在捕捉到有希望的声纳图像数月后，他们了解到这个模糊的物体只不过是一个类似于飞行员的洛克希德 10-E 伊莱克特拉飞机的岩层
Watch: Civilian Builds and Flies Impressive NGAD Fighter ‘Prototype’
要点：下一代空中优势 (NGAD) 战斗机计划因高成本和设计模糊性而面临不确定性。最初估计每架喷气式飞机 3 亿美元，由于空军寻求降低成本，该计划暂停。与此同时，航空爱好者“BUILT FAST”创建了一个类似于 NGAD 艺术家演绎的遥控原型，配有隐身 […]The post 观看：平民制造和试飞令人印象深刻的 NGAD 战斗机“原型”首先出现在 19FortyFive 上。
Straightening Out Uranus’s Magnetosphere
对旅行者 2 号观测结果的新分析表明，该飞船是在阵风的太阳风中抵达的，这让我们对这颗巨行星的认识变得模糊不清。
The "Price Stability" Myth Undermines Our Economy And Well-Being
“价格稳定”神话破坏了我们的经济和福祉作者：弗兰克·肖斯塔克，米塞斯研究所，对于大多数评论家来说，“稳定的价格水平”是经济稳定的关键。例如，假设消费者对土豆的需求相对增加，而对西红柿的需求相对减少。在其他条件相同的情况下，这种相对增加可以用土豆价格的相对上涨来描述。要想成功，企业必须关注消费者需求。否则可能会导致损失。因此，通过关注价格的相对变化，生产者可能会增加土豆的产量，而不是西红柿的产量。根据许多经济学家的说法，如果“价格水平”不“稳定”，那么相对价格变化的可见性就会变得模糊，因此，企业无法确定商品和服务需求的相对变化，也无法做出正确的生产决策。这会导致资源分配不当和经济基本面的疲软。从
HelloYou unveils Skanna, a barcode scanner with a twist
对于许多消费者来说，解读产品的真相就像解谜一样。复杂的成分列表、模糊的声明和有限的透明度使得几乎不可能知道您真正购买的是什么，或者它如何与您的健康、安全和价值观保持一致。这种对清晰度的日益增长的需求启发了 HelloYou，一家以创建有助于简化日常生活的应用程序而闻名的开发商，创建了 Skanna——一款由人工智能驱动的条码扫描仪应用程序。Skanna 旨在消除噪音，揭示产品标签背后的真相，在几秒钟内提供有关成分、安全性和环境影响的详细见解。什么是 Skanna？Skanna 不仅仅是另一个条码扫描仪——它是一款 HelloYou 推出 Skanna，一款与众不同的条码扫描仪，首先出现在 Da
Are Middlemen Inflating Grocery Bills?
这是关于人们如何应对通货膨胀以及通货膨胀对他们的影响的系列文章中的另一篇。相关文章如下。请参阅神秘的费用导致食品杂货账单膨胀：一些食品制造商抱怨分销商收取大量模糊的费用；《华尔街日报》的杰西·纽曼 (Jesse Newman) 写道：“这是价格欺诈还是成本上涨？”在印刷版中，文章的标题是“中间商导致食品杂货账单膨胀”。但在很多情况下，文章指出商店和制造商获得的服务是分销商收取的费用。在其他地方，文章指出分销是一项竞争非常激烈的业务，几乎没有价格膨胀的空间。我用红色标出了这些。以下是 Newman 文章的摘录：“去年，全食超市一袋椰子腰果麦片的价格从 5.99 美元上涨到 6.69 美元。为什么
。即使在最发达的工业经济体中，如果我们将交换剥离到最基本的要素并剥去货币的模糊层，我们就会发现个人和国家之间的贸易很大程度上可以归结为易货贸易。保罗·萨缪尔森（Paul Samuelson）今天，你会发现几乎所有主流教科书中都讲述了类似的无稽之谈。还有 [...]
How MSD uses Amazon Bedrock to translate natural language into SQL for complex healthcare databases
领先的制药公司 MSD 与 AWS 合作，使用 Amazon Bedrock 和 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 模型实施了强大的文本到 SQL 生成 AI 解决方案。这种方法简化了从 DE-SynPUF 等复杂医疗保健数据库中提取数据的过程，使分析师能够从自然语言问题生成 SQL 查询。该解决方案解决了编码列、非直观名称和模糊查询等挑战，大大减少了查询时间并实现了数据访问的民主化。
Trump Tries to Bypass the Senate to Install His Cabinet of Horribles
特朗普知道，他提名的内阁成员中，有些人资历不够，可能无法获得参议院共和党多数派的批准。参议院通常会就高层任命提供建议并表示同意。但特朗普试图行使参议院相对模糊的规定 […]
IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence，人工智能数字信任特刊 提交截止日期：2024 年 12 月 1 日IEEE Transactions on Games，大型语言模型和游戏特刊 提交截止日期：2024 年 12 月 1 日IEEE Transactions on Emerging Topics in Computation Intelligence，神经架构搜索和大型机器学习模型特刊 提交截止日期：2024 年 12 月 31 日IEEE Transactions on Fuzzy System
Top 5 Questions to Ask During Your Internship Interview: A Guide for International College Students
作为一名国际学生，在美国获得实习机会感觉就像是一次巨大的胜利——事实也确实如此！但是，虽然获得面试机会可能令人兴奋，但不要忘记，面试不仅是他们了解你的机会，也是你评估职位和公司的机会。提出正确的问题可以帮助你确定这份实习是否真的对你有益并符合你的目标。因此，以下是在实习面试中要提出的五个问题：1. 我在这次实习中将培养哪些技能？实习应该是垫脚石，而不仅仅是临时工作。了解你将学到什么是确保这个机会帮助你成长的关键。不要模糊地承诺“成长”，而要了解具体细节。你会培养技术技能，比如编码或数据分析？还是软技能，比如项目管理或沟通？这是你确认这些技能是否与你想要或需要学习的技能相符的机会。2. 我将
McMaken: Congress Should Fire Jerome Powell
McMaken：国会应该解雇杰罗姆·鲍威尔作者：Ryan McMaken，来自米塞斯研究所，周四，FOMC 新闻发布会上出现了一些看似紧张的时刻，当时两名记者向杰罗姆·鲍威尔询问唐纳德·特朗普要求鲍威尔辞职的可能性。第一位记者问“如果唐纳德·特朗普要求你辞职，你会辞职吗？”对此，鲍威尔响亮地回答“不”，然后是沉默。几分钟后，另一位记者问鲍威尔，特朗普是否合法地将鲍威尔免职或“降职”——即免去鲍威尔主席职务，但让他留在理事会。对此，鲍威尔坚决回应“法律不允许”。显然，鲍威尔希望对这一职位毫不含糊，即他不能被现任总统免职或降职。这将同意这里的法律精神是总统不能罢免美联储主席，除非存在某种不当行为。
The Search for Critical Minerals is Going High Tech
美国官员希望找到国内金属来源，这些金属用于从绿色技术到手机等各种产品。科学和国防机构已经联手研究人工智能如何提供帮助，从分析新的卫星调查到清理旧数据，从过去提取模糊信号。
Thanks, Larry Elliott, for all the lightbulb moments on understanding economics
28 年的教训 | 莎拉·温曼的静物画 | 鳄鱼出没 | 无聊的跑步 | 英国脱欧和唐纳德·特朗普我很遗憾地发现，我已经阅读了拉里·埃利奥特作为经济编辑的最后一篇专栏文章（从撒切尔到特朗普和英国脱欧：我在担任《卫报》经济编辑 28 年后学到的七个教训，11 月 10 日）。我一直依赖他对经济学的模糊世界的解释，这些解释清晰、简洁，并解释了背景。我对经济学的理解一直不稳定，但拉里的文章给了我不少灵感。我会珍惜最后一篇专栏文章。玛丽·斯莱特·卡迪夫 • 弗朗西斯卡·西格尔给我们列出了一份有价值的小说清单，这些小说带来了慰藉，而不是呈现了世界的苦难（“它将重拾你对人性的信心”：在黑暗时期带来安慰的书
Whistleblower Protection: DOJ and FBI Need to Improve Employees' Awareness of Rights
美国政府问责署的发现与美国政府问责署上次审查的 2009 年至 2013 年结案的投诉相比，司法部 (DOJ) 在 2018 年至 2022 年结案的 FBI 举报人报复投诉数量有所增加。见图表了解自美国政府问责署上次报告以来司法部结案的投诉数量。司法部在 2009 年至 2013 年以及 2018 年至 2022 年结案的 FBI 举报人报复投诉司法部花了 7 年时间更新其法规，以解决 2016 年《FBI 举报人保护加强法案》的问题，该法案除其他事项外规定，FBI 员工可以向其直接指挥链中的上级举报不法行为或进行受保护的披露。在司法部于 2024 年更新其法规以符合该法规之前，一些投诉人在
Jointly learning rewards and policies: an iterative Inverse Reinforcement Learning framework with…
联合学习奖励和策略：具有排序合成轨迹的迭代逆强化学习框架一种新颖的可处理和可解释算法，用于从专家演示中学习照片由 Andrea De Santis 在 Unsplash 上拍摄简介模仿学习最近在机器学习社区中引起了越来越多的关注，因为它能够通过观察到的行为将专家知识转移到自主代理。第一类算法是行为克隆 (BC)，旨在直接复制专家演示，将模仿过程视为监督学习任务，其中代理尝试匹配专家在给定状态下的行为。虽然 BC 简单且计算效率高，但它经常受到过度拟合和泛化能力差的影响。相比之下，逆强化学习 (IRL) 通过推断奖励函数来瞄准专家行为的潜在意图，该奖励函数可以解释专家的行为在考虑的环境中是最佳的
Are Video Games Becoming Too Smart?
还记得以前打通电子游戏只需要记住模式、学习何时跳跃以及按正确顺序按下按钮的日子吗？随着我们步入一个电子游戏不仅具有挑战性而且变得异常智能的时代，那些日子似乎已成为遥远的记忆。随着游戏中高级人工智能 (AI) 的兴起，人与机器之间的界限正在变得模糊，许多游戏玩家不禁要问：电子游戏是否变得太聪明了？当游戏开始超越玩家时，我们都曾面对过一个似乎无法击败的 Boss，他总是预料到我们的每一个 […]
