frameworks

高分子科学前沿2月9日讯：共沸混合物的分离广泛存在于高纯度化学品的生产以及高附加值产品的回收过程中，开发新型高效的共沸物分离技术仍是目前面临的巨大挑战。膜分离技术可以在较低温度下进行共沸物的分离，并且不需要添加挟带剂，因此具有较大的应用潜力。 膜材料是影响分离膜性能的关键因素之一

CEMA研讨会2019年春季第二讲将于3月14日（周四）中午12:10-1:30在712会议室举行，由中国经济与管理研究院赵军柱助理教授报告论文“On Targeting Frameworks and Optimal Monetary Policy”，欢迎感兴趣的师生参加。 【报告人简介】: 赵军柱，中国经济与管理研究院助理教授。2005年进入中国经济与管理研究院数理经济与数理金融实验班，2009年获经济学学士学位，2012年获上海财经大学经济学硕士，2017年获新加坡国立大学经济学博士

职位要求：微电子及相关专业硕士。有相关课程背景:集成电路设计或数字电路设计。有以下知识：器件模型，制造工艺，芯片设计

工研院研发的“深度学习训练系统”让使用者在X86机器上可进行深度学习训练，达成dataset management、neural network management、DNN training monitoring 等工作。深度学习的训练仰赖高度平行运算来处理大量数据资料的训练，除了利用GPU的高效能多核心的运算处理，结合“深度学习训练系统”所搭载的深度学习框架(DNN Frameworks)以及提升效能训练的进阶功能，像是深度学习超参数自动调整、储存设备与内存之间高速资料流动等技术，提供深度学习模型开发者一个方便且有效率的深度学习训练环境，缩短训练时程同时依旧维持高准确度。 使用者可以透过DNN Training Appliance的系统软件堆叠，缩短深度学习训练时间、弹性并扩充使用多元深度学习资源、监控深度学习训练过程并进行分析及修正，借此改善使用者所需要的深度学习neural netwok

在最终预览释出没多久，Android 8.1 正式版也照着步调，正式于今天向 Nexus 与 Pixel 手机与平板设备逐步推送，预计将会在下周内完成所有支持机型的推送 — 真是相当快啊，不愧是 Google 亲生的。这次的更新还包含了 TensorFlow Lite 对神经网络 API 执行速度的提升与其他的 AI frameworks。系统亦会更懂得如何使用自动填表功能，然后最基本盘的各种 Bug 修正也是必定被列在更新项目中的

国家复合改性聚合物材料工程技术研究中心助理研究员(2008-2009)；英国剑桥大学材料科学与冶金系博士后(2009-2014)；华中科技大学物理学院教授(2015.03-2018.08)。2018年9月到南开大学工作，现为南开大学材料学院教授和博士生导师。主要从事杂化有机-无机钙钛矿(Hybrid organic-inorganic perovskites)和金属-有机框架(Metal-organic frameworks)材料的合成、物理性质和光电能源应用等方面的研究