TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #14686 · May 8

#python#asr#deeplearning#generative_ai#large_language_models#machine_translation#multimodal#neural_networks#speaker_diariazation#speaker_recognition#speech_synthesis#speech_translation#tts NVIDIA NeMo is a powerful, easy-to-use platform for building, customizing, and deploying generative AI models like large language models (LLMs), vision language models, and speech AI. It lets you quickly train and fine-tune models using pre-built code and checkpoints, supports the latest model architectures, and works on cloud, data center, or edge environments. NeMo 2.0 is even more flexible and scalable, with Python-based configuration and modular design, making it simple to experiment and scale up. The main benefit is that you can create advanced AI applications faster, with less effort, and at lower cost, while getting high performance and easy deployment options[1][2][3]. https://github.com/NVIDIA/NeMo

Results

2 similar posts found

Search: #melt

当前筛选 #melt清除筛选

✅В следующем обзоре выпуска 1 за 2025 г обсуждаются коэффициенты теплового расширения твердых и расплавленных солей фторидов и хлоридов щелочных и щелочноземельных металлов, закономерности их изменения в зависимости от природы, молярного объема и температуры. Показано, что при плавлении солей коэффициент теплового расширения увеличивается, причем увеличение тем больше, чем больше размер катиона. В жидком состоянии температурная зависимость объемного коэффициента теплового расширения линейна и слабо изменяется с температурой. 🖌Olga Tkacheva https://orcid.org/0000-0001-5451-2915 📘Thermal expansion of alkali and alkaline earth halides in solid and molten states 📌Year 2025, Volume 4, Number 1 https://doi.org/10.15826/elmattech.2025.4.049 🏛Institute of High-Temperature Electrochemistry UB RAS https://ihte.ru/?page_id=3106 🧠Полный текст https://elmattech.ru/article/view/8532/5971 #Melt#Alkali#ThermalExpansionCoefficien

Свежая работа регулярного выпуска👇 🟢 2022 🟢 V. 9 🟢 Issue 4 🟢 No. 20229424 🟢 Article 📜 Electroreduction of silicon from the NaI–KI–K2SiF6 melt for lithium-ion power sources 👩‍🎓👨‍🎓 R.K. Abdurakhimova, M.V. Laptev (https://orcid.org/0000-0003-3338-0057), N.M. Leonova (https://orcid.org/0000-0003-1016-8977), A.M. Leonova (https://orcid.org/0000-0001-5900-7045), A.S. Schmygalev (https://orcid.org/0000-0001-9783-309X), A.V. Suzdaltsev (https://orcid.org/0000-0003-3004-7611) 🏛 Ural Federal University, https://urfu.ru/en 🏛 Institute of High-Temperature Electrochemistry, http://www.ihte.uran.ru 📚#silicon#nanofibers#electroreduction#melt#lithium#cycling#NaI#KI#K2SiF6 🔗https://doi.org/10.15826/chimtech.2022.9.4.24 https://journals.urfu.ru/index.php/chimtech/article/view/6294