3 Questions: Building predictive models to characterize tumor progression
助理教授 Matthew Jones 致力于解码遗传、表观遗传和微环境水平上的分子过程，以预测肿瘤如何以及何时进化以抵抗治疗。
Why we’re testing multiple pathways for defense innovation, from concept to combat
赞助内容：就在贝尔沃堡外，博思艾伦工程师团队正在制作下一代作战技术的原型以供部署。
The Standard Guidelines for Test and Evaluation of Counter-Unmanned Aircraft Systems Technologies
跨部门联合特遣部队 401 宣布采用反无人机系统技术测试和评估标准指南，要求所有 C-sUAS 评估捕获相同的核心数据，以提供单一、连贯且可靠的证据，供整个陆军部使用。
Army tests APEX counter-UAS round
亚利桑那州尤马试验场 — 美国陆军尤马试验场的尤马测试中心最近测试了一种新型 30 毫米航空近炸药，APEX，圆形...
Army Tests APEX Counter-UAS Round in Arizona
亚利桑那州美国陆军尤马试验场的尤马测试中心最近测试了一种新型 30 毫米航空近炸药弹，该弹主要是为从 AH-64 阿帕奇直升机上发射而开发的。
B-21 spotted in aerial-refueling test flights
这一里程碑事件是在高级指挥官对支持新型轰炸机的老化加油机发出警告之后发生的。
Germany’s Rheinmetall predicts $16.8B annual order boom, will ‘focus entirely’ on defense
这位欧洲总理表示，“紧张的安全局势支撑了该集团的前景光明的地位”。
Why Most A/B Tests Are Lying to You
导致大多数 A/B 测试无效的 4 种统计错误，以及周一可以使用的预测试清单和贝叶斯与频率主义决策框架。为什么大多数 A/B 测试都在骗你的文章首先出现在《走向数据科学》上。
Hybrid Neuro-Symbolic Fraud Detection: Guiding Neural Networks with Domain Rules
我真的认为我正在做一些大事：向损失函数添加几个简单的域规则，并观察超级不平衡数据上的欺诈检测猛增。第一次运行看起来很棒......直到我修复了一个偷偷摸摸的阈值错误并在五个不同的随机种子上运行了整个过程。突然之间，“巨大的胜利”几乎消失了。说实话，我最终得到的结果实际上更有用：提醒我们，在欺诈等罕见事件问题上，我们衡量成功的方式（阈值、种子、指标）比模型本身更容易欺骗我们。该规则确实使排名稍微好一点（您可以在 ROC-AUC 中一致地看到它），但真正的收益很小且脆弱。这是完整的故事 - 错误、差异、经验教训等等。混合神经符号欺诈检测：用领域规则指导神经网络首先出现在走向数据科学上。
Milo Chatbot App Review: Pricing Structure and Main Capabilities
无论用户进行轻松讨论、虚构角色扮演还是成人主题互动，Milo AI Friends 都会为以个人方式展开的对话创造空间。该设计强调表达自由和易用性。因此，用户可以探索不同的对话风格，而不会遇到不必要的技术障碍。了解 Milo AI Friends 如何操作 Milo AI Friends 适应您自然的交流方式。它不会强迫您采用严格的格式，而是保持交互灵活：您可能更喜欢文本，而其他平台可以满足不同的需求。它响应您愿意参与的内容以及 [...]
LYTime AI Chatbot App Review: Feature Set and Subscription Pricing
无论是用于一般交流、创意角色扮演，还是成熟场景，LYTime AI Chatbot都能让用户确定每次交流的方向。该系统优先考虑简单性和对话自由。这种组合使得探索各种主题成为可能，而不会牺牲清晰度或可访问性。 LYTime AI 聊天机器人如何创建对话 LYTime AI 聊天机器人会响应您个人的说话方式。它不会强加严格的格式，而是允许对话保持适应性，无论您想要基于文本的交互还是其他方式。该系统尊重您的舒适度，并避免引入令人感觉侵扰的功能。它遵循您的目的并做出反应 [...]
AI 2040: 100 Expert Predictions
为什么重要：AI 2040：100 个专家预测探讨了到 2040 年 AI 将如何改变生活、工作和社会。
Artificial Intelligence Detector: Understanding Tools, Risks and Effective Use
为什么重要：人工智能检测器利用复杂性和突发性来发现人工智能生成的文本，帮助教育工作者和营销人员保护完整性和信任。
AI Legend Predicts Enterprise Tool Disruption
为什么重要：杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton) 警告称，向开源人工智能模型的转变将导致人工智能传奇预测企业工具的颠覆。
ChatGPT Tested in Spacecraft Control
为什么重要：ChatGPT 在航天器控制中测试探索了 NASA 使用人工智能来协助任务模拟和自主的情况。
