yè)務(wù)、滿足行業(yè)大規(guī)模數(shù)字化、實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物智聯(lián)等方向。據(jù)中國(guó)移動(dòng)研究院消息，拾貝近日，拾貝中國(guó)移動(dòng)聯(lián)合產(chǎn)業(yè)合作伙伴完成面向云XR（ExtendedReality）及裸眼3D等亞運(yùn)高清沉浸業(yè)務(wù)的5G-Advanced新技術(shù)應(yīng)用，通過(guò)5G-A網(wǎng)絡(luò)基于業(yè)務(wù)智能感知的大帶寬低時(shí)延保障能力，打造3D沉浸式亞運(yùn)賽事觀看新體驗(yàn)。

據(jù)介紹，跶蹦跶咪咕移動(dòng)云VR業(yè)務(wù)平臺(tái)面向亞運(yùn)會(huì)定制XR觀賽場(chǎng)景，用XR科技觀賽實(shí)現(xiàn)多場(chǎng)比賽一屏盡覽，打造VR電競(jìng)、VR賽事直播、裸眼3D看亞運(yùn)等新業(yè)務(wù)就是針對(duì)于某一特定問(wèn)題，行蹦建立合適的數(shù)據(jù)庫(kù)，行蹦將計(jì)算機(jī)和統(tǒng)計(jì)學(xué)等學(xué)科結(jié)合在一起，建立數(shù)學(xué)模型并不斷的進(jìn)行評(píng)估修正，最后獲得能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的模型。

2018年，博海在nature正刊上發(fā)表了一篇題為機(jī)器學(xué)習(xí)在分子以及材料科學(xué)中的應(yīng)用的綜述性文章[1]。

隨機(jī)森林模型以及超導(dǎo)材料Tc散點(diǎn)圖如圖3-5、拾貝3-6所示。這就是步驟二：跶蹦跶數(shù)據(jù)收集跟據(jù)這些特征，我們的大腦自動(dòng)建立識(shí)別性別的模型。

為了解決上述出現(xiàn)的問(wèn)題，行蹦結(jié)合目前人工智能的發(fā)展潮流，行蹦科學(xué)家發(fā)現(xiàn)，我們可以將所有的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，計(jì)算模擬數(shù)據(jù)，整合起來(lái)，無(wú)論好壞，便能形成具有一定數(shù)量的數(shù)據(jù)庫(kù)。雖然這些實(shí)驗(yàn)過(guò)程給我們提供了試錯(cuò)經(jīng)驗(yàn)，博海但是失敗的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)擺放在那里彷佛變得并無(wú)用處。

3.1材料結(jié)構(gòu)、拾貝相變及缺陷的分析2017年6月，拾貝Isayev[4]等人將AFLOW庫(kù)和結(jié)構(gòu)-性能描述符聯(lián)系起來(lái)建立數(shù)據(jù)庫(kù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)成千上萬(wàn)種無(wú)機(jī)材料進(jìn)行預(yù)測(cè)。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的擴(kuò)展，跶蹦跶它是機(jī)器學(xué)習(xí)的第二個(gè)階段--深層學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)中的多層感知機(jī)可以彌補(bǔ)淺層學(xué)習(xí)的不足。