- Schrödinger/GROMACS/AMBER药物筛选/虚拟筛选工作站/服务器硬件配置 2026-01-20
- 药物筛选（Drug Screening）是一个从成千上万个候选分子中找出具有生物活性化合物的过程。根据算法原理的不同，其对计算资源（CPU/GPU）的需求差异巨大。 药物筛选是一个多环节、计算密集的科学过程。不同算法对硬件的侧重点完全不同：分子对接看重CPU核心数，
- 量化交易核心环节计算分析及配套计算硬件系统配置 2026-01-17
- 量化交易是一个高度工程化的领域，其核心是将金融逻辑转化为代码，并在高性能计算环境中运行。量化交易的生命周期可以分为四个核心环节：策略研发（离线）、行情接入（在线）、信号产生与交易执行（在线）、以及风险管理与结算（中后台）。 一、量化交
- 核能与聚变能源研发利器--OpenMC主要功能、算法，计算特点，对图形工作站硬件配置要求 2026-01-17
- OpenMC 是一款社区驱动的开源蒙特卡罗（Monte Carlo）中子/光子输运模拟代码。它主要由麻省理工学院（MIT）核科学与工程系开发，旨在为学术界和工业界提供一个高性能、灵活且免费的反应堆物理分析工具。 以下是关于 OpenMC 的主要功能、核心算法、计算特点、硬件
- 高频交易主要环节计算分析及超频服务器硬件配置推荐2026v1 2026-01-15
- 高频交易（HFT, High-Frequency Trading）是一套以“极低延迟 + 极高确定性”为核心目标的计算系统，它不是单一算法，而是由多个紧密耦合的计算环节组成。下面按完整交易链路给你拆解：每个环节做什么计算 + 对CPU/网络 /内存/硬盘的具体要求（这是金融计算里对硬件
- 2026年人工智能重要应用领域预测，关键计算设备硬件配置 2026-01-15
- 对 2026 年人工智能（AI）将在哪些行业和应用领域带来显著效益的系统预测，并结合典型应用对硬件配置的需求给出参考。内容基于行业趋势预测和权威分析（未来规划、IDC等机构预判），体现 AI 从试点走向大规模落地的趋势。 1．制造业智能化（工业 4.0 → 6.0）
- 用ai 驱动的火箭发动机设计，优化，点火打印，软件工具及硬件配置推荐 2026-01-14
- AI驱动的火箭发动机设计、优化、3D打印与点火测试，是当前航天工程与人工智能交叉融合的最前沿领域。根据2024–2026年公开资料（包括71公司、Lumer/NAOYRON系统、北京AI for Science等案例），整个流程已形成“AI设计 → 仿真验证 → 金属3D打印 → 点火测试 → 数据反馈
- 加速AI驱动的药物发现，NVIDIA BioNeMo 平台的硬件配置组成，系统，软件及部署 2026-01-13
- NVIDIA BioNeMo 是英伟达（NVIDIA）专为生命科学与药物研发领域打造的生成式 AI 平台，用于训练和部署超大规模的生物分子语言模型（Bio-LLMs），支持化学、蛋白质、DNA 和 RNA 等多模态生物数据。其目标是加速新药发现、疾病机制理解与个性化医疗等前沿研究。 一、
- 重塑芯片设计未来：Synopsys.ai Copilot，以生成式AI解锁无限创新 2026-01-11
- 在半导体行业追逐更高性能、更低功耗和更短上市时间的竞赛中，设计复杂度已逼近传统方法的极限。工程师们常常需要在上亿甚至数十亿个晶体管构成的迷宫中，寻找最优的布局、布线和验证方案，这一过程不仅耗时数月，更高度依赖稀缺的顶尖专家经验。 如今
- 智启未来：CATIA 如何借力 AI 技术重塑高端制造设计范式 2026-01-11
- 在智能制造与数字孪生加速落地的时代，工程设计软件正从“工具”向“智能协作者”演进。作为全球航空航天、汽车、船舶及高端装备制造业的首选设计平台，CATIA（Computer-Aided Three-dimensional Interactive Application）依托达索系统的3DEXPERIENCE平台，正深度整合人工智能
- AI驱动的药物发现新引擎，AlphaFold精准制药服务器硬件配置推荐 2026-01-09
- DrugCLIP 是由清华大学智能产业研究院（AIR）与北京智源人工智能研究院联合开发的基于人工智能的药物虚拟筛选平台。根据其官方介绍（https://air.tsinghua.edu.cn/info/1007/2434.htm）及公开技术资料，该系统主要以 云端服务形式提供，不强制要求用户本地部署。但为满足科
- Gaussian16对图形工作站/服务器硬件配置要求 2026-01-09
- Gaussian 16 对硬件配置的要求相对灵活，既可在普通工作站上运行中小规模计算，也能在高性能计算（HPC）集群上处理大型体系。其性能高度依赖于 CPU、内存（RAM）和磁盘 I/O，对 GPU 的依赖较小（截至 Gaussian 16 版本，官方未原生支持 GPU 加速）。以下是详细的硬件配
- 2026年在石油与天然气领域，十大热门研究，算法，其计算特点，软件工具和硬件配置要求 2026-01-08
- 2026年，石油与天然气行业正处于深度转型的关键时期。研究重点已经从传统的单一物理模拟转向“AI+物理”双驱动、深地深水极限探测以及CCUS（碳捕集、利用与封存）等新能源技术结合的方向。 以下是预测的2026年石油与天然气领域十大热门研究、算法、计算特点
