The Ultimate Guide to Warehouse Picking Systems
任何仓库的核心流程之一都是拣选，这涉及从存储中选择物品以满足客户订单。客户满意度在很大程度上依赖于此过程的效率和准确性，因此优化仓库拣选系统以保持竞争力至关重要。下面，我们探讨了各种类型的拣选系统和 [...]
Niyama Jones 是艾森豪威尔学院的业务支持专家，她在学院的业务流程中发挥着不可或缺的作用。她的主要职责主要依赖于她的沟通技巧，这对于成功为教职员工和学生提供日常支持至关重要。Niyama 的职业生涯始于加入美国陆军
What is IFR? A Comprehensive Guide to Instrument Flight Rules
航空在很大程度上依赖于安全和精确。确保安全航空旅行的一个关键方面，特别是在恶劣天气条件下，文章《什么是 IFR？仪表飞行规则综合指南》首先出现在航空相关帖子、航空先驱和航空事故中。
The Ultimate Playbook To Digital Transformation In Insurance
如今，技术已从一种工具发展成为我们生活的基础，全面改变着各行各业。十年前，该行业依赖于纸质流程和面对面互动，数字工具才刚刚开始出现。客户服务主要是基于电话和面对面的。保险行业正在不断发展以满足[…]文章保险数字化转型的终极剧本首先出现在 Mantra Labs 上。
Is it time for an SMS revival ???
大约 18 年前，美国联邦航空局推出了全球领先的航空安全——安全管理系统。为了避免最近在发生事故或事件后才采取反应性规则的模式，这一新制度依赖于大规模计算能力、改进的飞机仪表和无过错理念，激励所有航空人员报告故障。这……
Enhancing Army MDO through network communications
科罗拉多州卡森堡 - 在当今复杂的作战环境中，陆军开展多领域行动的能力在很大程度上依赖于有效的沟通......
Maximizing Time with Data and Evidence-Enhanced Rotations at All Grade Levels
教育工作者面临的最大挑战之一是时间。虽然重点通常是获得更多的时间，但重点应该是最大限度地利用现有的时间。当涉及到学生的学习和成功时，学生在课堂上的时间利用情况至关重要。虽然总是需要某种形式的合理指导，但满足学习者的需求依赖于其他教学途径，这些途径不会让所有学生在同一时间以相同的方式做同样的事情。个性化，即所有学生都能得到他们需要的东西，并在他们需要的时间和地点学习，才是解决方案。教育工作者面临的另一个挑战是在同一节课中满足不同的需求和偏好，尤其是当课程要求在不合理的时间内涵盖如此多的内容时。首先，确定需要涵盖的优先标准并促进简短的迷你课程。完成后，从输入（成人做什么）过渡到输出（学生做什么来展
Robot Dog Cleans Up Beaches With Foot-Mounted Vacuums
烟蒂是地球上第二大未处理垃圾——每年吸入的香烟数量约为 6 万亿支，据估计，其中超过 4 万亿支烟蒂被扔到地上，每支烟蒂都会向环境中释放 700 多种不同的有毒化学物质。我们不要关注所有这些有毒化学物质也会进入人们的肺部，而是要讨论它们可能对生态系统造成的破坏，以及到处都是被吸食的垃圾的普遍恶心程度。真恶心。首先防止这些烟蒂落到地上是最好的选择，但这需要人类行为发生相当大的转变。意大利理工学院 (IIT) 位于热那亚，其动态腿部系统部门的机器人专家认为，改变人类行为是不可能的，因此他们设计了一个用于清理烟蒂的新型平台，即一个四足机器人，脚上装有吸尘器。IIT 当然，还有更有效的方法，至少可以部
Alienated labour and disposable time
作者：Tom Walker Econospeak 书籍提案：马克思的《枷锁和自由王国》：补习阅读——第 2.4 部分马克思的非凡但被忽视的言论是“财富的整个发展依赖于可支配时间的创造”，他随后对可支配时间、多余产品和剩余价值之间关系的分析表明[…] 文章异化劳动和可支配时间首先出现在 Angry Bear 上。
Cuttlefish can form false memories too
你有没有记错过某件事，或者在回忆过去时把两件事情混淆？据国际研究人员称，乌贼也能做同样的事情，他们用装有乌贼最喜欢的食物——虾和不太喜欢的食物——螃蟹的管子，让乌贼产生虚假记忆。乌贼已被公认为唯一能够记住和回忆过去发生的事情的无脊椎动物，但此前人们并不知道它们是否依赖于重建过程，即通过关联原始事件期间存在的不同特征，在心理上重建事件。然而，这个过程可能会导致虚假记忆的形成。据该团队称，他们能够让乌贼产生看到它们最喜欢的食物的虚假记忆。
Beyond Scripts: The Future of Video Game NPCs with Generative AI
非玩家角色 (NPC) 在视频游戏中必不可少，它们为我们探索的虚拟世界提供深度和互动。NPC（例如提供商品的店主或分配任务的任务提供者）丰富了游戏体验。然而，传统的 NPC 通常依赖于预定义的脚本，导致重复且可预测的交互。生成式 AI 有可能将 NPC 转变为 […] 文章《超越脚本：使用生成式 AI 的视频游戏 NPC 的未来》首先出现在 Unite.AI 上。
将基于 Transformer 的模型扩展到超过 1000 亿个参数已在自然语言处理中取得突破性成果。这些大型语言模型在各种应用中都表现出色，但由于生成推理的顺序性，有效部署它们带来了挑战，其中每个标记的计算都依赖于前面的标记。这需要细致的并行布局和内存帖子《大规模 Transformer 模型的有效部署：可扩展和低延迟推理策略》首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
将基于 Transformer 的模型扩展到超过 1000 亿个参数已在自然语言处理领域取得突破性成果。这些大型语言模型在各种应用中都表现出色，但由于生成推理的顺序性，每个 token 的计算都依赖于前面的 token，因此有效部署它们带来了挑战。这需要细致的并行布局和内存。《高效部署大规模 Transformer 模型：可扩展和低延迟推理策略》一文首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Alvinocaris webberi Methou, Ogawa, Nomaki, Ohkouchi, Chen et Schnabel, 2024 DOI：10.3354/meps14611 x.com/squamiferum摘要奥特亚罗瓦/新西兰附近的化学合成生态系统包括克马德克弧上的热液喷口和希库朗伊边缘上的甲烷渗漏，这些渗漏拥有丰富的特殊动物群落，包括 4 种白虾。这些新西兰白虾的系统位置尚未使用遗传工具进行研究，人们对它们的栖息地使用和摄食习惯知之甚少。在这里，我们使用遗传条形码重新评估了新西兰白虾的分类，并描述了它们在 8 个地方的连通性和同位素生态位。我们描述了一个新物种，Al
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
Polls May Shape Biden’s Future. Are They Up to the Job?
总统的胜选机会越来越依赖于民意调查失灵的可能性。
Careful With That Scalpel: Improving Gradient Surgery With an EMA
除了最小化单个训练损失之外，许多深度学习估计管道还依赖于辅助目标来量化和鼓励模型的理想属性（例如，在另一个数据集上的性能、稳健性、与先验的一致性）。虽然合并辅助损失的最简单方法是将其与训练损失相加作为正则化器，但最近的研究表明，可以通过混合梯度而不是简单的总和来提高性能；这被称为梯度手术。我们将问题视为一个受约束的最小化问题，其中辅助目标是……
When Scientific Citations Go Rogue: Uncovering ‘Sneaked References’
科学是一个合作的过程，它依赖于准确的引用。
