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来源:易推 2020年09月02日 11:32

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谷歌量子计算突破登Science封面!首次对化学反应进行量子模拟

今天,谷歌的量子计算机登上了Science封面,他们成功用12个量子比特模拟了二氮烯的异构化反应。    这已经是谷歌量子计算机第二次登上顶级学术期刊封面了。  去年10月,谷歌的量子计算机因为实现了“量子优越性”登上了Nature封面,仅用了200秒就解决了超算需要1万年才能求解的量子电路采样问题。  这台量子计算机还能干什么?谷歌说过,能模拟化学分子。不到一年时间,他们就做到了。    因为分子遵循的是量子力学,用量子计算来模拟也更为合理。只需更少的运算量和信息,就能计算出化学物质的性质。  量子计算机模拟化学分子用处巨大。除了谷歌外,其他拥有量子计算技术的公司也在也研究,微软就是其中一员。  上个月,微软发表了一篇文章,用量子计算帮助化学家寻找催化剂,将二氧化碳转化为甲醛。展示了量子计算与化学结合的应用前景。    量子化学还是得用量子计算机  薛定谔方程是量子化学的基础,也是化学分子遵循的基本规律,求出方程的解,就能得到物质的具体化学性质。  但是求解薛定谔方程谈何容易,随着分子里原子数量的增多,解方程的运算量呈指数级增长。  就拿化学里比较简单的苯分子(C6H6)来说,它只有12个原子,但是计算维度达到1044,这是任何超级计算机都无法处理的。    为了简化求解过程,早在计算机出现之前,就有了一些近似方法,比如谷歌用到的“哈特里-福克方程”。但即使经过简化,运算量也是巨大的。  更糟糕的是,在化学反应过程中,也就是化学键解离时,分子系统的电子结构会变得更加复杂,在任何超级计算机上都很难进行相关的数值计算。  2018年,有人提出了一种新的量子算法,运算复杂度不再是指数增长,而是呈多项式增长,大大降低了运算难度。  算法都具备了,就差一台合适的量子计算机。    谷歌量子计算机模拟化学反应  去年谷歌的Sycamore量子处理器实现了53个量子比特的纠缠,所以就用它来模拟几个简单的化学分子试试看。  谷歌先计算6到10个氢原子组成的氢链的结合能。原始方法(下图中的黄色)效果一般,与VQE等算法结合后,量子计算机求得的结果与真实值几乎完全吻合。    以上是化学分子的静态过程,接着,谷歌又用Sycamore模拟了一个简单的化学反应:二氮烯的异构化。    二氮烯在顺式和反式之间跃迁的能隙是40.2毫哈特里,量子计算机给出的结果是41±6毫哈特里。  虽然精确度上比前面模拟氢原子链要差不少,但谷歌表示,这是“第一次使用量子计算机预测化学反应机理”。  本文的通讯作者RyanBabbush说,虽然以上的结果不需要量子计算机就能模拟,但这项工作仍是量子计算向前迈出的一大步。  未来可以将这种算法扩大规模,来模拟更复杂的反应。而要模拟更大分子的反应,还需要更多的量子比特。  Babbush认为,总有一天,我们甚至可以使用量子模拟开发新的化学物质。

2020年08月29日 10:30

租赁行业信任危机,租客实在太难了

租赁市场中,新一轮的信任危机已经形成,而在信任危机的背后,隐藏着的是现有的中介及公寓运营商强硬的底气。作为卖方为何会有如此强硬的底气?因为市场“供不应求”。只要有房子,都能租出去,这这种心态以成为业内人的共识,不论这个市场多么“混乱”,租客需要租房是刚需,租客这个庞大群体依旧会推动着这个已经“千疮百孔”的市场持续发展。那租赁市场“供不应求”能持续多久呢?以上海为例,2018年上海总人口2420万左右,变化幅度基本为零。租房人口986万,约等于外来人口总量。上海租赁人口增长幅度在1%左右。上海房源供给数量预测:上海的存量房总数约825万套。租赁房总数约165万套。十三五计划规划未来五年共增加170万套住房,其中包括70万套新增租赁住房,并附加30万套代理租赁房源。2021年上海的机构化公寓运营商占比将从现在的8%增加到30%,在租客网保守预测之下,如果2021年上海租赁房源占比将达到35%至50%之间。上海租赁市场的供需平衡点将出现在2018年年底-2021年之间。这意味着市场长期的“供不应求”局面即将被打破。租客网预测,随着机构化房源的快速增长以及个人房源对市场的结构性补充,我国一线城市的租赁市场将在2020年前后看到供需平衡的曙光,二线城市也逐渐趋于平衡。“租房难”一直是困扰着我国较为发达城市租客的大难题,“供不应求”局面的打破,或许能为乱象丛生的租赁市场找到新的生机。租赁市场的“供需平衡”,意味着市场的天平正在向消费者倾斜,对于传统的房屋中介们来说这或许是一个巨大的冲击。失去了“主动权”的“卖方”,不仅要提高房屋的质量以供买卖时给租客提供更好的选择,更要努力做好服务,为消费者提供更好的租房体验感,如此才能在市场竞争中拔得头筹,得到更多租客的选择,获得更高的收益。行业经历变革,传统中介们要在短时间内整顿自身规则,增加运营服务团队不仅成本高昂,操作起来也是难上加难,没有经验,没有方向像“无头苍蝇”般乱撞,只会是自取灭亡,这个时候就需要一家有经验、靠谱服务完善的第三方平台来协助发展了,向来重视服务,以及用户体验感的租客网无疑是最好的选择。那些不提升自身品质,和服务能力的传统中介及二房东们,也必将随着行业供需平衡的发生而被消费者们唾弃,并在良性竞争下被淘汰,选择与租客网强强联手,必能在行业变革这个弯道上实现超越!

2020年05月07日 14:07

租客网:2020深圳租房全攻略!这些地方性价比很高...

在深圳这个外来人口居多的城市租房,是我们留下来需要面临的第一关由于现场疫情关系租房受到了很多影响有钱,当然是想住哪就住哪但是作为劳苦大众中的一员我们该如何租到性价比高的房子呢?外来客入住特意整理了深圳性价比最高的租房区域希望对大家租房有帮助!如果你在南山区上班南山区是高新区和学府所在地,环境绿化较好,宜居,但也是深圳平均房价最高的一个区。科技园聚集了众多的上班族,但是科技园周边的租房,例如大冲城市花园、前海星海名城等,房租较高,仅能满足少部分高端IT人士。建议大家选择在附近的白石洲租房,但现在白石洲旧改,房子不太好找。其次,可以选择住在宝安。宝安的西乡、坪洲、固戍附近,那边有大片的房子可以住,周边设施也不错。苏宁、天虹等商场都分布附近,周边也极具生活气息,再晚都不用担心吃不到东西。还有一个选择就是到西丽、桃源村附近租房,租金相对便宜,周边设施也齐全,关键是开通了地铁7号线也方便,靠近塘朗山,没事可以去登个山什么的。如果你在福田区上班福田区位于深圳的市中心,为市政府所在地,也是行政经济中心。福田区主要是金融、文化、电子类的公司,房租整体都不便宜。大体上把福田分为车公庙区域、福田中心区两大区域。在车公庙区域工作的小伙伴,可以在上下沙、新洲租房。虽然都是城中村,但是同样的租金水平能住得更宽敞。在福田中心区工作的小伙伴,建议你在龙华、梅林租房,不仅租金相对于福田其它地方偏低,而且离办公区也不会太远。如果你在罗湖区上班罗湖是深圳最早发展的城区,也是深圳金融机构数量最多、分布最为密集的金融聚集区。但是相对于福田和南山,罗湖城区较为老旧,房租也比较低。如果你在罗湖上班,可以选择住在布吉、向西村附近以及莲塘等区域。这些区域不仅房租相对便宜,基础设施都很完备,交通也很便利;而且莲塘就位于梧桐山下,对于喜欢爬山的小伙伴来说,绝对是个好住处!如果你在宝安区上班宝安是拥有最厚重悠久的深圳历史文化遗迹、客家文化聚集区与代表区,居住人口超过全市的四分之一。如果在宝安上班,可以选择住在坪洲、西乡、固戍等区域。这些地方租金相对便宜,生活气息浓厚,不过人有点多,很多在南山上班的小伙伴也租住在这里。至于工作地点在龙岗、龙华、坪山、光明、盐田、大鹏等区域的小伙伴呢,直接在工作地点附近租房就可以啦。选择好租房地点之后,就进入看房阶段啦。看房时要注意看哪些方面呢?1.看周边的环境看看周边有没有超市、市场等,交通怎么样,是否有门禁,是否有监控,邻里都是些什么人,上班族多不多。2.看采光和通风采光不好基本一整天都要开着灯,如果通风不好,会很潮湿阴暗。这两点都会导致住的不舒服。另外,建议大家尽量在下午看房,看的比较准。3.看有什么设备检查家电是否可以正常使用。空调、水龙头、床铺、沙发、洗衣机、电视、热水器、电线等设备,都要检查一遍,避免后续出现不必要的麻烦。还要了解清楚:这些设备在使用过程中坏掉了,是如何更换的。4.看网络信号情况有些地方由于人多,网络会比较差。看房的时候要看看手机信号是否满格,网络怎么收费,水电费怎么计算……总之,要把除了房租外的其他费用都了解清楚,不然签了合同才知道额外还要交钱。租房经验总结明确预算:看房前要确定好自己的心理预算,一般不要超过自己月薪的三分之一,否则生活会很有压力。明确需求:租房之前一定要考虑清楚自己的优先级。到底是要离公司近,还是便宜最重要,又或者是环境。有取舍,才不会犹豫不决。关于租房合同,也有不少小伙伴踩过坑,一定要注意以下几点:1、【入住】时间最好为合同开始时间。2、合同期【转租】给其他租客是否需要手续费。3、合同期间【退租】是否扣押金。4、【承租】别人转租的房子,合同期结束后是否会涨价。5、了解清楚除了房租之外的其他费用和缴费方式。(文章摘自网络,侵删)

2020年04月03日 14:28