Vietnam Veterans Memorial: Process and Considerations for Adding Names to the Wall
美国政府问责署的发现自 1982 年落成以来，已有 380 名军人的名字被添加到越战纪念碑（纪念碑墙）上，原因是发现错误或遗漏，以及其他原因。国防部 (DOD) 负责根据国防部指令中规定的一套标准和审查程序批准添加到纪念碑墙的名字。据官员称，在过去 40 年里，国防部已经澄清了标准并更新了其流程，以确保对添加到纪念碑墙的请求的事实和情况进行一致评估。审查程序通常始于军队收到将一个或多个名字添加到纪念碑墙的请求，例如来自已故军人的家属。然后，军队伤亡办公室进行研究，以检查个人在越南服役和死亡的情况是否符合国防部添加到纪念碑墙的标准。国防部的标准确定了时间范围、地点和其他因素，各军种将根据这些因素
Attention Consumers: US Chicken Supplies Growing Quicker-Than-Expected As Prices Slide
消费者注意：随着价格下滑，美国鸡肉供应增长快于预期 美国农业部的最新见解显示了对美国鸡肉供应改善的乐观预测。这表明，在食品通胀风暴中，超市鸡胸肉和鸡块的价格可能会下降。美国农业部周四在一份报告中表示，今年国内肉鸡产量预计将达到 471 亿磅，比 2023 年的数字增长 1.6%。截至 7 月份的一份报告，该机构预计增幅仅为 0.8%，随后连续两个月上调了供应预期。彭博社指出，美国农业部的新报告“表明鸡肉生产商终于取得了一些进展”，并补充说，“自 7 月初以来，美国孵化的鸡蛋数量增加了三个百分点以上，而用于生产的雏鸡数量上升至两年来的最高季节性水平。” LEAP Market Analytics
UK's CAA reminds drone users of new airspace notification system
英国民航局提醒无人机用户使用其新的空域通知系统，以便通知飞行和无人机活动。在推出新技术后，英国民航局已向空域用户通知了近一千项遥控飞机系统 (RPAS) 活动，例如无人机群展示，或获得许可或提供豁免请求。航空监管机构的空域通知系统 - 空域协调障碍物管理服务（简称 ACOMS） - 旨在提供更简单、更快速和更准确的处理。自今年 6 月向无人机用户推出以来，监管机构已在 ACOMS 上处理了来自 351 个不同赞助商的 900 多项遥控飞机系统 (RPAS) 活动。该系统增加了主动请求的容量，有助于支持越来越多的无人机用户，而此时对英国空域的使用需求正在增加。这个故事在这里继续这个新闻故事最初完
A Gunman Kills at School and Prosecutors Again Focus on the Suspect’s Parent
科林·格雷从未在阿帕拉契高中扣动过扳机——本周发生的大规模枪击事件导致两名 14 岁学生和两名数学老师死亡——但他仍可能因谋杀罪在监狱中度过余生。这位 54 岁的父亲于周五上午出现在佐治亚州法庭上，被控二级谋杀罪，罪名是 […]
How Can Nano-Learning Improve Attention Spans And Assist Skill Development?
由于我们的手机每分每秒都在嗡嗡作响，很难集中精力学习和发展新技能。阅读有关纳米学习如何帮助解决这个问题并改变我们对待教育的方式的文章。本文首次发表于 eLearning Industry。
Attentional Focus and Motor Learning
注意力集中会影响运动学习，尤其是在杂耍等复杂任务中。这项研究比较了内部……文章《注意力集中和运动学习》首次出现在 Safety Matters Foundation - Workplace Safety Solutions 上。
MSCoE CG and CSM Send: Stay safe this Labor Day weekend
密苏里州莱昂纳德伍德堡 — 9 月的第一个星期一，我们庆祝劳动节，以表彰工人为美国社会做出的诸多贡献……
DES and Garrison Safety: Be alert for students heading back to school
密苏里州莱昂纳德伍德堡 — 随着韦恩斯维尔 R-VI 学区学生 8 月 19 日返回教室，莱昂纳德伍德堡驻军安全办公室和 D...
Good data on good government: Reformers should take note as political philosophy meets statistics
几个世纪以来，良好的政府一直是政治哲学家关注的焦点，但时代在变化。与柏拉图或伊本·赫勒敦不同，当今的思想家可以利用丰富的数据来测试和改进他们关于各种政体优缺点的理论。数据不仅仅是理论家的专利。良好的数据可以为有意改革的人提供实用的见解，帮助他们在日常工作中提高政府效率和加强民主。大量指数竞相衡量政府质量、国家能力、国家脆弱性、自由民主、选举民主、民主种类等等。哪一个是最好的？或者它们都太相似了，选择并不重要？但从哪里开始呢？本文提供了一张穿越治理数据丛林的地图。第一部分讨论一些关键术语和概念。第二部分开发了一对基准指数，它们与国家能力和自由民主的理论类别密切相关。第三部分考察了广泛使用的政府质
Demonstration Flights under NCC or SPO Classification: Comprehensive Requirements and Considerations
文章《NCC 或 SPO 分类下的演示飞行：综合要求和注意事项》首次出现在 IALTA 上。
The Math Behind Multi-Head Attention in Transformers
深入探究 Transformer 和 LLM 中的秘密元素多头注意力。让我们探索它的数学原理，并从头开始用 Python 构建它DALL-E 生成的图像1：简介1.1：Transformer 概述Vaswani 等人在其论文“Attention is All You Need”中介绍的 Transformer 架构已经改变了深度学习，尤其是在自然语言处理 (NLP) 领域。Transformer 使用自注意力机制，使它们能够一次性处理所有输入序列。这种并行处理允许更快地计算并更好地管理数据中的长距离依赖关系。这听起来不熟悉？别担心，因为它会在本文的末尾出现。让我们首先简单看一下 Transfo
User Action Sequence Modeling: From Attention to Transformers and Beyond
将推荐系统 LLM 化的探索继续阅读 Towards Data Science »
Summer Reading Contest, Week 6: What Got Your Attention in The Times This Week?
如欲参与，请在东部时间 7 月 19 日上午 9 点之前在此处提交您的回复。本周的获奖者名单将于 7 月 31 日前公布。
自注意力和掩蔽自注意力是 Transformers 取得巨大成功的核心。然而，我们对注意力的数学理解，特别是对其 Lipschitz 属性的理解（这是分析鲁棒性和表达能力的关键）并不完整。我们在几个实际场景中对自注意力的 Lipschitz 常数进行了详细研究，讨论了序列长度和层规范化对未掩蔽和掩蔽自注意力的局部 Lipschitz 常数的影响。特别是，我们表明，对于任何紧凑的 n 的输入...
News24 Business | Beware: Managing a living annuity through retirement is tricky
如果投资策略和提取率相同，那么 100 万兰特的生存年金投资可能会在 15 年内耗尽，也可能持续 30 年以上，具体取决于您何时退休。
Hosting ‘loss and damage’ fund could focus attention on PHL climate finance
菲律宾财政部 (DoF) 表示，在被选为损失和损害基金 (LDF) 董事会东道国后，菲律宾有机会吸引更多人关注其气候融资需求。“主办 LDF 董事会将为菲律宾带来更多机会，以加快其获得气候融资和投资的渠道，[…]
