บทนำ
สมมติว่าคุณมีหนังสือหนึ่งพันหน้า แต่แต่ละหน้ามีข้อความเพียงบรรทัดเดียว คุณควรแยกข้อมูลที่อยู่ในหนังสือโดยใช้เครื่องสแกน เฉพาะเครื่องสแกนนี้เท่านั้นที่จะผ่านแต่ละหน้าอย่างเป็นระบบ สแกนครั้งละหนึ่งตารางนิ้ว คุณจะใช้เวลานานในการสแกนหนังสือทั้งเล่มด้วยเครื่องสแกนนั้น และเวลาส่วนใหญ่ก็จะเสียไปกับการสแกนพื้นที่ว่าง
นั่นคือชีวิตของนักฟิสิกส์ทดลองหลายคน ในการทดลองอนุภาค เครื่องตรวจจับจะจับและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล แม้ว่าจะมีเพียงเศษเสี้ยวเล็กๆ ก็ตามที่มีข้อมูลที่เป็นประโยชน์ “ในการถ่ายภาพ เช่น นกที่บินอยู่บนท้องฟ้า ทุกพิกเซลสามารถมีความหมายได้” อธิบาย คาซูฮิโระ เทราโอะนักฟิสิกส์จาก SLAC National Accelerator Laboratory แต่ในภาพที่นักฟิสิกส์ดู มักจะเป็นเพียงส่วนเล็กๆ เท่านั้นที่มีความสำคัญ ในสถานการณ์เช่นนั้น การเจาะลึกทุกรายละเอียดไม่จำเป็นต้องใช้เวลาและทรัพยากรในการคำนวณ
แต่นั่นกำลังเริ่มเปลี่ยนไป ด้วยเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงที่เรียกว่า sparse convolutional neural network (SCNN) นักวิจัยสามารถมุ่งเน้นไปที่ส่วนที่เกี่ยวข้องของข้อมูลและกรองส่วนที่เหลือออก นักวิจัยได้ใช้เครือข่ายเหล่านี้เพื่อเร่งความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์อย่างมาก และพวกเขาวางแผนที่จะใช้ SCNN ในการทดลองที่จะเกิดขึ้นหรือที่มีอยู่แล้วในอย่างน้อยสามทวีป สวิตช์ดังกล่าวนับเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งประวัติศาสตร์สำหรับชุมชนฟิสิกส์
“ในวิชาฟิสิกส์ เราคุ้นเคยกับการพัฒนาอัลกอริทึมและวิธีการคำนวณของเราเอง” กล่าว คาร์ลอส อาร์เกลเลส-เดลกาโดนักฟิสิกส์แห่งมหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ด “เราอยู่ในระดับแนวหน้าของการพัฒนามาโดยตลอด แต่ตอนนี้ วิทยาการคอมพิวเตอร์มักเป็นผู้นำในด้านการคำนวณเสมอ”
ตัวละครกระจัดกระจาย
งานที่จะนำไปสู่ SCNN เริ่มขึ้นในปี 2012 เมื่อ เบนจามินเกรแฮมซึ่งตอนนั้นอยู่ที่มหาวิทยาลัย Warwick ต้องการสร้างโครงข่ายประสาทเทียมที่สามารถจดจำลายมือภาษาจีนได้
เครื่องมือชั้นนำในเวลานั้นสำหรับงานเกี่ยวกับภาพเช่นนี้คือเครือข่ายประสาทเทียม (CNN) สำหรับงานเขียนด้วยลายมือภาษาจีน นักเขียนจะติดตามอักขระบนแท็บเล็ตดิจิทัล โดยสร้างภาพขนาด 10,000 พิกเซล จากนั้น CNN จะย้ายตารางขนาด 3 คูณ 3 ที่เรียกว่าเคอร์เนลทั่วทั้งภาพ โดยจัดเคอร์เนลให้อยู่กึ่งกลางในแต่ละพิกเซล สำหรับทุกตำแหน่งของเคอร์เนล เครือข่ายจะทำการคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนซึ่งเรียกว่าการบิดเบี้ยวที่มองหาคุณลักษณะที่แตกต่าง
CNN ได้รับการออกแบบมาให้ใช้กับรูปภาพที่มีข้อมูลหนาแน่น เช่น รูปถ่าย แต่รูปภาพที่มีตัวอักษรจีนส่วนใหญ่จะว่างเปล่า นักวิจัยอ้างถึงข้อมูลที่มีคุณสมบัตินี้ว่าเบาบาง เป็นลักษณะทั่วไปของสิ่งใดในโลกธรรมชาติ “เพื่อเป็นตัวอย่างว่าโลกนี้มีขนาดที่เบาบางเพียงใด” เกรแฮมกล่าว หากหอไอเฟลถูกห่อหุ้มด้วยสี่เหลี่ยมผืนผ้าที่เล็กที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ สี่เหลี่ยมผืนผ้านั้นจะประกอบด้วย “อากาศ 99.98% และธาตุเหล็กเพียง 0.02%”
บทนำ
Graham พยายามปรับแต่งแนวทางของ CNN เพื่อให้เคอร์เนลถูกวางไว้ในส่วน 3 ต่อ 3 ของรูปภาพที่มีพิกเซลอย่างน้อยหนึ่งพิกเซลที่มีค่าไม่เป็นศูนย์ (และไม่ใช่แค่ว่างเปล่า) ด้วยวิธีนี้ เขาจึงประสบความสำเร็จในการสร้างระบบที่สามารถระบุภาษาจีนที่เขียนด้วยลายมือได้อย่างมีประสิทธิภาพ ชนะการแข่งขันในปี 2013 จากการระบุอักขระแต่ละตัวด้วยอัตราข้อผิดพลาดเพียง 2.61% (มนุษย์ได้คะแนนเฉลี่ย 4.81%) ถัดมา เขาหันไปสนใจปัญหาที่ใหญ่กว่านั้น นั่นคือการจดจำวัตถุสามมิติ
ภายในปี 2017 Graham ได้ย้ายไปที่ Facebook AI Research และได้ปรับปรุงเทคนิคและ การตีพิมพ์ รายละเอียด สำหรับ SCNN แรก ซึ่งจัดกึ่งกลางเคอร์เนลบนพิกเซลที่มีค่าไม่เป็นศูนย์เท่านั้น (แทนที่จะวางเคอร์เนลในส่วน 3 คูณ 3 ที่มีพิกเซล "ไม่ใช่ศูนย์" อย่างน้อยหนึ่งพิกเซล) นี่คือแนวคิดทั่วไปที่ Terao นำมาสู่โลกแห่งฟิสิกส์ของอนุภาค
ภาพใต้ดิน
Terao เกี่ยวข้องกับการทดลองที่ Fermi National Accelerator Laboratory เพื่อสำรวจธรรมชาติของนิวตริโน ซึ่งเป็นหนึ่งในอนุภาคมูลฐานที่เข้าใจยากที่สุดที่รู้จัก พวกมันยังเป็นอนุภาคที่มีมวลมากที่สุดในเอกภพ (แม้ว่าจะไม่มากนัก) แต่พวกมันแทบจะไม่ปรากฏในเครื่องตรวจจับ ด้วยเหตุนี้ ข้อมูลส่วนใหญ่สำหรับการทดลองนิวตริโนจึงมีน้อย และ Terao ก็มองหาแนวทางที่ดีกว่าในการวิเคราะห์ข้อมูลอยู่เสมอ เขาพบหนึ่งใน SCNN
ในปี 2019 เขาใช้ SCNN ในการจำลองข้อมูลที่คาดหวังจาก Deep Underground Neutrino Experiment หรือ DUNE ซึ่งจะเป็นการทดลองทางฟิสิกส์ของนิวตริโนที่ใหญ่ที่สุดในโลกเมื่อเปิดตัวในปี 2026 โครงการจะยิงนิวตริโนจาก Fermilab นอกเมืองชิคาโก ผ่านโลก 800 ไมล์ไปยังห้องทดลองใต้ดินในเซาท์ดาโคตา ระหว่างทาง อนุภาคจะ "แกว่ง" ระหว่างนิวตริโนสามประเภทที่รู้จัก และการสั่นเหล่านี้อาจเปิดเผยคุณสมบัติของนิวตริโนโดยละเอียด
SCNN วิเคราะห์ข้อมูลจำลองได้เร็วกว่าวิธีการทั่วไป และต้องการพลังในการคำนวณน้อยกว่ามากในการดำเนินการดังกล่าว ผลลัพธ์ที่คาดหวังหมายความว่า SCNN จะถูกนำมาใช้ในระหว่างการทดลองใช้งานจริง
ในขณะเดียวกัน ในปี 2021 Terao ได้ช่วยเพิ่ม SCNN ในการทดลองนิวตริโนอีกรายการที่ Fermilab ซึ่งรู้จักกันในชื่อ MicroBooNE ที่นี่ นักวิทยาศาสตร์พิจารณาผลที่ตามมาของการชนกันระหว่างนิวตริโนกับนิวเคลียสของอะตอมอาร์กอน การตรวจสอบเส้นทางที่สร้างขึ้นโดยปฏิสัมพันธ์เหล่านี้ นักวิจัยสามารถสรุปรายละเอียดเกี่ยวกับนิวตริโนดั้งเดิมได้ ในการทำเช่นนั้น พวกเขาต้องการอัลกอริทึมที่สามารถดูพิกเซล (หรือในทางเทคนิค พิกเซลสามมิติที่เรียกว่า voxels) ในการนำเสนอแบบสามมิติของเครื่องตรวจจับ จากนั้นพิจารณาว่าพิกเซลใดเชื่อมโยงกับวิถีโคจรของอนุภาคใด
เนื่องจากข้อมูลมีอยู่อย่างกระจัดกระจาย — เป็นเพียงเส้นเล็ก ๆ ภายในเครื่องตรวจจับขนาดใหญ่ (ประมาณ 170 ตันของอาร์กอนเหลว) — SCNN เกือบจะสมบูรณ์แบบสำหรับงานนี้ ด้วยมาตรฐานของ CNN รูปภาพจะต้องถูกแบ่งออกเป็น 50 ชิ้น เนื่องจากต้องคำนวณทั้งหมด Terao กล่าว “ด้วย CNN ที่กระจัดกระจาย เราวิเคราะห์ภาพทั้งหมดพร้อมกัน — และทำให้เร็วขึ้นมาก”
ทริกเกอร์ทันเวลา
หนึ่งในนักวิจัยที่ทำงานเกี่ยวกับ MicroBooNE คือนักศึกษาฝึกงานระดับปริญญาตรีชื่อ Felix Yu ด้วยความประทับใจในพลังและประสิทธิภาพของ SCNN เขาจึงนำเครื่องมือติดตัวไปที่สถานที่ทำงานถัดไปในฐานะนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาที่ห้องปฏิบัติการวิจัยฮาร์วาร์ดที่เป็นพันธมิตรอย่างเป็นทางการกับหอสังเกตการณ์นิวตริโน IceCube ที่ขั้วโลกใต้
หนึ่งในเป้าหมายหลักของหอดูดาวคือการสกัดกั้นนิวตริโนที่มีพลังมากที่สุดในจักรวาลและติดตามพวกมันกลับไปยังแหล่งกำเนิดซึ่งส่วนใหญ่อยู่นอกกาแลคซีของเรา เครื่องตรวจจับประกอบด้วยเซ็นเซอร์ออปติก 5,160 ตัวที่ฝังอยู่ในน้ำแข็งแอนตาร์กติก ซึ่งมีเพียงส่วนน้อยเท่านั้นที่สว่างขึ้นในช่วงเวลาใดก็ตาม อาร์เรย์ที่เหลือยังคงมืดและไม่ได้ให้ข้อมูลเป็นพิเศษ ที่แย่กว่านั้นคือ "เหตุการณ์" หลายอย่างที่เครื่องตรวจจับบันทึกไว้เป็นผลบวกที่ผิดพลาดและไม่มีประโยชน์สำหรับการล่านิวตริโน เฉพาะเหตุการณ์ระดับทริกเกอร์เท่านั้นที่ตัดส่วนสำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติม และจำเป็นต้องทำการตัดสินใจในทันทีว่าเหตุการณ์ใดคู่ควรกับการกำหนดนั้น และเหตุการณ์ใดจะถูกเพิกเฉยอย่างถาวร
CNN มาตรฐานช้าเกินไปสำหรับงานนี้ ดังนั้นนักวิทยาศาสตร์ของ IceCube จึงใช้อัลกอริทึมที่เรียกว่า LineFit มาเป็นเวลานานเพื่อบอกพวกเขาเกี่ยวกับการตรวจจับที่อาจเป็นประโยชน์ แต่อัลกอริทึมนั้นไม่น่าเชื่อถือ Yu กล่าว "ซึ่งหมายความว่าเราอาจจะพลาดเหตุการณ์ที่น่าสนใจ" อีกครั้ง มันเป็นสภาพแวดล้อมข้อมูลที่เบาบางซึ่งเหมาะอย่างยิ่งสำหรับ SCNN
Yu ร่วมกับ Argüelles-Delgado ที่ปรึกษาระดับปริญญาเอกของเขา และ Jeff Lazar นักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาจาก University of Wisconsin, Madison ได้ประเมินข้อได้เปรียบดังกล่าวโดยแสดงไว้ใน กระดาษล่าสุด ว่าเครือข่ายเหล่านี้จะเร็วกว่า CNN ทั่วไปประมาณ 20 เท่า “นั่นเร็วพอที่จะทำงานในทุกเหตุการณ์ที่ออกมาจากเครื่องตรวจจับ” ลาซาร์กล่าวประมาณ 3,000 ครั้งต่อวินาที “นั่นทำให้เราตัดสินใจได้ดีขึ้นว่าอะไรควรทิ้งและอะไรควรเก็บไว้”
บทนำ
ผู้เขียนยังประสบความสำเร็จในการใช้ SCNN ในการจำลองโดยใช้ข้อมูล IceCube อย่างเป็นทางการ และขั้นตอนต่อไปคือการทดสอบระบบของพวกเขาบนแบบจำลองของระบบคอมพิวเตอร์ขั้วโลกใต้ หากทุกอย่างเป็นไปด้วยดี Argüelles-Delgado เชื่อว่าพวกเขาควรจะติดตั้งระบบที่หอดูดาวแอนตาร์กติกในปีหน้า แต่เทคโนโลยีสามารถเห็นการใช้งานที่กว้างขึ้น Argüelles-Delgado กล่าวว่า "เราคิดว่า [SCNNs จะได้รับประโยชน์] กล้องโทรทรรศน์นิวตริโนทั้งหมด ไม่ใช่แค่ IceCube"
นอกเหนือจากนิวตริโน
Philip Harris นักฟิสิกส์แห่งสถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ หวังว่า SCNN สามารถช่วยเครื่องชนอนุภาคที่ใหญ่ที่สุดในบรรดาเครื่องชนอนุภาคขนาดใหญ่ทั้งหมด นั่นคือ Large Hadron Collider (LHC) ที่ CERN Harris ได้ยินเกี่ยวกับเครือข่ายประสาทชนิดนี้จากเพื่อนร่วมงานของ MIT ซึ่งเป็นนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ Song Han “Song เป็นผู้เชี่ยวชาญในการสร้างอัลกอริทึมที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ” Harris กล่าว — สมบูรณ์แบบสำหรับ LHC ซึ่งมีการชนกัน 40 ล้านครั้งทุกวินาที
เมื่อพวกเขาคุยกันเมื่อ 3-XNUMX ปีก่อน ซองบอกกับแฮร์ริสเกี่ยวกับโครงการรถยนต์ไร้คนขับที่เขากำลังดำเนินการร่วมกับสมาชิกในห้องปฏิบัติการของเขา ทีมของ Song ใช้ SCNN เพื่อวิเคราะห์แผนที่เลเซอร์ XNUMX มิติของพื้นที่ด้านหน้ายานพาหนะ ซึ่งส่วนใหญ่ว่างเปล่า เพื่อดูว่ามีสิ่งกีดขวางข้างหน้าหรือไม่
Harris และเพื่อนร่วมงานของเขาเผชิญกับความท้าทายที่คล้ายกันที่ LHC เมื่อโปรตอนสองตัวชนกันภายในเครื่อง การชนจะสร้างทรงกลมขยายตัวซึ่งทำจากอนุภาค เมื่อหนึ่งในอนุภาคเหล่านี้กระทบกับตัวสะสม อนุภาคทุติยภูมิจะเกิดขึ้น Harris กล่าวว่า "ถ้าคุณสามารถแมปขอบเขตทั้งหมดของการอาบน้ำนี้ได้" Harris กล่าว "คุณสามารถกำหนดพลังงานของอนุภาคที่ทำให้เกิดมันได้" ซึ่งอาจเป็นวัตถุที่น่าสนใจเป็นพิเศษ เช่น Higgs boson ซึ่งนักฟิสิกส์ ค้นพบในปี 2012 หรืออนุภาคสสารมืดที่นักฟิสิกส์ยังคงค้นหาอยู่
“ปัญหาที่เรากำลังพยายามแก้ไขนั้นมาจากการเชื่อมต่อจุดต่างๆ” แฮร์ริสกล่าว เช่นเดียวกับที่รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติอาจเชื่อมต่อจุดต่างๆ ของแผนที่เลเซอร์เพื่อตรวจจับสิ่งกีดขวาง
SCNN จะเพิ่มความเร็วในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ LHC อย่างน้อย 50 เท่า Harris กล่าว “เป้าหมายสูงสุดของเราคือการให้ [SCNNs] เข้าสู่เครื่องตรวจจับ” ซึ่งเป็นงานที่ต้องใช้เอกสารอย่างน้อยหนึ่งปีและการซื้อเพิ่มเติมจากชุมชน แต่เขาและเพื่อนร่วมงานมีความหวัง
โดยรวมแล้วมีแนวโน้มมากขึ้นว่า SCNNs ซึ่งเป็นแนวคิดที่ถือกำเนิดขึ้นในโลกวิทยาการคอมพิวเตอร์ จะมีบทบาทในการทดลองที่ยิ่งใหญ่ที่สุดที่เคยมีมาในฟิสิกส์นิวตริโน (DUNE) ดาราศาสตร์นิวตริโน (IceCube) และฟิสิกส์พลังงานสูง (LHC) .
Graham กล่าวว่าเขารู้สึกประหลาดใจอย่างยิ่งที่รู้ว่า SCNN ได้หาทางไปสู่ฟิสิกส์ของอนุภาคแล้ว แม้ว่าเขาจะไม่ได้รู้สึกตกใจเลยก็ตาม "ในแง่นามธรรม" เขากล่าว "อนุภาคที่เคลื่อนที่ในอวกาศก็เหมือนกับปลายปากกาที่เคลื่อนไปบนแผ่นกระดาษ"
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- การเงิน EVM ส่วนต่อประสานแบบครบวงจรสำหรับการเงินแบบกระจายอำนาจ เข้าถึงได้ที่นี่.
- กลุ่มสื่อควอนตัม IR/PR ขยาย เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. ข้อมูลอัจฉริยะ Web3 ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://www.quantamagazine.org/sparse-neural-networks-point-physicists-to-useful-data-20230608/
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- ][หน้า
- $ ขึ้น
- 000
- 10
- 20
- 2012
- 2013
- 2017
- 2019
- 2021
- 2026
- 3d
- 40
- 50
- a
- ความสามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- บทคัดย่อ
- อุดมสมบูรณ์
- เร่งความเร็ว
- คันเร่ง
- ข้าม
- ที่เกิดขึ้นจริง
- จริง
- เพิ่ม
- เพิ่มเติม
- ความได้เปรียบ
- ในเครือ
- ผลพวง
- อีกครั้ง
- มาแล้ว
- ก่อน
- AI
- วิจัยไอ
- AIR
- ขั้นตอนวิธี
- อัลกอริทึม
- ทั้งหมด
- ตาม
- ด้วย
- เสมอ
- ในหมู่
- จำนวน
- an
- การวิเคราะห์
- วิเคราะห์
- และ
- อื่น
- ใด
- สิ่งใด
- ประยุกต์
- เข้าใกล้
- วิธีการ
- ประมาณ
- เป็น
- แถว
- AS
- ที่เกี่ยวข้อง
- ดาราศาสตร์
- At
- ความสนใจ
- ผู้เขียน
- เฉลี่ย
- กลับ
- BE
- เพราะ
- รับ
- เริ่ม
- เชื่อ
- ประโยชน์
- ดีกว่า
- ระหว่าง
- ที่ใหญ่กว่า
- ที่ใหญ่ที่สุด
- นก
- บิต
- ว่างเปล่า
- หนังสือ
- โบซอน
- แตก
- นำ
- แต่
- by
- ที่เรียกว่า
- CAN
- จับ
- รถ
- ศูนย์กลาง
- การอยู่ตรงกลาง
- เซิร์น
- ความท้าทาย
- เปลี่ยนแปลง
- ตัวอักษร
- อักขระ
- ชิคาโก
- ชาวจีน
- สถานการณ์
- ซีเอ็นเอ็น
- เพื่อนร่วมงาน
- เพื่อนร่วมงาน
- สะสม
- ชน
- มา
- ร่วมกัน
- ชุมชน
- การแข่งขัน
- ซับซ้อน
- ประกอบด้วย
- การคำนวณ
- พลังการคำนวณ
- คอมพิวเตอร์
- วิทยาการคอมพิวเตอร์
- การคำนวณ
- รู้สึก
- ดำเนินการ
- เชื่อมต่อ
- การเชื่อมต่อ
- ไม่หยุดหย่อน
- ที่มีอยู่
- มี
- เครือข่ายประสาทเทียม
- ได้
- คู่
- Crash
- ที่สร้างขึ้น
- สร้าง
- ตัด
- ดาโคตา
- มืด
- สสารมืด
- ข้อมูล
- การวิเคราะห์ข้อมูล
- การตัดสินใจ
- ลึก
- การแต่งตั้ง
- ได้รับการออกแบบ
- รายละเอียด
- รายละเอียด
- รายละเอียด
- กำหนด
- ที่กำลังพัฒนา
- พัฒนาการ
- ดิจิตอล
- ค้นพบ
- do
- การทำ
- ทำ
- ลง
- เนินทราย
- ในระหว่าง
- แต่ละ
- โลก
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- การจ้างงาน
- ช่วยให้
- ปลาย
- พลังงาน
- พอ
- ทั้งหมด
- สิ่งแวดล้อม
- ความผิดพลาด
- แม้
- เหตุการณ์
- เหตุการณ์
- เคย
- ทุกๆ
- การตรวจสอบ
- ตัวอย่าง
- ที่มีอยู่
- ที่ขยาย
- ที่คาดหวัง
- การทดลอง
- การทดลอง
- ชำนาญ
- อธิบาย
- ขอบเขต
- สารสกัด
- ใบหน้า
- ปัจจัย
- เท็จ
- FAST
- เร็วขึ้น
- ลักษณะ
- คุณสมบัติ
- ชื่อจริง
- การบิน
- โฟกัส
- สำหรับ
- แถวหน้า
- เป็นทางการ
- พบ
- เศษ
- ราคาเริ่มต้นที่
- ด้านหน้า
- เต็ม
- ต่อไป
- กาแล็กซี
- General
- ได้รับ
- ให้
- กำหนด
- เป้าหมาย
- เป้าหมาย
- ไป
- สำเร็จการศึกษา
- ตะแกรง
- มี
- ฮาร์วาร์
- มหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ด
- มี
- he
- ได้ยิน
- ช่วย
- ช่วย
- โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม
- พระองค์
- ของเขา
- ประวัติศาสตร์
- ฮิต
- มีความหวัง
- หวัง
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- HTTPS
- มนุษย์
- การล่าสัตว์
- ICE
- ความคิด
- แยกแยะ
- ระบุ
- if
- ภาพ
- ภาพ
- ประทับใจ
- in
- ขึ้น
- เป็นรายบุคคล
- เป็นรายบุคคล
- ข้อมูล
- ให้ข้อมูล
- ด่วน
- สถาบัน
- ปฏิสัมพันธ์
- อยากเรียนรู้
- น่าสนใจ
- เข้าไป
- ร่วมมือ
- IT
- เพียงแค่
- เก็บ
- คีย์
- ชนิด
- ที่รู้จักกัน
- ห้องปฏิบัติการ
- ห้องปฏิบัติการ
- ใหญ่
- ใหญ่ที่สุด
- เลเซอร์
- นำ
- ชั้นนำ
- เรียนรู้
- การเรียนรู้
- น้อยที่สุด
- น้อยลง
- ชีวิต
- เบา
- กดไลก์
- น่าจะ
- Line
- เส้น
- ของเหลว
- นาน
- เวลานาน
- ดู
- มอง
- LOOKS
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- ทำ
- นิตยสาร
- ทำ
- การทำ
- หลาย
- แผนที่
- แผนที่
- มวล
- แมสซาชูเซต
- สถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์
- คณิตศาสตร์
- เรื่อง
- เรื่อง
- อาจ..
- หมายความ
- มีความหมาย
- วิธี
- ในขณะเดียวกัน
- สมาชิก
- วิธีการ
- อาจ
- ล้าน
- หายไป
- เอ็มไอที
- มากที่สุด
- ส่วนใหญ่
- ย้าย
- ย้าย
- การย้าย
- มาก
- ที่มีชื่อ
- แห่งชาติ
- โดยธรรมชาติ
- ธรรมชาติ
- จำเป็นต้อง
- เครือข่าย
- เครือข่าย
- ประสาท
- เครือข่ายประสาท
- เครือข่ายประสาทเทียม
- นิวตริโน
- ถัดไป
- ตอนนี้
- วัตถุ
- หอดูดาว
- เกิดขึ้น
- of
- เป็นทางการ
- มักจะ
- on
- ครั้งเดียว
- ONE
- คน
- ออนไลน์
- เพียง
- or
- สามัญ
- เป็นต้นฉบับ
- แต่เดิม
- ของเรา
- ออก
- ด้านนอก
- เกิน
- ของตนเอง
- หน้า
- กระดาษ
- เอกสาร
- อนุภาค
- ในสิ่งที่สนใจ
- โดยเฉพาะ
- ส่วน
- สมบูรณ์
- ดำเนินการ
- อย่างถาวร
- ภาพ
- ฟิสิกส์
- ชิ้น
- ชิ้น
- พิกเซล
- การวาง
- แผนการ
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- เล่น
- จุด
- เป็นไปได้
- ที่อาจเกิดขึ้น
- อำนาจ
- นายกรัฐมนตรี
- การสอบสวน
- ปัญหา
- โครงการ
- แวว
- คุณสมบัติ
- คุณสมบัติ
- โปรตอน
- คะแนน
- ค่อนข้าง
- เรียลไทม์
- ข้อมูลตามเวลาจริง
- เมื่อเร็ว ๆ นี้
- การรับรู้
- รับรู้
- ระเบียน
- กลั่น
- ตรงประเด็น
- ซากศพ
- แบบจำลอง
- การแสดง
- จำเป็นต้องใช้
- การวิจัย
- นักวิจัย
- แหล่งข้อมูล
- REST
- ผล
- ผลสอบ
- เปิดเผย
- ขึ้น
- บทบาท
- วิ่ง
- กล่าวว่า
- กล่าว
- การสแกน
- วิทยาศาสตร์
- นักวิทยาศาสตร์
- นักวิทยาศาสตร์
- จอภาพ
- ค้นหา
- ที่สอง
- รอง
- Section
- ส่วน
- เห็น
- ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง
- รถขับเอง
- ความรู้สึก
- เซ็นเซอร์
- ผวา
- ยิง
- น่า
- โชว์
- การแสดง
- อย่างมีความหมาย
- คล้ายคลึงกัน
- จำลอง
- เดียว
- ท้องฟ้า
- ช้า
- เล็ก
- So
- แก้
- บางสิ่งบางอย่าง
- เพลง
- ในไม่ช้า
- แหล่งที่มา
- ภาคใต้
- ช่องว่าง
- พิเศษ
- ความเร็ว
- สี่เหลี่ยม
- มาตรฐาน
- Stanford
- ที่เริ่มต้น
- ขั้นตอน
- ยังคง
- นักเรียน
- ประสบความสำเร็จ
- อย่างเช่น
- ควร
- ประหลาดใจ
- สวิตซ์
- ระบบ
- ยาเม็ด
- เอา
- งาน
- งาน
- ทีม
- ในทางเทคนิค
- เทคโนโลยี
- กล้องโทรทรรศน์
- บอก
- ทดสอบ
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- ข้อมูล
- โลก
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- แล้วก็
- ที่นั่น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- สิ่ง
- คิด
- นี้
- แต่?
- สาม
- สามมิติ
- ตลอด
- เวลา
- ครั้ง
- ชนิด
- ไปยัง
- โทน
- เกินไป
- เครื่องมือ
- เครื่องมือ
- โดยสิ้นเชิง
- หอคอย
- ติดตาม
- พยายาม
- หัน
- tweaking
- สอง
- ชนิด
- ตามแบบฉบับ
- ที่สุด
- จักรวาล
- มหาวิทยาลัย
- ที่กำลังมา
- us
- ใช้
- มือสอง
- ข้อมูลที่เป็นประโยชน์
- การใช้
- ความคุ้มค่า
- กว้างใหญ่
- พาหนะ
- ชุ
- อยาก
- คือ
- ทาง..
- we
- webp
- ดี
- คือ
- อะไร
- เมื่อ
- ที่
- WHO
- ทั้งหมด
- กว้าง
- จะ
- วิสคอนซิน
- กับ
- ภายใน
- วอน
- งาน
- ทำงาน
- ที่ทำงาน
- โลก
- ของโลก
- แย่ลง
- จะ
- นักเขียน
- ปี
- ปี
- เธอ
- ลมทะเล