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Wie man ineffektive digitale Werkzeuge für Ihre Schule mit: Intelligenten Tutorensystemen, Anpassungsfähigkeit an Schülerniveaus und Qualitäts-Dashboards für Lehrer überprüft. Das Ziel ist sicherzustellen, dass Technologie als sinnvoller Lehrassistent dient, anstatt sinnlose Bildschirmzeitmetriken zu erhöhen.

Da KI weiterhin die rechnerische Forschung umgestaltet, war der Bedarf an effizienten, skalierbaren und reproduzierbaren Plattformen noch nie so groß. Hamiltonian Magic und Constructor Research veranschaulichen, wie sich das Feld entwickelt, um historische Engpässe zu überwinden und neue wissenschaftliche Grenzen zu erschließen. Für Forscher, die ihre Arbeit beschleunigen möchten, ohne von veralteten Computerbeschränkungen aufgehalten zu werden, ist es an der Zeit, diese Innovationen zu nutzen.

Constructor unterstützt stolz den Workshop über maschinelles Lernen und multiskalige Prozesse bei der ICLR 2025 in Singapur!

Wissenschaftler weltweit stehen unter Druck, mit den neuesten Innovationen, Werkzeugen und Methoden Schritt zu halten. Fragen tauchen auf: Sollten Forscher sich auf bewährte Methoden verlassen, die erhebliche manuelle Arbeit erfordern, oder sollten sie hochmoderne, KI-gesteuerte Plattformen übernehmen, die gelegentlich unvollständige oder falsche Ergebnisse liefern könnten?

Das Update dieses Monats umfasst hinzugefügte Funktionen zu Modell und Forschung: • Verfügbarkeitsstatus der Hardware-Ressourcen • Verbesserte Nachverfolgung der Ressourcennutzung

Daten sind entscheidend für die moderne Forschung, doch ihre effektive Verwaltung bleibt eine große Herausforderung in allen Disziplinen. Das Volumen, die Komplexität und die Qualität der Daten bestimmen oft den Erfolg der Forschung und lassen viele Forscher ihre Daten und Methoden infrage stellen.

Am 3.-4. Dezember 2024 arbeitete Constructor Tech mit der Constructor University Bremen zusammen, um einen zweitägigen Workshop zu veranstalten: "Wie man Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen in der Forschung einsetzt." Diese Veranstaltung brachte Forscher aus verschiedenen Bereichen zusammen, um zu erkunden, wie KI und ML praktisch in ihrer Arbeit angewendet werden können.

Mit Constructor Research hat das Team von Prof Roche vom ICN2 erfolgreich ein skalierbares maschinelles Lernmodell entwickelt, um Hamiltonians aus atomaren Strukturen viel schneller und einfacher zu extrahieren.

What's new with Constructor's Research Platform? Check out the latest features!