Reading Books and Writing Is Linked to a 40% Drop in Alzheimer’s Risk
终身学习习惯可以将阿尔茨海默氏症的症状延迟五年或更长时间。
The curious life of a clever slime mold
在寻求食物、避免讨厌的物质并正常生活的过程中，无脑的单细胞多头绒泡菌表现出了一些令人印象深刻的学习和记忆技巧
Aviation Job Application Tips: The Value of First Impressions
作者：Bonnie Martin 您的应用程序通常是您的第一印象，而在航空领域，对细节的关注和专业精神就是一切。从文档格式的方式到信息的准确性，您的自我展示方式直接反映了您的判断力和可靠性。以同样的方式对待您的申请[...]航空工作申请提示：第一印象的价值首次出现在学习飞行上。
SCOTUS Ruling Against Emergency Use of Tariffs
在最高法院做出反对特朗普总统使用关税的决定后，我想引用卡托研究所两位法律学者关于该决定的声明。卡托研究所宪法研究主席伊利亚·索明 (Ilya Somin) 和肯尼思·西蒙 (B. Kenneth Simon) 表示：“今天，最高法院正确地裁定，《国际紧急经济权力法》没有赋予总统‘对来自任何国家、任何产品、以任何价格、在任何时间内征收关税的权力。’这是宪法权力分立、自由贸易的重大胜利，也是数百万美国消费者和企业作为一个国家而承受更高税收和更高价格的重大胜利。”卡托研究所罗伯特·利维宪法研究中心法律研究员布伦特·斯科鲁普 (Brent Skorup) 表示：“最高法院今天就本学期最重要的案件之一做
Models That Prove Their Own Correctness
我们如何才能相信学习模型对特定感兴趣输入的正确性？模型精度通常是根据输入分布的平均值来衡量的，不保证任何固定输入。本文针对这个问题提出了一个有理论基础的解决方案：训练自我证明模型，通过交互式证明向验证算法 V 证明其输出的正确性。自证明模型满足以下条件：对于从给定分布采样的输入，模型以高概率生成正确的输出并成功证明其对 V 的正确性。...
Angle of Attack Explained: How Aircraft Generate Lift and Avoid Stall
了解迎角对于任何想要学习飞机如何飞行的人来说都是至关重要的。无论您是准备飞行训练、学习航空理论还是探索空气动力学基础知识，这个单一概念比任何其他原理都更清楚地解释升力产生、飞机性能和失速行为。许多航空事故的发生并不是因为发动机...阅读更多
Employer Support Contributes to Credential Completion
RAND 评估使用了 Ivy Tech 多年来的数百万条管理数据记录，并进行了回归分析，以检查参与 AYD 是否与工作学习者的证书完成差异相关。雇主支持有助于证书完成后的帖子首先出现在阿斯彭研究所。
Fort Leavenworth School District Teacher of Year builds relationships, community in classroom
堪萨斯州利文沃思堡 — 联合学区 207 年度最佳教师 Mandi Grenell 正在寻找与学生建立联系的方法，帮助他们学习...
Gen Z's Economic Disadvantage and What They Can Do About It
年轻一代面对经济困难该怎么办？首先，学习经济学——真正的经济学。学习逻辑和数学。与其他学科不同，正确的经济学不会随着趋势而改变。它可以帮助您了解世界、预测结果并做出更好的决策。
AI in Multiple GPUs: Gradient Accumulation & Data Parallelism
在 PyTorch 中从头开始学习和实现梯度累加和数据并行性多 GPU 中的人工智能后处理：梯度累加和数据并行性首先出现在《走向数据科学》上。
IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 7, Issue 2, February 2026
1) 通过双空间一致性信息测量的缺失特征在线多标签流特征选择作者：J. Dai, J. Wang页数：610 - 6242) CoT-Drive: Efficient Motion Forecasting for Autonomous Driving With LLMs and Chain-of-Thought Prompting作者：H. Liao, H. Kong, B. Wang, C. Wang, K. Y. Wang, Z. He, C. Xu, Z. Li 页数：625 - 6413) ProLLaMA：用于多任务蛋白质语言处理的蛋白质大语言模型 作者：L. Lv, Z. Lin,
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 34, Issue 2, February 2026
1) 基于模糊信息粒的神经网络预测综述：方法、应用和未来挑战作者：J. Zhan、X. Wu、W. Ding、W. Pedrycz 页数：347 - 3672) 无人地面群系统的模糊博弈论控制设计：一种集成方法作者：X. Zhao、Z. Cui、Y. -H. Chen, J. Huang 页数：368 - 3813) 一致性模糊表示学习作者：C. 张、L. Chen、W. Ding、K. Zhu、Y. -F。 Yu, Z.hao, W. Bai页数: 382 - 3954) Takagi–Sugeno–Kang Fuzzy Systems With Iterated Projection Op
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 37, Issue 2, February 2026
1) 视觉曼巴：全面的调查和分类作者：X. Liu，C. Zhang，F. Huang，S. Xia，G. Wang，L. Zhang 页数：505 - 5252) Hard Sample Mining: A New Paradigm of Efficient and Robust Model Training 作者：L. Liu，Y. Liang，X. Yan，L. Huangfu，S. Samtani，Z. Yu，Y.张，D. D. Zeng页数：526 - 5463) FEU-Diff：用于医学图像分割的模糊证据驱动的动态不确定性融合的扩散模型作者：S. Geng，S. Jiang，T.
Physical AI hardware: The missing layer between AI models and real-world manipulation
人工智能可以生成动作。物理人工智能硬件决定了这些动作在现实世界中是否成功。随着基础模型扩展到机器人操作，瓶颈不再仅仅是感知。它是物理交互——接触、力调节、滑动检测和适应变化。为了大规模部署物理人工智能，机器人需要能够感知、响应并从现实世界的接触中学习的硬件。
A neural blueprint for human-like intelligence in soft robots
由 SMART 研究人员共同开发的人工智能控制系统使软机械臂能够一次学习一系列广泛的动作，并立即适应不断变化的条件，而无需重新训练。
Anthropic accuses Chinese AI firms of data copying using fake accounts and AI distillation methods
在 Anthropic 指控一些中国科技公司秘密使用其人工智能系统来学习和改进自己的工具后，一场大规模的人工智能斗争已经开始。问题涉及数据复制、虚假账户和一种称为蒸馏的方法。这个案例展示了全球人工智能竞赛的发展速度有多快以及安全担忧为何不断增加。
