在学术卓越的神圣殿堂里，人们热切地追求成功，庆祝成就，我们必须关注学生生活中经常被低估的一个方面：我们的心理健康。大家好！我是 Omotolani Azeez；一名即将升入大二的学生，希望主修符号系统和通信。我是你的 Orientation 继续阅读“心理健康和保健”
IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 5, Issue 5
1) 提高回归中 Delta 测试的特征选择稳定性作者：Rebecca Marion、Benoît Frénay页数：1911 - 19172) 群体协调控制概述作者：Dengxiu Yu、Jiacheng Li、Zhen Wang、Xuelong Li页数：1918 - 19383) 神经符号强化学习和规划：一项调查作者：Kamal Acharya、Waleed Raza、Carlos Dourado、Alvaro Velasquez、Houbing Herbert Song页数：1939 - 19534) 嵌入式深度学习加速器：最新进展调查作者：Ghattas Akkad、Ali Mans
Wearable tech: Code Cube™ is here!
您可以使用 Code Cube 佩戴的彩色代码！只需在浏览器上加载软件，插入设备，然后使用拖放式 Blockly 界面开始编码即可。当您对 LED 屏幕的 8 x 8 设计感到满意时（可以是您最喜欢的动物、表情符号或图案），您可以随心所欲地将其制作成动画，并自定义其声音输出，然后看着您的创意栩栩如生地呈现在您的手腕上、作为钥匙链或您能想到的任何其他可穿戴设备上！
International Phonetic Alphabet With Expressions
该资源显示了 44 个国际音标符号中的每一个，并附有说明每个示例的短语或句子。它有助于练习说出每个 IPA 符号在英语中的用法。它可以使用新旧版本查看......
Rediscovering celestial mechanics with machine learning
一组科学家利用机器学习“重新发现”了万有引力定律。为此，他们训练了一个“图神经网络”，以根据 30 年的观测结果模拟太阳、行星和太阳系大卫星的动态。然后，他们使用符号回归发现神经网络隐式学习的力定律的解析表达式。
Data for "Interfuel Substitution: A Meta-Analysis"
我一直认为我在 2012 年发表于《经济调查杂志》的关于燃料替代的论文中计算影子替代弹性 (SES) 的方式存在错误。这将是一个大问题，因为该论文对 SES 进行了荟萃分析。但没有一篇主要论文以 SES 的形式报告结果。我根据原始研究中呈现结果的各种方式计算了所有这些数据。我从来没有抽出时间对此做任何事情，甚至没有仔细检查是否有错误。我想这是因为我讨厌在论文中发现错误，结果拖延症加剧。昨天，一位学生写信给我并要求提供数据。我现在已经在数据库中检查了 SES 的推导，并以另一种方式计算了它。事实上没有错误。这是个好消息！我认为有一个错误的原因是因为 Morishima 替代弹性 (MES) 使用
A New Way to Teach Children to Read with Zach Silverzweig, CEO and Founder of TinyIvy
Zach Silverzweig 是 TinyIvy 的首席执行官兼创始人，TinyIvy 是一家专注于帮助儿童和家庭学习阅读英语的初创公司。Zach 与 Mike 一起探讨了为什么学习阅读英语会带来独特的挑战，以及 Zach 和团队开发的 TIPS 系统如何帮助改善情况。我们先从 Zach 的起源故事开始，然后再深入探讨英语学习的复杂性。通过在字母中添加独特的变音符号来澄清发音规则，TinyIvy 团队借鉴了其他语言的见解，帮助破解学习阅读英语的密码。我们了解了 Zach 对这种方法如何改变早期儿童教育系统的看法，以及他如何看待该领域的发展，然后转向更广泛地了解新兴趋势。无论您是家长、教育工
Vladimir Vapnik: Predicates, Invariants, and the Essence of Intelligence
Vladimir Vapnik 是支持向量机、支持向量聚类、VC 理论和统计学习中许多基础思想的共同发明者。他出生于苏联，曾在莫斯科控制科学研究所工作，后来在美国工作，在 AT&T、NEC 实验室、Facebook AI 研究中心工作，现在是哥伦比亚大学的教授。他的作品已被引用超过 200,000 次。此对话是人工智能播客的一部分。如果您想获取有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、LinkedIn、Facebook、Medium 或 YouTube 上与 @lexfridman 联系，您可以在其中观看这些对话的视频版本。如果您喜
Grant Sanderson: 3Blue1Brown and the Beauty of Mathematics
Grant Sanderson 是一位数学教育家，也是 3Blue1Brown 的创建者，这是一个流行的 YouTube 频道，使用编程动画可视化来解释线性代数、微积分和其他数学领域的概念。此对话是人工智能播客的一部分。如果您想了解有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、LinkedIn、Facebook、Medium 或 YouTube 上与 @lexfridman 联系，您可以在其中观看这些对话的视频版本。如果您喜欢播客，请在 Apple Podcasts 上给它 5 星评分，在 Spotify 上关注它，或在 Patreon
Donald Knuth: Algorithms, TeX, Life, and The Art of Computer Programming
唐纳德·克努斯是有史以来最伟大、最具影响力的计算机科学家和数学家之一。1974 年，他获得了图灵奖，该奖被认为是计算机界的诺贝尔奖。他是多卷巨著《计算机编程艺术》的作者。他为算法计算复杂性的严格分析做出了几项重要贡献。他推广了渐近符号，我们都亲切地称之为大 O 符号。他还创建了 TeX 排版，大多数计算机科学家、物理学家、数学家以及科学家和工程师都使用它来撰写技术论文并使其看起来很漂亮。本次对话是人工智能播客的一部分。如果您想了解有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、LinkedIn、Facebook、Medium 或 YouT
Loss Function with Cross Entropy made simple
我在 Google 的 Udacity 深度学习课程上找到了这个。 我将详细说明这些笔记，以帮助您更好地理解这个概念。 符号：D（S，L）是交叉熵L是用于训练的标签S（Y）是多项逻辑分类的每个类的概率的 softmax 输出。 为什么叫多项逻辑分类？ 让我们看下面的图，有一个输入向量 X，我们用它来训练线性模型，也称为逻辑回归模型 - Wx + b。 这会产生 logit，也就是分数 Y，它进一步输入到 softmax 激活中以获得概率输出。 线性二元分类称为二项式逻辑分类。多项式表示有超过 2 个类（与二项式或二元分类相比）。-------------让我们帮助您理解交叉熵的数学。 它基本上
History office plays key role in OCP emblem-to-patch conversion
自早期有记录的历史以来，交战部落经常携带标有徽章的横幅或旗帜，以代表派别并激励他们的战士为事业而战。美国空军司令部历史学家杰克·韦德在深入研究纹章符号与当今空中力量的相关性和重要性时表示，正是根据这一历史传统，我们可以追溯军事徽章和徽章的演变。
History office plays key role in OCP emblem-to-patch conversion
自有记载以来，交战部落经常携带带有徽章的旗帜或旗帜来代表派系并激励他们的战士为事业而战。 AFMC 历史学家 Jack Waid 在深入研究纹章符号对当今空军的相关性和重要性时表示，正是这一历史传统让我们可以追溯军事徽章和徽章的演变。
Смайлики на экране автоматически имитируют выражение лица пользователя
新应用程序旨在让在线照片和视频的使用变得更加容易，这些照片和视频现在使用人工智能进行处理，以根据用户的面部表情自动创建表情符号。
What have we learned about placebo effects?
ted Kaptchuk和Franklin Miller撰写的《医学中的安慰剂效应》：那么，我们迄今为止对安慰剂效应了解了什么？我们目前对医学的理解有何看法？首先，尽管安慰剂可以缓解，但它们很少治愈[…]第二，安慰剂效应不仅涉及虚拟药丸：符号和临床医生相互作用的影响可以显着提高药物的有效性。 […]第三，心理社会[…]我们对安慰剂效应学到了什么？首次出现在偶然的经济学家中。
Brief thoughts on *Shady Characters*
阴暗角色是文本伴随的标记和标点符号的历史，从熟悉的（例如，引号，at”和“ at”和“ pound”标志 @ and＃）到很大程度上隐藏或不再使用（pilcrow¶，pilcrow¶¶¶¶，manicule☚）。我认为当我真的[...]关于 * Shady角色 *首次出现在偶然的经济学家中的文章简短的想法时，我在Twitter上推荐了这本书。
