Роботизированные маркерные буи MarkSetBot не нуждаются в якоре
在典型的帆船比赛中，路线以一系列浮标为标志，这些浮标虽然固定在海底，但可以通过风或水流移动。 MarkSetBot 使用连接到互联网的机器人浮标解决了这些问题。
Between words and characters: A Brief History of Open-Vocabulary Modeling and Tokenization in NLP
在本次调查中，我们通过展示如何提出和评估基于学习分割的单词和字符混合方法以及基于子词的方法，将前神经和神经时代的几条工作线联系起来。我们得出的结论是，对于所有应用程序来说，可能永远不会有万能的解决方案，而且认真考虑标记化对于许多应用程序来说仍然很重要
Understanding Deep Learning Algorithms that Leverage Unlabeled Data, Part 1: Self-training
深度模型需要大量的训练样本，但标记数据很难获得。这激发了利用未标记数据的重要研究方向，而未标记数据通常更容易获得。例如，可以通过爬取网络获取大量未标记的图像数据，而 ImageNet 等标记数据集则需要昂贵的标记程序。在最近的实证发展中，使用未标记数据训练的模型已开始接近全监督性能（例如 Chen 等人，2020 年，Sohn 等人，2020 年）。本系列博客文章将讨论我们的理论工作，该工作旨在分析使用未标记数据的最新实证方法。在第一篇文章中，我们将分析自我训练，这是一种非常有影响力的半监督学习和领域自适应算法范式。在第 2 部分中，我们将使用相关理论思想来分析自监督对比学习算法，这种算法对于
Understanding Deep Learning Algorithms that Leverage Unlabeled Data, Part 1: Self-training
深度模型需要大量的训练样本，但标记数据很难获得。这激发了利用未标记数据的重要研究方向，而未标记数据通常更容易获得。例如，可以通过爬取网络获取大量未标记的图像数据，而 ImageNet 等标记数据集则需要昂贵的标记程序。在最近的实证发展中，使用未标记数据训练的模型已开始接近全监督性能（例如 Chen 等人，2020 年，Sohn 等人，2020 年）。本系列博客文章将讨论我们的理论工作，该工作旨在分析使用未标记数据的最新实证方法。在第一篇文章中，我们将分析自我训练，这是一种非常有影响力的半监督学习和领域自适应算法范式。在第 2 部分中，我们将使用相关理论思想来分析自监督对比学习算法，这种算法对于
Interpretative marker for Houston Riot graves unveiled at Fort Sam Houston National Cemetery
德克萨斯州圣安东尼奥 – 105 年后，参与 1917 年休斯敦骚乱的第 24 步兵团的士兵们获得了广泛认可...
How to Label Images Properly for AI: Top 5 Challenges & Best Practices
为什么重要：作为一个激进的转换器，图像标记可以调节 AI 模型的精度，因此是计算机视觉模型的成功杠杆。它发挥着核心作用，是 AI 实施成功的首要程序。
Top 5 Data Labeling Mistakes that Are Bringing Down AI Efficiency
在这个企业争先恐后地通过应用人工智能解决方案率先转变业务实践的世界里，数据标记似乎是每个人都开始遇到的一项任务。也许，这是因为训练 AI 模型的数据质量决定了它们的准确性和 […]
The Essential Handbook To Choosing The Right Data Labelling Vendor
准备训练数据可能是机器学习开发过程中令人兴奋或充满挑战的阶段。如果您通过内部团队成员自己编译训练数据，则具有挑战性，如果您将整个过程外包，则非常令人兴奋。如您所知，训练数据准备是分层的、繁琐的和耗时的。从选择正确的来源 [...]
Understanding the differences between Manual & Automatic Data Labeling
如果您正在开发 AI 解决方案，则产品的上市时间在很大程度上取决于能否及时获得用于培训目的的高质量数据集。只有当您手头有所需的数据集时，您才能启动模型的训练过程，优化结果并让您的解决方案为发布做好准备。您知道，获取高质量数据集 […]
5 Major Challenges That Bring Down Data Labeling Efficiency
如您所知，数据注释或数据标记是一个永恒的过程。没有一个决定性的时刻可以告诉您停止训练您的 AI 模块，因为它们已经变得非常准确且能够快速地提供结果。虽然推出您的 AI 驱动模块只是一个里程碑，但 AI 训练在发布后不断进行以优化结果 […]
E-6B Mercury Airborne Command Post
通信继电器和战略机载指令邮政飞机。提供可生存的，可靠的和可忍受的空降指挥，控制和沟通，与美国战略和非战略力量之间。
X-26程序是X平面程序中最小，更具秘密性的程序之一，对其历史或成就的了解很少。
Use of Military Service Names, Insignia, or Other Marks on an Advertisement or Website
国防部（包括军事部门）不允许私人第三方将历史标志纳入其营销和广告材料中。尽管可能很容易获得和使用在网络和其他地方找到的兵役徽章，但联邦商标法支持国防部采取强制措施的权利
一般禁止将兵役商标（文字或图形标记）纳入其他徽标或设计中。请咨询相应的军事服务商标许可办公室以获取更多信息。有关军事支持团体或社交俱乐部使用军事徽章作为其品牌、名称、服装和外展活动一部分的更多信息，请参阅
Fort Benning honors Pvt. Felix Hall with historical marker
本宁堡向列兵的一生和服务致敬。菲利克斯·霍尔，2021 年 8 月 3 日，尤班克斯球场历史标志揭幕仪式上。
Content metadata: the 'why' and 'what' of learning objectives tagging and automated labelling
什么是学习目标标记？为什么它有用？它将如何从自动标记中受益？
Model-assisted labelling - For better or for worse?
毫无疑问，对于许多 AI 项目来说，收集数据是项目最昂贵的部分。标记图像和文本片段等数据是一项艰巨而繁琐的工作，而且没有太大的扩展可能性。如果 AI 项目需要不断更新或获取新数据，那么这可能是一项高昂的成本，可能会对一个原本很棒的项目的整个商业案例构成挑战。不过，有一些策略可以降低标记数据的成本。我之前写过关于主动学习的文章；这是一种数据收集策略，侧重于在模型置信度最低的情况下优先标记最重要的数据。这是一个很好的策略，但在大多数情况下，您仍然需要标记大量数据。为了加快标记过程，出现了模型辅助标记策略。这个想法很简单，就是在标记的同时训练 AI，当 AI 开始在数据中看到某种模式时，AI 会向标
Camp Prince Historical Marker Dedication
罗利县历史学会于 7 月 17 日星期五在普林斯营陆军基地揭幕了一个标记。普林斯营是一个工程师培训和测试设施，为朝鲜战争中使用的桥梁设备和技术提供测试，并为陆军服役至 1957 年。最初选择该地点是因为其独特的定向水流和靠近蓝石大坝。王子营的地形也和韩国的地形非常相似。
