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中国华电集团的全球最高钢混塔架风电机组在河北辛集成功并网发电,标志着我国超高钢混塔架技术取得新突破,达到国际先进水平。该机组轮毂中心高度达 204 米,可充分利用高空稳定优质风资源,将低风速风电开发门槛下探至 4.5 米 / 秒以内,采用国产自主研发超高钢混塔架技术,通过整机与钢混塔架的耦合设计从源头避免系统性共振问题,采用模块化搭建方式,是目前全球最高混塔式塔架的工程应用,为平原低风速地带风电建设提供可复制、可推广的技术方案。
Score: 57.34Confidence: 54%
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李飞飞出任首席科学家,直接向苏姿丰汇报。
Score: 57.31Confidence: 54%
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Anthropic2025 年净亏损 420 亿美元,营收增至近 46 亿美元,公司计划未来一年投入 5180 亿美元用于云服务、算力及基础设施相关履约支出。2025 年其算力与基础设施支出达 73.3 亿美元,较 2024 年增长两倍。
Score: 57.31Confidence: 54%
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纽约市议长表示,OpenAI、Anthropic 和谷歌均同意出席人工智能安全和监管相关听证会。
Score: 57.31Confidence: 54%
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开篇 从今天开始,我们用 4 篇文章完成一个小项目:任务清单 API 服务。 这不是为了让 AI 一次性生成一个“看起来很完整”的项目,而是观察一项真实开发任务应该怎样分阶段完成。
Score: 57.21Confidence: 54%
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写在前面 先说说我遇到的情况。手头要维护的数据库不止一种,KingbaseES、MySQL、Oracle 都有。每换一种库就要打开对应的客户端,连接参数记了一堆,还老填错。用命令行倒是到哪都统一,可语
Score: 57.2Confidence: 54%
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对比 Jev、Kev、Laya 的接口、底座与部署方式,辨析准确率、延迟和 confidence 的测量条件,说明什么时候该补齐输入、调整阈值或进行领域微调,并给出业务评测的起点。
Score: 57.2Confidence: 54%
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一、前言 好长一段时间不写文章了,又到国庆长假,是时候整理下最近对 AI 工程化上的一些心得进行总结和分享; 在 AI 的时代浪潮里写文章的门槛变低了很多,AI渲染、AI 代笔; 能真正愿意花费时间,
Score: 57.19Confidence: 54%
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写在前面 PL/SQL 是 KingbaseES 在 SQL 上做的过程化扩展,把 SQL 操作数据的能力和过程语言控制流程的能力揉到了一块。跟纯 SQL 比,它能写更绕的业务逻辑,出了错也能把控制权
Score: 57.18Confidence: 54%
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一人暮らしの大学生なので、AI にかけるお金はなるべく抑えたいと思っています。最初は Claude の Pro プランだけで開発していましたが、使用枠はすぐに尽きました。かといって上位プランは値段が一気に上がるので、手が出ません。 そこで思いついたのが、Claude と Codex の一番安い有料プランを両方契約するやり方です。Claude を上位プランに上げるより安く済み、使える量も増やせます。 実際に始めてみると、安さ以外のうれしさもありました。Claude Code が書いたコードを Codex に読ませると、自分では気づけなかった見落としが見つかります。得意なことも少しずつ違う...
Score: 57.18Confidence: 54%
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📰 概要 「AI で研究時間を取り戻す」ための、生命科学研究者向けの実践ハンドブックです。 実験があり、解析があり、事務手続きがあり、そのうえで論文を書かなければならない。指導教員は忙しく、隣に詳しい人がいるとは限らない。そんな状況で研究を続ける研究者たちに取材し、実際にやっていることをそのまま書きました。理論書ではなく、明日から使える手順書です。 🪜 最小限の学習コストで、できることを最大化する AI の使い方を「対話画面で完結(学習コストほぼゼロ)」「ツールを組み合わせる(30 分・コード不要)」「エージェントに任せる(数日)」の 3 段階に分け、全節に段階を表示しました。第 1 段階だけでも価値の大半は回収できます。難しい章は必要になってから読めば十分です。 📮 メール・Slack・議事録から始める 最も効果が大きく学習コストが低いのがコミュニケーションです。Gmail の返信文生成、Slack の AI 検索、ChatGPT コネクタでの横断検索、Gemini Notebook での議事録づくりを画面付きで解説。旅費・謝金・兼業届など「メールに埋もれて二度と探せない学内手続き」を掘り出す方法も紹介します。 🔬 解析ワークフローの半自動化 Claude Code で過去の解析リポジトリを参照し、新しいワークフローを作る手順を単一細胞解析の実例(失敗例を含む)で解説します。「Agent-ready」なディレクトリ設計、CLAUDE.md の書き方、nf-core 的ワークフローとの使い分け、エージェントを暴走させない「ハーネス」、非モデル生物の細胞型アノテーションまで扱います。 🔒 機密データ・大量処理・検閲とローカル LLM 患者データは外部に出せない。大量反復では従量課金が破綻する。センシティブなテーマでは正当な研究でもアカウントが停止されうる。その対処として LM Studio、Ollama、vLLM / SGLang、OpenRouter の使い分けを解説し、「クラウド AI に入れてはいけないもの」を判断できるようにします。 🧭 メンターとしての AI、そして AI の限界 潰れかけたプロジェクトの公平な評価、キャリアの言語化、査読者のシミュレーション。同時に、AI が迎合すること、責任を取らないこと、人間関係を作れないことも正面から扱い、2026 年現在の AI の 6 つの限界と「AI に置き換えられない研究者」とは何かを考えます。 🎤 4 名の研究者への取材にもとづく内容 Bio"Pack"athon の関係者で AI を日常的に研究に取り入れている 4 名に取材し、「現場の声」として各章に収めました。チャット画面だけで業務を回す方、患者データのためにローカル環境を運用する方、大量処理のコストと戦う方、AI との壁打ちで潰れかけたプロジェクトを立て直した方。使い方は現場ごとにまったく異なります。 👫 対象とする読者 ・AI を研究に使いたいが、何から始めればよいかわからない方 ・ウェット中心で、解析やプログラミングが苦手な学部生・大学院生 ・論文執筆や学会発表の準備に追われているポスドク ・患者データや未公開データを扱い、クラウド AI を使ってよいか迷っている方 ・ChatGPT や Claude をチャット画面以外で使えていない方 ・研究が思うように進まず、身近に相談相手がいない方 ・解析を外注しているが、自分でも回せるようになりたい方
Score: 57.18Confidence: 54%
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はじめに この記事では、ゲーム用のアニメ調キャラクターの素体(頭部とボディ)を、生成AIに指示を出しながらBlenderで作る手順を紹介します。 Blender MCPとFable 5が出たころから試しはじめ、生成AIのモデルはFable 5・Fable 5.1・GPT-6 Astra・Claude Opus 5.5と乗り換えてきました。 この記事の手順は、主にClaude Code(Claude Opus 5.5)からBlenderをヘッドレスで動かして進めたものです。 進め方の基本は、「どこを・どのくらい・どの規則で動かすか」を宣言してから形を変え、結果を断面のグラフと数値で検査...
Score: 57.18Confidence: 54%
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