How to Prepare and Prime Before Class (In Just 10 Minutes) Like Top Students
作者：Katie Azevedo，教育学硕士 大学生和研究生通常在课间休息，不像高中那样有连续的课程表。虽然许多学生在课前 11 秒就坐下，但优等生的做法不同——而且混乱程度略低。作者：... 阅读更多文章《如何像优等生一样在课前做好准备和准备（仅需 10 分钟）》首先出现在 SchoolHabits 上。
来自第 3 弹药中队和第 20 设备维护中队的飞行员与第 18 MUNS 整合，并使用惰性炸弹进行炸弹制造训练，了解它们的运作方式，在安装联合直接攻击弹药制导尾套件之前对其进行检查和准备。
ML Metamorphosis: Chaining ML Models for Optimized Results
知识提炼、模型压缩和规则提取的通用原则图 1。此图像和其他图像均由作者在 recraft.ai 的帮助下创建机器学习 (ML) 模型训练通常遵循熟悉的流程：从数据收集开始，清理和准备数据，然后进行模型拟合。但如果我们可以进一步推进这个过程会怎样？正如一些昆虫在成熟之前会经历剧烈的变化一样，ML 模型也可以以类似的方式进化（参见 Hinton 等人 [1]）——我称之为 ML 蜕变。此过程涉及将不同的模型链接在一起，从而产生最终模型，该模型的质量明显优于从头开始直接训练的模型。其工作原理如下：从一些初始知识（数据 1）开始。在此数据上训练 ML 模型（模型 A，例如神经网络）。使用模型 A 生成
How to Find the Perfect College Internship for Your Career Goals
找到合适的大学实习机会是弥补学术学习和专业经验之间差距的最有价值的步骤之一。实习不仅可以提供实用技能，还可以让你深入了解所选领域，帮助你建立人脉并做出明智的职业决策。然而，找到完美的实习机会需要深思熟虑的计划、研究和准备。以下是如何找到符合你的职业目标并最大限度发挥你的成长潜力的实习机会。 1. 明确你的职业目标 在深入实习申请之前，花点时间明确你的职业目标。你有兴趣探索特定的行业或角色吗？你想在某个领域获得实践经验吗？考虑一下你的长期职业抱负，以及实习如何为这些抱负做出贡献。明确你的目标将帮助你集中搜索，找到符合你的兴趣和抱负的机会。 提示：写下你的短期和长期职业目标。使用这些目标来筛选能提
Better child data seen as critical to reaping demographic dividend
联合国儿童基金会 (UNICEF) 菲律宾办事处表示，关于儿童的可访问和准确的数据将有助于推动投资，使菲律宾能够从人口红利中获益。 “我们确实需要在未来几年进行投资，以确保儿童和年轻人获得他们所需的教育和技能 […]
Efficient Source-Free Time-Series Adaptation via Parameter Subspace Disentanglement
对个性化和隐私设备应用程序的不断增长的需求凸显了无源无监督域自适应 (SFDA) 方法的重要性，尤其是对于时间序列数据，其中个体差异会产生较大的域偏移。随着传感器嵌入式移动设备变得无处不在，优化 SFDA 方法以提高时间序列环境中的参数利用率和数据样本效率变得至关重要。时间序列中的个性化对于适应个人用户的独特模式和行为至关重要，从而提高预测的相关性和准确性。在此...
386th ECS delivers vital communication support
2024 年 10 月 4 日，第 386 届 ECS 在美国中央司令部责任区内提供必要的通信支持和服务，以确保基地人员的无缝运营，保持“疯狂和准备就绪的态度”。
Building Control Graphics Criteria Update: Standards and Criteria Project 23T12
摘要：美国陆军工程兵团 (USACE) 标准和准则工作建议更新统一设施准则 (UFC) 3-470-01 和统一设施指南规范 (UFGS) 25 10 10 中与建筑图形相关的内容。建筑图形是主要设施界面，是任何 HVAC 控制集成项目与基地范围系统集成所必需的；然而，目前缺乏标准严重限制了它们的有效性，并经常为最终用户提供不一致、低质量的工具。该项目制定了良好 HVAC 图形的“指导原则”以及标准语言，以协助国防部采购和实施良好的图形。本报告包含大量插图，以展示所提议标准的良好和不良实施情况。目的不是用这些图像建立国防部级图形标准，而是为设计师和质量保证人员提供正确（和错误）的试金石。主要建
DAF e-Learning hosts interpersonal skills simulations, feedback on demand
希望练习和准备一对一艰难对话的飞行员现在可以在 DAF 电子学习中使用基于场景的 AI 工具。
DAF e-Learning hosts interpersonal skills simulations and feedback on-demand
希望练习和准备一对一艰难对话的飞行员现在可以利用 DAF 电子学习中基于场景的 AI 工具。
DAF e-Learning hosts interpersonal skills simulations, feedback on demand
希望练习和准备一对一艰难对话的空军人员现在可以利用 DAF 电子学习中的基于场景的 AI 工具。
Don't ditch your human GP for Dr Chatbot quite yet
德国和比利时的研究人员表示，我们不应该依赖人工智能 (AI) 获取有关药物的准确和安全信息，因为 AI 提供的一些信息可能是错误的或具有潜在危害的。他们向微软的搜索引擎和聊天机器人 Bing Copilot 询问了 10 个关于美国 50 种最常用处方药的常见问题，得到了 500 个答案。他们评估了这些答案的可读性、完整性和准确性，发现可读性的总体平均分数意味着需要医学学位才能理解其中的许多问题。作者说，即使是最简单的答案也需要中学教育的阅读水平。对于所提供信息的完整性，AI 答案的平均得分为 77%，最差只有 23%。至于准确性，24% 的案例中 AI 答案与既定的医学知识不符，3% 的答案
SmartReach Comau：增强型加工新典范的全球首发，多功能性和性能与坚定的刚度和准确性相结合，可实现大型轻型结构的高速、一次设置 6 面加工
Maryland Airmen provide convoy training to logistics counterparts in Estonia
9 月 13 日至 15 日，来自马里兰州空军国民警卫队的 8 名飞行员与爱沙尼亚防卫联盟 (EDL) 成员合作，在爱沙尼亚帕尔努的 Eametsa 军事基地开展了“波罗的海犀牛行动”护航行动训练演习。隶属于第 175 后勤准备中队的飞行员协助开展了此次演习，并借此机会与 EDL 西部地区司令部的爱沙尼亚同行交流知识和最佳实践，彰显了马里兰州国民警卫队及其合作伙伴在全球范围内维持有效的联合后勤行动、互操作性和准备状态的承诺。
AI Reliability Gap: Exploring The Role Of Humans In The World Of AI
人工智能因其三大基本能力而备受推崇——速度、相关性和准确性。网上经常有人生动地描绘人工智能接管世界、取代工作岗位、实现企业自动化目标的场景。但让我们从另一个角度来看。一些有趣的人工智能悲剧成为新闻，但 […]
Integrating Motorgear Boxes with Robot Tracks for Seamless Industrial Operations
工业自动化中机器人履带和电机齿轮箱的组合提供了无与伦比的性能、适应性和准确性。这两个组件共同最大化了机器人的移动性和性能，从而实现了顺畅的工业流程。机器人履带通过使机器人能够轻松穿过大面积区域来提高移动性，而电机齿轮箱则提供扭矩和速度 […] 将电机齿轮箱与机器人履带集成以实现无缝工业运营首次出现在EVS Robot。
• 此次展会的口号“机器视觉 | 提高速度和准确性”解决了半导体生产中的挑战• 质量保证和校准应用将成为 MVTec 展位的特别关注点
FormulaFeatures: A Tool to Generate Highly Predictive Features for Interpretable Models
使用基于数字特征的算术组合自动设计的简洁、高度预测的特征创建更易于解释的模型在本文中，我们研究了一个名为 FormulaFeatures 的工具。这主要用于可解释模型，例如浅层决策树，其中少量简洁且高度预测的特征可以极大地帮助提高模型的可解释性和准确性。机器学习中的可解释模型本文继续我关于可解释机器学习的系列文章，之前的文章包括 ikNN、加法决策树、遗传决策树和 PRISM 规则。如前几篇文章所述（并在那里更详细地介绍），通常有强烈的动机使用可解释的预测模型：每个预测都可以很好地理解，我们可以确信模型将在未来看不见的数据上表现合理。有许多模型可以提供可解释的 ML，但不幸的是，这些模型比我们
