Why the Cessna 172 Skyhawk is One of the Best Aircraft for Pilot Training
航空业拥有多种飞机，每种飞机都有不同的用途，适合不同技能水平的飞行员。然而，在飞行员训练方面，塞斯纳 172 天鹰是一个典型的选择。它融合了简单性、可靠性和多功能性，使其成为飞行学校和有抱负的飞行员的永久最爱。[…]
Rainbow: The Colorful Evolution of Deep Q-Networks
在 JAX 中组装 DQN Megazord 所需的一切。“彩虹 Megazord”，Dall-E 32013 年，Mnih 等人引入了深度 Q 网络 (DQN)。[1] 标志着深度强化学习的首次突破，在三款 Atari 游戏中超越了人类专家玩家。多年来，DQN 的几种变体相继发布，每种变体都针对原始算法的特定弱点进行了改进。2017 年，Hessel 等人。[2]通过结合 6 种强大的变体，充分利用了 DQN 调色板，打造出所谓的 DQN Megazord：Rainbow。在本文中，我们将分解组成 Rainbow 的各个组件，同时回顾它们在 Stoix 库中的 JAX 实现。DQNRainb
What Is Nursing? A Guide to an Impactful Career Field
如果您喜欢帮助他人并有所作为，那么护理职业可能适合您。但护理到底是什么？作为一名护士需要做些什么？护士有多种类型，每种类型都有自己独特的职责和技能。归根结底，选择理想的护理道路 […]文章“什么是护理？有影响力的职业领域指南”首先出现在 Post University。
Exploring NLP Preprocessing Techniques: Stopwords, Bag of Words, and Word Cloud
自然语言处理 (NLP) 是一个迷人的领域，它弥合了人类交流与机器理解之间的鸿沟。NLP 的基本步骤之一是文本预处理，即将原始文本数据转换为可被算法有效分析和利用的格式。在本博客中，我们将深入探讨三种基本的 NLP 预处理技术：停用词删除、词袋和词云生成。我们将探索每种技术是什么、为什么使用它以及如何使用 Python 实现它。让我们开始吧！停用词删除：过滤掉噪音什么是停用词？停用词是常见的词，它们几乎没有什么有意义的信息，通常在预处理过程中从文本数据中删除。例子包括“the”、“is”、“in”、“and”等等。删除停用词有助于将注意力集中在对文本含义有贡献的更重要的词上。为什么要删除停用词
摘要：我们设计了两种新型环境 DNA (eDNA) 检测方法，用于检测里奇韦秧鸡 (Rallus obsoletus)，并使用从美国境内已知分布区收集的 eDNA 样本成功验证了每种检测方法。这些检测方法增加了可用于监测这种稀有而隐秘的沼泽鸟类的工具套件，并可能有助于进一步阐明其运动模式以及确定重要的迁徙走廊。观察到的检测灵敏度表明其性能卓越，检测限为每次反应目标 eDNA 片段的 ≤ 8 个拷贝。我们的出版物为越来越多的文献增添了新的内容，这些文献支持将 eDNA 调查作为鸟类监测工作的可行工具。
Adam Smith's 'Effectual Demand'
“在每个社会或社区中，在各种不同的劳动和资本使用中，工资和利润都有一种普通或平均的比率……同样，在每个社会或社区中，租金也有一种普通或平均的比率……这些普通或平均比率在它们通常适用的时间和地点可以称为工资、利润和租金的自然比率。当任何商品的价格既不高于也不低于足以支付土地租金、劳动工资以及用于生产、准备和将其推向市场的资本利润的价格时，根据其自然比率，该商品就会以所谓的自然价格出售……任何商品通常出售的实际价格称为其市场价格。它可能高于或低于其自然价格，也可能与其自然价格完全相同。每种特定商品的市场价格都由实际推向市场的数量与愿意支付商品自然价格的人的需求或租金、劳动和利润的全部价值之间的比例
An Off-Beat Approach to Train-Test-Validation Split Your Dataset
确保小数据集分割的分布完整性使用 Microsoft Designer 生成我们都需要对总体进行抽样，以进行统计分析并获得见解。当我们这样做时，目的是确保样本的分布与总体的分布紧密匹配。为此，我们有各种方法：简单随机抽样（其中每个总体成员都有相同的被选中的机会）、分层抽样（包括将总体划分为子组并从每个子组中抽样）、聚类抽样（其中将总体划分为簇并随机选择整个簇）、系统抽样（包括选择总体的每第 n 个成员）等。每种方法都有其优势，并根据研究的特定需求和特点进行选择。在本文中，我们不会关注抽样方法本身，而是关注使用这些概念将用于机器学习方法的数据集拆分为训练-测试-验证集。这些方法适用于所有类型的表
WATCH: “Learn GE/FVT’s 3 Rs: Regulations, Requirements & Reporting”
观看我们的点播网络研讨会“了解 GE/FVT 的 3R：法规、要求和报告”，以更深入地了解财务价值透明度和有酬就业要求，包括每种文件提交类型、您需要报告的内容、数据如何影响您计划的债务收入比和收益溢价指标，以及清算所如何支持报告。
How to Test Machine Learning Systems
从概念到实用的代码片段，实现有效测试图片来自作者软件开发中的测试至关重要，因为它可以保证交付给客户的价值。交付成功的产品不是一次性的努力；而是一个持续的过程。为了确保持续交付，我们必须定义成功，整理数据，然后训练和部署我们的模型，同时持续监控和测试我们的工作。为了持续交付，我们必须定义成功，整理数据，然后训练和部署我们的模型，同时持续监控和测试我们的工作。机器学习系统中的“信任”不仅仅需要测试；它必须集成到整个生命周期中（如我的另一篇博客所示）。TRUST 的机器学习流程可以在“如何以合理的方式在机器学习中构建 TRUST”中描述（图片来自作者）。在深入讨论详细部分之前，这里有一个简短的 TL
Design Sprint, Design Thinking, or Lean Startup: How to Choose the Right Approach?
创新是现代商业成功的基石。由于有各种方法可供选择，选择正确的方法可能具有挑战性。本文消除了这种困惑，全面比较了三种领先的创新框架：设计冲刺、设计思维和精益创业。我们将探索每种方法的独特优势和应用，让您掌握选择适合您特定挑战的工具的知识。通过详细的比较表和真实案例研究，您将获得切实可行的见解，了解如何利用这些方法来推动从初创公司到成熟企业的各种环境中的创新。文章设计冲刺、设计思维或精益创业：如何选择正确的方法？由 DLabs.AI 提供的帮助。
转录增强子图谱可以揭示每种细胞类型背后的核相互作用，并将特定细胞类型与疾病联系起来。 使用 5'单细胞 RNA 测序方法，我们定义了增强子 RNA 和其他类别的转录起始位点......
Leveraging Design Patterns in MERN Stack vs. Data Engineering
设计模式在软件开发中至关重要，因为它们为常见问题提供了行之有效的解决方案。它们有助于创建更具可扩展性、可维护性和效率的代码。本文探讨了在 MERN（MongoDB、Express.js、React、Node.js）堆栈开发与数据工程背景下使用多种设计模式的情况，重点介绍了每种设计模式的区别、挑战和最佳实践。了解设计模式设计模式是软件设计中常见问题的可重用解决方案。它们是可以应用于特定场景以有效解决问题的模板。设计模式分为三种主要类型：创建模式：关注对象创建机制。结构模式：处理对象组成和关系。行为模式：关注对象交互和职责。MERN 堆栈开发中的设计模式MERN 堆栈是全栈开发的热门选择，因为它在
Biology Professor Receives NSF Grant to Study ‘Community Coalescence’
每种发酵食品（康普茶、酸菜或酸面包）都是活跃的独特微生物群落的结果，微生物群落是特定环境中的微生物群落。例如，酸面团发酵剂是一种独特的酵母和细菌群落，可在......
Types Of Prompts For AI Creativity
人工智能创造力的提示类型——信息图 此信息图可帮助用户了解各种应用程序中使用的不同类别的提示。它将提示分为不同的类型，每种类型都有独特的用途，以帮助提高人工智能创造力。无论您是寻找灵感的作家、布置作业的老师，还是设计互动体验的开发人员，此 […] 人工智能创造力的提示类型一文首先出现在电子学习信息图上。
Understanding Tokenization, Stemming, and Lemmatization in NLP
自然语言处理 (NLP) 涉及处理和分析人类语言数据的各种技术。在本博客中，我们将探讨三种基本技术：标记化、词干提取和词形还原。这些技术是许多 NLP 应用程序的基础，例如文本预处理、情感分析和机器翻译。让我们深入研究每种技术，了解其用途、优缺点，并了解如何使用 Python 的 NLTK 库实现它们。1. 标记化什么是标记化？标记化是将文本拆分为单个单元（称为标记）的过程。这些标记可以是单词、句子或子单词。标记化有助于将复杂文本分解为可管理的部分，以便进一步处理和分析。为什么使用标记化？标记化是文本预处理的第一步。它将原始文本转换为可以分析的格式。这一过程对于文本挖掘、信息检索和文本分类等任
A CBO Roadmap to Near-Universal Healthcare
10 月 1 日，国会预算办公室发布了一份详细报告，即《实现近乎全民医疗保险覆盖的政策》。该报告概述了实现长期目标的四种广泛方法，即让所有美国人都能以可负担的价格获得全民医疗保健。国会预算办公室谨慎地将目标定为近乎全民覆盖，即覆盖至少 99% 的人口。该报告认为，100% 的覆盖率是无法实现的，因为有些人不可避免地会拒绝参与——即使他们有资格免费参与——出于宗教原因或因为他们不想引起当局的注意等原因。这四种方法中的每一种都比我们现在的 ACA 有更好的效果，并且提供了摆脱法院下令终止 ACA 而没有可行替代方案的不可想象的混乱的方法。替代方案包括像桑德斯一样的单一支付者计划，这种计划足够大胆，
Priority Open Recommendations: Environmental Protection Agency
美国政府问责署的发现 2023 年 5 月，美国政府问责署为环境保护署 (EPA) 提出了 15 项优先建议。自那时起，EPA 已实施其中四项建议，具体方式如下：(1) 提供有关化学评估产品的信息以及每种产品的准备时间；(2) 完成项目资源分析，其中包括有关其化学评估人员招聘和留任的指标；(3) 收集数据以支持对化学评估项目人力资本目标的评估； (4) 发布国家环境空气质量监测系统的资产管理框架。2024 年 5 月，GAO 为 EPA 确定了一项额外的优先建议，使总数达到 12 项。这些建议涉及以下五个领域：改善国家的水质、解决与饮用水和废水基础设施有关的数据和风险沟通问题、管理气候风险、保
What Are NOTAMs? Notices to Air Missions Explained
NOTAM 可能令人困惑且难以阅读。在飞行前检查时，人们很容易忽略它们。但是，如果您在起飞前不检查 NOTAM，您可能会陷入严重的麻烦。幸运的是，您不必一直对 NOTAM 感到困惑。本文将分解每种类型的 NOTAM、如何理解它们以及文章 NOTAM 是什么？空中任务通知说明首先出现在 Pilot Institute。
