Interview with Thi Kieu Khanh Ho: Time-series anomaly detection
我们对 AAAI/SIGAI 博士联盟参与者的系列最新采访采访了正在研究时间序列异常检测的 Thi Kieu Khanh Ho。我们了解了有关她的研究的更多信息、是什么激发了她研究人工智能以及她下一步计划做什么。告诉我们一些关于你的博士学位的事情——[…]
7 Ways Texas Math Teachers Can Use Khan Academy’s Complete TEKS-Aligned Math Sequence
为德克萨斯州课堂提供免费、符合标准的数学支持，现在从三年级到高中，德克萨斯州数学教师有很多事情需要兼顾：标准、节奏...阅读更多德克萨斯州数学教师可以使用可汗学院完整 TEKS 对齐数学序列的 7 种方式的帖子首先出现在可汗学院博客上。
Time-Series LLMs, Explained with t0-alpha
t0-alpha 是用于概率时间序列预测的解码器式补丁转换器。原始序列被分成 32 步补丁，嵌入，通过因果时间注意力和群体注意力层进行处理，并解码为未来分位数而不是单点预测。后时间序列法学硕士，用 t0-alpha 解释首先出现在《走向数据科学》上。
Prophetモデルを用いた人流データの時系列予測分析～コロナ禍・万博を経た大阪主要スポットの人流の特徴と来訪者数の将来予測～
■摘要 近年来，通过智能手机等设备获取的“人流数据”，因其能够直观、准确地了解人流活动和停留的实际状态，越来越多地应用于城市规划、旅游推广等广泛领域。了解人流数据的特征对于了解房地产需求和城市结构也很重要。因此，本文利用Location AI Co., Ltd.提供的人流数据，利用Prophet模型进行时间序列分析，掌握大阪市主要景点的游客特征，预测未来的人流趋势。分析表明，大阪主要景点的游客量不仅受到季节变化和天气条件的强烈影响，而且还受到传染病传播和大阪关西世博会等外部事件的影响，并且影响程度根据每个景点的用途和位置特征而存在很大差异。特别是，对大阪站周边地区的分析表明，近年来的大规模开发
Building Time-Series Machine Learning Models with sktime in Python
在本文中，我们将使用 sktime 在 Python 中构建时间序列机器学习模型，并探索其用于预测工作流程的核心数据结构。
Harcledo toyoshiaoae Kodama, Watabe, Nakaguchi & Wakabayashi, 2026「オオメダマヨコエビ」 DOI: doi.org/10.1080/14772000.2026.2659885摘要深海视觉环境在光线中呈现出极端的梯度强度，导致眼睛形态的差异。在片脚亚目的中，这种特化在远洋的 Hyperiideans 中已有记载，而深海的 Eusiridae 仍然鲜为人知。在日本的一次深海调查中，我们收集了一种眼睛明显放大的eusirid片脚类动物。使用形态学和四个 DNA 条形码区域的综合分类法表明，它代表了单型 Harcledo Barnard
Advancing regulatory variant effect prediction with AlphaGenome
根据 DNA 序列预测功能基因组测量结果的深度学习模型是破译遗传调控密码的强大工具。现有方法涉及输入序列长度和预测分辨率之间的权衡，从而限制了它们的模态范围和性能1,2,3,4,5。我们推出了 AlphaGenome，这是一个统一的 DNA 序列模型，它以 1 Mb 的 DNA 序列作为输入，并通过不同的模式预测数千个功能基因组轨迹，最高可达单碱基对分辨率。这些模式包括基因表达、转录起始、染色质可及性、组蛋白修饰、转录因子结合、染色质接触图、剪接位点使用以及剪接连接坐标和强度。 AlphaGenome 在人类和小鼠基因组上进行训练，在 26 项变异效应预测评估中的 25 项中匹配或超过了最强的
Tim Parlatore – Unpacking the Trump Indictments | SRS #89
Tim Parlatore 是前海军军官，也是 Parlatore 监管集团的创始人。他曾代表海豹突击队埃迪·加拉格尔和唐纳德·特朗普总统，以及其他引人注目的案例。该序列的一半集中于向前任总统介绍的州实例。帕拉托尔对佐治亚州案件发表了看法，特朗普总统被指控犯有 41 项州法律重罪。我们还报道了臭名昭著的“暴风雨丹尼尔斯”的回报以及特朗普的对手如何利用司法部来制造政治积极方面。加入此频道即可获得福利：https://www.youtube.com/channel/UCkoujZQZatbqy4KGcgjpVxQ/be part of 🚨↘️ 蒂姆·帕拉托尔 (Tim Parlatore) 帖子
沙与盐之间：澳大利亚盐湖狼蛛的系统发育地理学（Araneae：Lycosidae）摘要澳大利亚盐湖是独特的生态系统，支持专门的生物群，并为研究进化和生物地理过程提供了机会。许多盐湖沿着古老的河道（古排水系统）出现，形成自然复制品，用于测试孤立栖息地之间的差异和扩散的假设。我们研究了澳大利亚狼蛛 Lycosa salifodina McKay（1976）的系统发育地理学和遗传结构，它是一种广泛分布于澳大利亚西南部的盐湖栖息地专家。我们检验了这样的假设：L. salifodina 的遗传结构主要反映了古排水系统之间的长期隔离，在更频繁的淹没和相互连接的湖泊中种群结构减少。对 26 个样本（收集于
Path-Constrained Mixture-of-Experts
稀疏专家混合 (MoE) 架构通过每层的专家子集独立路由每个令牌。我们建议通过专家路径的视角来看待 MoE 计算——令牌在所有层上进行的专家选择序列。这种观点表明，尽管 N 个专家跨 L 层有 N^L 条可能的路径，但实践中的标记会聚集成一小部分与语言功能一致的路径，但绝大多数路径仍未被探索，这代表了统计上的低效率。这激发了限制有效路径空间的架构……
TopoPrimer: The Missing Topological Context in Forecasting Models
我们引入了 TopoPrimer，一个框架，使序列总体的全局拓扑结构成为任何预测模型的显式输入。 TopoPrimer 提高了不同领域的准确性，稳定了季节性需求高峰下的预测，并缩小了冷启动差距。 TopoPrimer 通过持久同源性和谱束坐标对每个域进行一次预计算，将每个令牌部署为经过充分训练的模型，并作为预训练主干的轻量级适配器。在这两个组件中，层坐标是主要的精度驱动因素。跨越 Chronos 的四个公共基准和……
MT-EditFlow: Reinforcement Learning for Multi-Turn Image Editing with Flow Matching
最近基于指令的图像编辑方面的突破引起了广泛关注，因为模型现在能够处理现实世界的编辑需求，并具有日常用户所需的实用性。然而，主要针对单轮编辑训练的编辑模型通常会在多轮编辑中崩溃——多轮编辑是用户根据模型自己之前的输出迭代地细化图像的自然交互设置。这种失败源于全有或全无的要求，其中单个失败的回合会损害整个序列，以及错误传播，其中曝光偏差会导致……
LensVLM: Selective Context Expansion for Compressed Visual Representation of Text
视觉语言模型 (VLM) 提供了将文本处理为渲染图像的令人兴奋的可能性，无需将文本标记为长标记序列。由于 VLM 图像编码器将固定大小的图像映射到固定数量的视觉标记，因此不同的渲染分辨率提供了细粒度的压缩旋钮。然而，随着压缩率的增加，准确性会迅速下降：字符缩小到低于视觉编码器的有效分辨率，使它们难以区分。为了解决这个问题，我们提出了 LensVLM，这是一个推理框架和训练后配方，使 VLM 能够扫描……
Measuring Structure Stability of Econometric Models
时间序列预测最简单最重要的想法计量经济模型的结构稳定性后测量首先出现在走向数据科学上。
基于 COI 的物种界定揭示了最近描述的来自哥伦比亚的两种 Latrodectus 物种（Araneae：Theridiidae）的分类地位摘要梳足蜘蛛属 Latrodectus Walckenaer, 1805 由于其毒液具有强效的神经毒性作用，包括一些医学上最重要的蜘蛛物种。尽管存在这种相关性，但很少有研究考察 Latrodectus 在哥伦比亚的分布和存在。最近，根据 COI 分子数据描述了该国的两个新物种：Latrodectus Hutadoi Rueda & Realpe, 2021 和 Latrodectus garbae Rueda & Realpe, 2021。然而，这些物种缺
Enghoffosoma chiangmaiense Srisonchai & Likhitrakarn; E. minutum Srisonchai & Likhitrakarn； E. chanabunae Srisonchai & Likhitrakarn，in Srisonchai、Benchapong、Golovatch、Sutcharit、Panha et Likhitrakarn，2026。DOI：doi.org/10.37828/em.2026.99.4 facebook.com/ASRUChulaAbstract尽管对东南亚平背千足虫属进行了全面研究Enghoffosoma
ユーロ圏消費者物価（26年6月）－総合指数、コア指数ともに前年比で低下
7月1日，欧盟委员会统计局（Eurostat）公布了6月份欧元区HICP（Harmonized Indices of ConsumerPrice：欧盟标准消费者价格指数）初步数据，结果如下。 [综合指数] - 与去年同月相比，为2.8%，低于市场预期1（3.0%），较上月（3.2%）有所下降（图1） - 月度变化为-0.1%，低于预测（0.1%），较上月（0.1%）转为负值 [指数2，综合指数中剔除能源和食品饮料] - 与去年同月相比今年为 2.4%，低于预期（2.5%），较上月（2.6%）下降（图 2） - 与上月相比，为 0.2%，较上月（0.3%）下降 1 彭博聚合中值。这同样适用于下面
