BSP says cash withdrawal cap was agreed to after consultation with banks
菲律宾中央银行 (BSP) 表示，在与银行业进行适当研究和协商后，确定了 50 万比索的现金提取上限，以使基础设施项目的巨额回扣更可追踪。 “这不是下意识的反应，”菲律宾央行副行长芝诺·罗纳德·阿贝诺贾 (Zeno Ronald R. Abenoja) 在参议院听证会间隙告诉《商业世界》[...]
Can We Find Cleaner Ways to Extract Rare Earth Elements?
这些有价值但难以提取的金属对现代生活越来越重要
HOISTED FROM THE ARCHIVES: For a True Meritocracy
将其提升并分离出来，以便我将来可以轻松找到它：从 2021-12-28...
The world’s oldest RNA extracted from woolly mammoth
研究人员成功从 4 万年前的猛犸象组织中分离出 RNA，为基因活性和灭绝物种的生物学提供了新的见解。
Scientists Develop More Efficient Way To Extract Rare Earth Elements Amid Global Trade Tensions
德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员创造了人造膜通道，模仿大自然的精度，选择性地提取关键的稀土元素。德克萨斯大学奥斯汀分校的一组科学家发明了一种更清洁、更有效的方法来提取稀土元素，这对于电动汽车电池和[...]
Beginner’s Guide to Data Extraction with LangExtract and LLMs
如果您需要从文本中提取特定数据，LangExtract 提供了一种快速、灵活且适合初学者的方法。
New materials yank ‘forever chemicals’ from water
被称为金属有机框架 (MOF) 的材料可以快速捕获一些 PFAS，并且可以一次又一次地重复使用。
HOISTED FROM THE ARCHIVES: Reading Practices for Tomorrow’s Infotech World
原定于 2023 年 7 月 28 日。吊起并分开，这样我将来就可以轻松找到它。来自...
ODKE+: Ontology-Guided Open-Domain Knowledge Extraction with LLMs
知识图 (KG) 是许多人工智能应用的基础，但保持其新鲜度和完整性仍然成本高昂。我们推出 ODKE+，这是一个生产级系统，可以自动从网络资源中高精度地提取和摄取数百万个开放域事实。 ODKE+ 将模块化组件组合成可扩展的管道：(1) 提取启动器检测丢失或过时的事实，(2) 证据检索器收集支持文档，(3) 混合知识提取器对大型语言模型 (LLM) 应用基于模式的规则和本体引导提示，(4) ...
How to Consistently Extract Metadata from Complex Documents
了解如何从文档中提取重要信息“如何从复杂文档中一致地提取元数据”一文首先出现在“迈向数据科学”上。
受到新冠疫情的阻碍，又被人工智能淘汰，英国所谓的尼特人正在拼命寻求一个安全的未来。谁能给他们带来希望？又一周，又一组发人深省的经济数据。上周四，英国国家统计局公布了对 16 至 24 岁所谓“尼特人”（未接受教育、就业或培训的人）人数的最新季度估计。与往常一样，专家警告说，从英国有缺陷的劳动力调查中提取的数据应该持保留态度。但对于这些数字所强调的重大问题，以及数十万年轻人（如果统计数字可信的话，有 946,000 人）生活在英国的社会和经济优势上，人们仍然达成了普遍共识。政府已宣布对这一切进行最新审查，由新工党资深人士艾伦·米尔本 (Alan Milburn) 领导，他显然将重点关注残疾和心理
Scientists Say Garlic Mouthwash Works As Well as Popular Antiseptics
一项新的评论发现，大蒜提取物的抗菌能力可能与洗必太相匹配，这表明它可能成为口腔护理的天然替代品。沙迦大学的研究人员表示，大蒜提取物可能与洗必泰等众所周知的防腐剂和消毒剂一样有效。在《草药杂志》上发表的一项研究中 [...]
Speech Foundation Models Generalize to Time Series Tasks from Wearable Sensor Data
本文在 NeurIPS 2025 的健康时间序列学习研讨会上被接受。语音和传感器时间序列数据都在时域和频域中编码信息，例如谱功率和波形 shapelet。我们表明，语音基础模型可以学习泛化到语音领域之外的表示，并在可穿戴传感器的各种时间序列任务上实现最先进的性能。根据从 HuBERT 和 wav2vec 2.0 提取的特征进行训练的探针优于从直接在特定模态数据集上训练的自监督模型中提取的探针......
Empirical Mode Decomposition: The Most Intuitive Way to Decompose Complex Signals and Time Series
经验模式分解的逐步分解，帮助您从时间序列中提取模式后经验模式分解：分解复杂信号和时间序列的最直观方法首先出现在走向数据科学上。
