No Randomized Trial? No Problem!
我们都希望使用最佳证据和方法来证明我们的解决方案能够产生影响，但使用随机对照试验（研究中的黄金标准）通常是不可行或不切实际的。倾向评分方法等准实验方法减少了与观察性研究相关的偏差，从而可以在没有随机化的情况下估计准确的因果关系。 Mathematica 的方法专家已经掌握了一系列倾向评分技术，并开发了新的技术来满足客户的需求。
检索增强生成 (RAG) 是一种提高大型语言模型 (LLM) 处理大量文本效率的技术，在自然语言处理中至关重要，特别是在问答等应用中，在这些应用中，保持信息的上下文对于生成准确的响应至关重要。随着语言模型的发展，研究人员努力突破界限 NVIDIA 研究人员引入了保序检索增强生成 (OP-RAG) 以增强大型语言模型 (LLM) 的长上下文问答 首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
The Myth That the US is Rapidly Approaching Bankruptcy — Michael Hudson
Yves Smith 的介绍Yves 在这里。看到一个通常很可靠的 YouTuber 几乎偏离轨道，偏离了他的专业领域，地缘政治，并陷入自由主义的恐吓，真是令人沮丧。我们之前曾评论过某些评论流派倾向于陷入信仰集群，因此反全球主义者是反美元霸权的（通常是加密货币的粉丝），以至于他们懒得去了解像美国这样的货币发行国是如何运作的。货币发行国永远不会遭遇非自愿破产。他们总是可以创造更多的货币。他们所能做的就是产生与其经济的实际资源相比过多的需求，例如通货膨胀。在下面的讨论中，Micael Hudson 花费了采访的很大一部分时间向 Dailogue Works 的 Nima 揭穿美国预算神话。Huds
Fast Headwind Calculation For Pilots (In 3 Easy Steps)
确定正确的逆风设置并不需要复杂的过程。事实上，只需几个简单的步骤，您就可以在几分钟内弄清楚一切！飞行员知道拥有准确的风数据有多重要，但并不是每个人都清楚如何在不进行一些相当繁重的计算的情况下获得这些信息。如果您是其中之一，请不要担心！本指南将引导您完成。更多
Top AI Applications Set to Transform Industries in 2025
探索 2025 年改变行业的顶级 AI 应用！人工智能 (AI) 将彻底改变多个行业，从医疗保健和金融到零售、交通运输等。在本文中，我们将探讨塑造未来的 16 大 AI 应用领域，包括个性化医疗、自动驾驶汽车、智能城市、可持续农业和创意产业的突破。了解 AI 如何推动创新、提高生产力并在各个领域提供更智能的解决方案。了解 2025 年 AI 技术的最新趋势和用例，保持领先地位。AI 应用 2025 年的 AI：人工智能将产生最大影响的关键领域以下是预计到 2025 年将产生巨大影响的 AI 顶级应用领域：1. 医疗保健和医学 AI 将在 2025 年通过诊断、个性化医疗和治疗计划方面的进步彻底
Does Semi-Supervised Learning Help to Train Better Models?
评估半监督学习如何利用未标记数据作者提供的图片 — 使用 Bing 中的 Image Creator 创建数据科学家面临的最常见挑战之一是缺乏足够的标记数据来训练可靠且准确的模型。标记数据对于监督学习任务（例如分类或回归）至关重要。但是，在许多领域，获取标记数据可能成本高昂、耗时或不切实际。另一方面，未标记数据通常很容易收集，但它们不提供任何直接输入来训练模型。我们如何利用未标记数据来改进我们的监督学习模型？这就是半监督学习发挥作用的地方。半监督学习是机器学习的一个分支，它结合标记和未标记数据来训练一个比单独使用标记数据表现更好的模型。半监督学习背后的直觉是，未标记的数据可以提供有关数据底层结
Hey, It is a Long Rant on People Driven Large Vehicles
这是一次准确的咆哮，描绘了我在高速公路上看到的情况。我今天在我们居住的亚利桑那州看到了很多这样的情况。超大车辆的爆炸式增长，这些车辆通常只运载人。正如一位规划专员对建筑商所说，在亚利桑那州南部行驶的 60% 的车辆 […] 这篇文章嘿，这是对人的长篇大论驾驶大型车辆首先出现在 Angry Bear 上。
AI tool maps out cell metabolism with precision
了解细胞代谢很复杂，但 RENAISSANCE 使用 AI 简化了它，为研究和生物技术提供了准确的动力学建模。文章《AI 工具精确绘制细胞代谢图》首次出现在《科学探究者》上。
UK's CAA reminds drone users of new airspace notification system
英国民航局提醒无人机用户使用其新的空域通知系统，以便通知飞行和无人机活动。在推出新技术后，英国民航局已向空域用户通知了近一千项遥控飞机系统 (RPAS) 活动，例如无人机群展示，或获得许可或提供豁免请求。航空监管机构的空域通知系统 - 空域协调障碍物管理服务（简称 ACOMS） - 旨在提供更简单、更快速和更准确的处理。自今年 6 月向无人机用户推出以来，监管机构已在 ACOMS 上处理了来自 351 个不同赞助商的 900 多项遥控飞机系统 (RPAS) 活动。该系统增加了主动请求的容量，有助于支持越来越多的无人机用户，而此时对英国空域的使用需求正在增加。这个故事在这里继续这个新闻故事最初完
New Radar for China's Type 052D DDG spotted in Shanghai
这张照片是在上海江南长兴造船厂拍摄的，证实了 2024 年 2 月《海军和商船》杂志文章中关于正在建造的最新一批 052D 型驱逐舰的信息是准确的，该驱逐舰配备了 AESA 有源相控阵 (APS) X 波段雷达。同样的雷达也装备在目前正在进行低空/海上试验的 054B 型 FFG 上
A majority of plant diversity hotspots are outside protected areas
斯坦福大学生物学家 Barnabas Daru 的一项新研究填补了生物多样性数据中的空白和偏差，从而为超过 200,000 种本地植物物种提供了更准确的估计。
Optimizing Smart Logistics with Advanced Assembly Robots: The Power of EVS’s QJR Series
智能物流和装配机器人概述 在快速发展的智能物流领域，高效准确的操作至关重要。装配机器人正在成为简化这些程序的重要工具。EVS 的 QJR 系列将彻底改变智能物流，其中包括 QJR20-1600、QJR10-2 和 QJR210-1 等尖端装配机器人。 […]利用先进装配机器人优化智能物流：EVS QJR 系列的强大功能首次出现在EVS Robot。
We are finally improving prostate cancer diagnoses - here's how
前列腺癌病例在世界各地呈惊人增长趋势。值得庆幸的是，我们正在开发更准确的测试方法，可以尽早发现这种疾病
The Six Myths of Personalization
迷思通常源于误解、过度简化或维持现状的愿望。它们也可能是故意制造的，目的是误导或操纵，成为接受创新实践或保护现有权力结构的障碍。此外，一些迷思可能源于对某个想法或策略的善意但不准确的假设或概括。许多关于个性化学习的误解导致了许多迷思的形成。在我解决这些问题之前，让我们首先从 Nicki Slaugh 和我在我们的书《个性化》中分享的一个现实定义开始：个性化是所有学生在需要的时间和地点获得他们需要的学习内容。我们制定的定义本质上是战略性的。它承认我们每个人的学习方式都不同，并省略了一些经常与个性化学习相关的常用词。现在让我们深入探讨在个性化方面阻碍教育工作者前进的最流行的迷思。误区 1：个性化需
美国政府问责署发现美国政府雇员及其家人在多个国家都曾经历过突然出现的症状，即所谓的异常健康事件 (AHI)。美国政府问责署采访了 65 名 AHI 患者，他们报告了使用军事健康系统 (MHS) 时遇到的各种挑战。这些挑战包括寻求 MHS 治疗之前国内机构的支持不一致、进入 MHS 时信息有限且联系点不明确，以及使用 MHS 时预约困难。据官员称，平民 AHI 患者不像现役军人那样熟悉 MHS，需要额外的支持才能驾驭该系统。此外，国防部 (DOD) 缺乏向 AHI 患者传达权威信息的官方机制，这导致一些人使用非正式支持小组来驾驭 MHS。虽然一些患者认为这些小组很有价值，但其他患者和国防部官员指
ChatGPT Isn’t ‘Hallucinating’—It’s Bullshitting!
在讨论 AI 聊天机器人如何编造信息时，使用准确的术语非常重要
摘要：本《沿海和水力学工程技术说明》（CHETN）介绍了对位于北卡罗来纳州达克的美国陆军工程研究与发展中心 (ERDC)、沿海和水力学实验室 (CHL)、野外研究设施 (FRF) 的快速部署雷达和相关软件的评估，该雷达和相关软件用于表征浪区波浪、洋流和水深。该项目是应美国海军陆战队 (USMC) 作战实验室的要求进行的。2023 年 7 月至 8 月期间，第 1 版高级战术意识套件-雷达远征 (ATAK-ER V1) 系统部署了 15 次，以观察可能影响雷达处理的一系列波浪、水位和风况。然后将系统的产品与 FRF 的持续运行现场仪器和每月的水深测量进行比较，以量化输出的准确性和可靠性。已确定该
