How a new device can use static electricity on your clothes to help you chat to Siri or ChatGPT
根据国际研究人员的说法，你的衣服可以帮助你与人工智能系统聊天，他们开发了一种新的纺织品，可以放大你说话时衣服上产生的静电。该设备的语音感知准确率高达 97.5%，能够区分细微的声音，同时在嘈杂的环境中保持准确度。该团队能够使用它来控制灯光和空调等家用智能电器，与 Google 地图交互，并向 ChatGPT 询问鸡尾酒配方和旅行行程。该团队表示，他们的开发为下一代智能可穿戴语音人工智能系统奠定了基础。
MultiTox: A sequence-based stacked ensemble model for multiclass protein toxin classification
多毒素：一种基于序列的堆叠集合模型，用于多类蛋白毒素分类，以示意毒素蛋白的结构和功能多样性对于阐明大分子分子行为，机械变异性和结构驱动的生物活性至关重要。传统方法主要集中于二进制毒性预测，从而有限地解决了不同的毒素作用模式。在这里，我们提出了基于分子的作用模式：神经毒素，细胞毒素，血状毒素和肠毒素的分类的多毒素，用于分类毒素蛋白的合奏堆叠框架。我们策划了24,756种蛋白质（20,361毒素和4395个非毒素）的综合数据集，并提取了编码进化，结构和生物化学特征的高维ESM-2嵌入。两层堆叠框架集成了LGBM，MLP，ET，KNN和QDA作为基本分类器，XGBoost作为元分类器。 Multit
NIST Ion Clock Sets New Record for Most Accurate Clock in the World
这一新成果有助于国际社会以比以前更高的准确度定义秒，从而实现新的科学和技术进步。
在这篇文章中，我们探讨了一家专门从事抵押服务和起源的金融服务公司Onity Group如何使用Amazon Bedrock和其他AWS服务来改变其文档处理能力。该解决方案有助于Onity与以前的OCR和AI/ML解决方案相比，将文档提取成本降低了50％，同时将整体准确度提高了20％。
在本文中，我们展示了 OfferUp 如何使用 Amazon Titan Multimodal Embeddings 和 OpenSearch Service 转变其基础搜索架构，从而显著提高用户参与度、提高搜索质量并为用户提供使用文本和图像进行搜索的能力。OfferUp 选择 Amazon Titan Multimodal Embeddings 和 Amazon OpenSearch Service 是因为它们具有完全托管的功能，能够开发出具有高准确度的强大多模态搜索解决方案，并加快搜索和推荐用例的上市时间。
Predicting complications from pregnancy-related high blood pressure
英国和荷兰的研究人员表示，现有的预测妊娠期高血压严重并发症（先兆子痫）的方法在入院后两天内最为准确，预测准确度会随着时间的推移而下降。专家表示，现有的两种 PIERS（先兆子痫综合风险评估）方法，即 PIERS 机器学习（PIERS-ML）和 fullPIERS，旨在预测因先兆子痫入院后 48 小时内发生不良孕产妇结局的风险，但这两种方法都经常用于最初 48 小时后的持续评估。研究团队使用了 2003 年至 2016 年期间 8,843 名被诊断患有先兆子痫的女性的数据，这些女性的平均孕龄为 36 周，她们可以获得 PIERS-ML 和 fullPIERS 评估和健康结果。研究发现，PIERS
Can Your Voice Reveal Diabetes? This New AI Thinks So
研究人员开发了一种基于语音的人工智能工具，可以以惊人的准确度检测出 2 型糖尿病。
指纹代码是证明差分隐私下限的重要工具。它们已用于证明几个基本问题的严格下限，尤其是在“低准确度”制度下。然而，与重构/差异方法不同，它们更适合证明最坏情况下限，用于自然产生于指纹代码构造的查询集。在这项工作中，我们提出了一个证明指纹类型下限的通用框架，该框架允许我们根据查询集的几何形状定制该技术。我们的方法允许我们……
New AI tool predicts autoimmune disease with better accuracy
自身免疫性疾病是指免疫系统错误地攻击健康的细胞和组织，通常在诊断前就会出现警告信号。这些迹象，例如轻微症状或存在特定抗体，有时会消失而不会发展。然而，对于那些有发展为全面自身免疫性疾病风险的人来说，早期发现对于更好的治疗和管理至关重要。来自 […] 的研究人员首次在 Knowridge Science Report 上发表了新 AI 工具以更高的准确度预测自身免疫性疾病的文章。
Two hours of AI conversation can create a near-perfect digital twin of anyone
斯坦福大学和谷歌 DeepMind 的研究人员创造了一种人工智能，它能在短短两小时的对话后以惊人的准确度复制人类的个性。通过采访来自不同背景的 1,052 人，他们建立了所谓的“模拟代理”——数字副本，可以以惊人的一致性预测人类同行的信念、态度和行为。为了创建数字副本，该团队使用了“人工智能面试官”的数据，该面试官旨在让参与者参与自然对话。人工智能面试官会提出问题并生成个性化的后续问题——平均每场 82 个——探索从童年记忆到政治观点的一切。通过这两小时的对话，两小时的人工智能对话可以创建任何人的近乎完美的数字孪生，首先出现在 DailyAI 上。
Amazon-hosted AI tool for UK military recruitment ‘carries risk of data breach’
英国国防部称风险低，供应商已采取“强有力的保障措施”英国政府评估显示，亚马逊托管的旨在促进英国国防部招聘的人工智能工具使国防人员面临被公开识别的风险。自动化系统用于改进国防招聘广告的起草，并通过改进包容性语言来吸引更多不同类型的候选人，这些数据包括军事人员的姓名、职位和电子邮件，由亚马逊存储在美国。根据今天首次发布的政府人工智能系统详细介绍文件，这意味着“数据泄露可能会产生令人担忧的后果，即国防人员的身份识别”。教师基于 Open AI 强大的大型语言模型 GPT-4o 使用的人工智能课程规划工具可能会生成不适当的课程材料。人工智能节省了教师的时间，并能以一种原本不可能实现的方式快速个性化课程
Strange Signal Detected in the Human AI Srinidhi Ranganathan's Brain: It's Like the Super-Computer!
斯里尼迪的大脑似乎已经进化，不仅进化成了一台超级计算机，还进化成了一个抽象知识的超级导体——能够创作整本书、叙述整章内容，并以惊人的准确度回忆细节。
Glossiness disrupts predator localisation of moving prey
光泽度会干扰捕食者对移动猎物的定位摘要运动是“伪装的敌人”，但大多数动物必须移动才能找到资源，例如配偶、食物和住所。因此，干扰捕食者定位或对移动猎物的速度感知的策略可以在猎物生存中发挥关键作用。闪亮或有光泽的外观，其特点是具有高度的镜面（镜面）反射入射光1，可以干扰捕食者对移动猎物的狩猎行为2。不同的机制可以解释这种影响3,4,5，但没有研究试图确定干扰非人类捕食者对移动光泽猎物的感知的机制。在这里，我们向跳蛛（Maratus griseus）展示移动的有光泽的绿色或灰色目标，并使用高速摄像精确记录捕食者的狩猎行为。与对照目标相比，跳蛛在追踪有光泽目标方面不太精确，这表明光泽度可能会干扰移动目
Astronauts work slower in space
宇航员在太空中执行任务的速度较慢，但一项涉及 25 名专业宇航员的新研究发现，他们返回地球后没有出现脑损伤的证据。研究小组在宇航员执行任务前、在太空中和着陆后分别对宇航员进行了 10 个不同的“子测试”，以测量处理速度、工作记忆和注意力。他们发现，在国际空间站上，宇航员执行任务所需的时间更长，但准确度并没有降低。虽然处理速度较慢在宇航员返回地球 30 天后没有恢复到正常水平，但研究人员表示，大脑表现稳定，他们没有发现表明执行任务期间神经系统受损的证据。
I'm so shiny! Dazzling like a diamond in the rough could help animals avoid becoming lunch
光泽可能是抵御捕食者攻击的良好防御手段，澳大利亚的研究表明，跳蛛在追踪光泽猎物时不太准确。研究人员制作了不同光泽度的小方块，以模仿苍蝇、甲虫和蜜蜂等动物的灰色或绿色光泽外观，并发现跳蛛使用光泽方块的攻击准确度大大降低。他们表示，他们的研究结果表明，光泽与运动相结合时，会产生一个难以预测的目标，捕食者很难定位，这为某些动物在自然界中可能出现这种光泽的原因提供了见解。
Financing AI Innovation in Agriculture
农业部门正在乘着技术革命的浪潮，人工智能 (AI) 是创新和效率的灯塔。人工智能正在改变我们种植、收获和管理农作物的方式，利用数据驱动的洞察力来提高生产力和可持续性。想象一下能够以惊人的准确度预测天气模式、昆虫侵扰和农作物产量 […]
AI Predicting Natural Disasters: Can We Trust the Warnings?
在这个自然灾害越来越频繁、破坏性越来越强的世界里，人们竞相以更高的准确度预测灾害。人工智能 (AI) 应运而生——这项技术奇迹正在改变一切，从购物习惯到自动驾驶汽车。但人工智能真的能预测飓风、地震或致命的野火吗？更重要的是，我们应该把生命托付给它吗？人工智能在灾害预测中的崛起想象一下，在地震发生前几天，你收到一条短信，警告你即将发生地震。听起来像科幻小说，对吧？但有了人工智能，这可能很快就会成为现实。人工智能系统 […]
Automated Change Detection in Ground-Penetrating Radar using Machine Learning in R
摘要：探地雷达 (GPR) 是一种用于地下变化检测的有用技术，但受限于需要主题专家来处理和解释重合剖面。使用机器学习模型可以自动化此过程，以减少对主题专家处理和解释的需求。为了比较重合的 GPR 剖面，研究了几种机器学习模型。根据我们的文献综述，使用孪生卷积网络的孪生模型被确定为最佳选择。对内部孪生模型 ResNet50 和 MobileNetV2 测试了两个神经网络，前者历来具有更高的准确度，后者历来具有更快的处理时间。当对实验获得的具有合成添加变化的 GPR 剖面进行训练和测试时，ResNet50 具有更高的准确度。由于这种更高的准确度，需要的计算处理更少，导致 ResNet50 只需要
