Nvidia Launches Llama Nemotron LLMs for Agentic AI
为何重要：Nvidia 为 Agentic AI 推出 Llama Nemotron LLM，通过更智能、自适应和可扩展的 AI 解决方案推动创新。
Nvidia Launches Llama Nemotron LLMs for Agentic AI
它很重要：NVIDIA推出了针对代理AI的Llama Nemotron LLM，以更智能，自适应和可扩展的AI解决方案推动创新。
The Air Force’s NGAD Fighter Dilemma Won’t Be Easy to Solve
要点和摘要：美国空军的下一代空中优势 (NGAD) 计划将通过第六代隐形战斗机重新定义空中优势。NGAD 旨在对抗中国日益增长的军事能力，拥有扩展射程、自适应推进和协作无人系统等先进功能。-然而，每架喷气式飞机 3 亿美元的标价 […]文章空军的 NGAD 战斗机困境将难以解决首先出现在 19FortyFive 上。
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 32, Issue 12, December 2024
1) 为群体决策问题建立信任关系的贝叶斯框架作者：Xianchao Dai、Hao Li、Ligang Zhou、Qun Wu、Weiping Ding、Muhammet Deveci页数：6594 - 66062) 具有防侧倾功能的自主重型卡车的自适应记忆事件触发输出反馈有限时间车道保持控制作者：Fei Ding、Kaicheng Zhu、Jie Liu、Chen Peng、Yafei Wang、Junguo Lu页数：6607 - 66213) 具有系统不确定性和输入死区非线性的协作多机械手的自适应模糊位置和力控制作者：Xing Li、Junxuan Luo、Shaoyu Li、Fujie
Forget China’s Stealth Fighter: America Flew a 6th-Generation ‘NGAD’ Years Back
要点和总结：美国空军在 2020 年下一代空中优势 (NGAD) 原型机试飞后，比中国最近的亮相早了几年，就达到了第六代战机的里程碑。NGAD 优先考虑射程、隐身性和先进技术，包括自适应发动机和 AI 增强型传感器，从而实现无与伦比的态势感知和潜在的无人团队作战。虽然 NGAD 设定了 […]忘记中国的隐形战斗机：美国几年前就试飞了第六代“NGAD”一文首次出现在 19FortyFive 上。
Soulfun Review and Key Features – My Experience
关键见解：多样化的 AI 伙伴：SoulFun 提供各种 AI 角色，每个角色都有独特的个性和背景，可增强用户参与度。自定义：用户可以创建和个性化自己的 AI 伙伴，根据自己的喜好定制特征和故事。多模式交互：通过文本、语音通话和图像共享与 AI 伙伴互动，获得更身临其境的体验。不受审查的内容：与 AI 角色一起享受不受限制的对话和场景，包括 NSFW 内容。自适应学习：AI 从互动中学习，随着时间的推移提供越来越个性化和情境感知的响应。什么是 SoulFun？SoulFun 是一款由 AI 驱动的聊天应用程序，旨在为用户提供 […]
How AI is Revolutionizing Selenium Automation: Language Integrations and Real-World Examples
AI 通过更智能、自适应的测试彻底改变了 Selenium 自动化。文章《AI 如何彻底改变 Selenium 自动化：语言集成和真实世界示例》首先出现在 Spritle 软件上。
Forget China’s New Stealth Fighter: America Flew a 6th-Generation ‘NGAD’ Years Ago
要点：虽然中国已经公布了新的第六代战斗机设计，但美国空军几年前就通过原型机试飞了下一代空中优势 (NGAD) 计划，达到了这一里程碑。 –NGAD 拥有出色的隐身、远程、自适应发动机和先进的人工智能驱动态势感知能力，使其能够在印度太平洋地区占据主导地位。与无人驾驶飞机一起飞行 […]忘记中国的新隐形战斗机：美国几年前试飞了第六代“NGAD”一文首次出现在 19FortyFive 上。
29 “Best” Lists On Artificial Intelligence In Education
以下是我与人工智能相关的“最佳”列表的集合：关于教育和 ChatGPT 的最佳帖子。使用 AI 艺术生成工具进行教学和学习的最佳资源 使用自适应学习的最佳免费在线工具 最佳在线发音反馈网站 - 您知道其他网站吗？ 最佳在线“聊天机器人” […]
GCAP: The New 6th Generation Fighter Not ‘Made in the USA’
要点和摘要：全球作战航空计划 (GCAP) 联合英国、日本和意大利开发第六代战斗机，能够取代或增强现有平台，如 F-35 和欧洲战斗机台风。 -GCAP 旨在创建一个网络化作战系统，利用先进的隐身技术、人工智能驱动的无人机协调和自适应引擎。 -主要功能包括 AESA […]The post GCAP：不是“美国制造”的新型第六代战斗机 First appeared on 19FortyFive.
Using transcription confidence scores to improve slot filling in Amazon Lex
在使用 Amazon Lex 构建支持语音的聊天机器人时，最大的挑战之一是准确捕获用户语音输入以获取槽值。转录置信度分数可以帮助确保可靠的槽填充。这篇博文概述了渐进式确认、自适应重新提示和分支逻辑等策略，以创造更强大的槽填充体验。
AI-Powered Learning: The Future Of Personalized Education
了解 AI 如何通过创新工具、自适应学习和数据驱动的洞察力来改变个性化教育，从而提高学生的学习成果。这篇文章首次发表于 eLearning Industry。
该公司是 ABB AI 初创企业挑战赛的两名获胜者之一，被选中合作开发对话式 AI 和自适应学习机器人
DOD Acquisition Reform: Military Departments Should Take Steps to Facilitate Speed and Innovation
美国政府问责署的发现国防部 (DOD) 于 2020 年修订了其采购政策，旨在更快地向用户提供创新技术。这些改革统称为“自适应采购框架”，确立了武器系统采购计划可以遵循的四条途径：紧急能力、中间层、主要能力和软件。每个军事部门都根据国防部的目标和框架发布了政策，但这些政策并未始终如一地反映领先实践。2023 年 7 月，美国政府问责署发现，领先的公司使用迭代开发结构，其中包括设计建模、验证和生产的连续周期。这些迭代过程使公司能够将结合硬件和软件的产品（称为网络物理产品）快速推向市场。连续的循环使公司能够获得特定的知识，例如确保设计满足最基本的用户需求。设计、验证和生产的迭代循环以开发最小可行产
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 35, Number 12, November 2024
1) 场景理论、复杂性和基于压缩的学习与泛化调查作者：Roberto Rocchetta、Alexander Mey、Frans A. Oliehoek页数：16985 - 169992) 深度学习在视觉定位与映射中的应用：调查作者：Changhao Chen、Bing Wang、Chris Xiaoxuan Lu、Niki Trigoni、Andrew Markham页数：17000 - 170203) 实例分割模型稳健性的基准测试作者：Yusuf Dalva、Hamza Pehlivan、Said Fahri Altındiş、Aysegul Dundar页数：17021 - 170354
IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, Volume 8, Issue 6, December 2024
1) 多人差分博弈系统的去中心化触发和基于事件的积分强化学习作者：Chaoxu Mu、Ke Wang、Song Zhu、Guangbin Cai页数：3727 - 37412) 基于同步视频和 EEG 的儿童癫痫发作检测作者：Jiuwen Cao、Yuan Fang、Xiaonan Cui、Runze Zheng、Tiejia Jiang、Feng Gao页数：3742 - 37533) 考虑隐私的在线优化零阶去中心化对偶平均作者：Keke Zhang、Qingguo Lü、Xiaofeng Liao、Huaqing Li页数：3754 - 37664) 不平衡和不完整时间序列数据的深度回归建
IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, Volume 16, Issue 6, November 2024
1) LITE-SNN：利用固有动态训练节能脉冲神经网络进行顺序学习作者：Nitin Rathi、Kaushik Roy页数：1905 - 19142) 最小化 EEG 人为干扰：使用深度卷积神经网络进行自适应 EEG 空间特征提取的研究作者：Haojin Deng、Shiqi Wang、Yimin Yang、W. G. Will Zhao、Hui Zhang、Ruizhong Wei、Q. M. Jonathan Wu、Bao-Liang Lu页数：1915 - 19283) 长期感官家庭训练的自适应框架：可行性研究作者：Stefano Silvoni、Simon Desch、Florian
AI for creating customized curriculum plans
为什么重要：AI 正在通过个性化学习路径、自适应设计和数据驱动的洞察力彻底改变课程规划。
