Seismic analysis for Pohnpei Island, Federated States of Micronesia
摘要：本研究旨在确定可能影响波纳佩岛的地震灾害并提供地面运动参数的估计值。主要参数是峰值地面加速度 (PGA)、伪谱加速度 (PSA) 和速度。这些值是通过概率和确定性确定的，以说明波纳佩岛的总体地震灾害。对技术文献进行了审查，以确定已进行的地质研究，以描述该岛的火山活动、地层和构造活动。本报告是一项桌面研究，研究了该地区的构造活动、岛屿的地质、地质历史和地震记录。研究人员未在该岛上发现液化区域或海啸危险。
曲線にはどんな種類があって、どう社会に役立っているのか（その８）－リサージュ曲線・バラ曲線－
当我还是一名学生时，我想我了解到，当复杂的数学公式用图表表达时，就会画出各种形状的曲线。此时，许多人只是想，“嗯，没错。”相反，他们正在努力处理这些公式，并且由此产生的曲线对社会或自然世界没有太多解释。它表现了它自己以及它如何有用，我认为几乎没有机会研究它。因此，在这个研究者之眼系列中，我们将报道“曲线”有哪些种类，它们在现实社会中出现什么情况，以及它们对社会有何用处。在过去的七场“研究员之眼”会议中，我们报告了“圆锥曲线”，例如椭圆、抛物线和双曲线、“悬链线”、“回旋曲线”和“摆线和次摆线曲线”。 '这次，我将报道所谓的“利萨如曲线”和“玫瑰曲线”。 “利萨如（曲线/图形）”1是通过组合两个
Coastal Hazards System–South Atlantic (CHS-SA)
摘要：美国陆军工程兵团完成了南大西洋沿岸研究 (SACS)，以量化风暴潮和海浪危害，从而将沿海灾害系统 (CHS) 扩展到南大西洋分部 (SAD) 领域。CHS-SACS 的目标是量化当前条件和未来海平面上升情景下的风暴危害，以降低洪水风险并提高沿海环境的恢复力。CHS-SACS 已在 SAD 领域内的三个地区完成，本报告重点关注南大西洋 (CHS-SA)。本研究应用 CHS 的概率框架和增强元建模预测的联合概率方法 (JPM-AMP) 对热带气旋 (TC) 和温带气旋 (XC) 响应进行概率沿海危害分析 (PCHA)，利用新的大气和流体动力学数值模型模拟合成 TC 和历史 XC。本报告记录了
RepCNN: Micro-Sized, Mighty Models for Wakeword Detection
始终在线的机器学习模型需要非常低的内存和计算占用空间。它们的受限参数数量限制了模型的学习能力，以及通常的训练算法找到最佳参数的有效性。在这里，我们展示了通过首先将其计算重构为更大的冗余多分支架构，可以更好地训练小型卷积模型。然后，为了进行推理，我们代数地将训练后的模型重新参数化为具有更少参数的单分支形式，以降低内存占用和计算成本。使用这种技术，我们展示了……
Visualizing Variations In The Analysis Of The Choice Of Technique
我在 Centro Sraffa 有另一篇工作论文，《可视化技术选择分析的变化》。摘要如下。摘要：本文描述了一个图表，该图表描述了选择技术分析如何随着商品生产模型中选定参数的扰动而变化。侥幸切换点将图表分割开来。提供了三个示例，即流动资本与加价定价、固定资本与结构经济动态以及密集租金与加价定价。
Ученые Пермского Политеха повысили стабильность и качество производства оптоволокна
彼尔姆理工学院的科学家们开发了一种模型，可以提供参数的恒定控制，并将毛细管拉伸过程中的干扰减少 10%。该方法提高了纤维制造的质量和稳定性
DeepMind Introduces JEST Algorithm: Making AI Model Training Faster, Cheaper, Greener
生成式人工智能正在取得令人难以置信的进步，改变着医学、教育、金融、艺术、体育等领域。这一进步主要来自于人工智能从更大的数据集中学习并构建具有数十亿个参数的更复杂模型的能力的提高。虽然这些进步推动了重大的科学发现，创造了新的商业机会，并促进了工业增长，但它们 […]DeepMind 推出 JEST 算法：让人工智能模型训练更快、更便宜、更环保的文章首次出现在 Unite.AI 上。
Salesforce challenges trends in AI with the tiny yet mighty xLAM-1B and 7B models
企业软件公司 Salesforce 推出了两个紧凑型 AI 模型，挑战了 AI 中的“越大越好”范式。尽管体积小巧，但 10 亿和 70 亿参数的 xLAM 模型在函数调用任务中的表现优于许多更大的模型。这些任务涉及 AI 系统将自然语言请求解释和翻译成特定的函数调用或 API 请求。例如，如果您要求 AI 系统“查找下周末飞往纽约的 500 美元以下航班”，则模型需要理解此请求，识别相关函数（例如 search_flights、filter_by_price），并使用正确的参数执行它们。“我们展示了 Salesforce 用小巧但强大的 xLAM-1B 和 7B 模型挑战 AI 趋势的帖子首
Challenges in Conducting Economic Evaluations for Orphan Drugs in Rare Diseases
为什么很难估计用于治疗罕见疾病的孤儿药的价值？原因多种多样，但 Grand 等人 (2024) 的范围界定审查很好地总结了这些问题。关键挑战包括几乎所有参数的样本量都很小以及缺乏数据……
Cybersecurity: Efforts Initiated to Harmonize Regulations, but Significant Work Remains
美国政府问责局的发现协调是指制定和采用更一致的标准和法规。当关键基础设施部门受到多项网络安全法规的约束时，这种一致性非常重要。白宫表示，协调监管要求可以以更低的成本带来更好的安全结果。如果没有协调，就会产生不利影响。例如，美国政府问责局在 2020 年报告称，四个联邦机构已经制定了各州在保护数据方面需遵循的网络安全要求。然而，这些要求具有相互冲突的参数，例如在锁定用户之前登录失败的次数。具有相互冲突参数的总要求百分比从 49% 到 79% 不等。接受调查的州官员中略多于一半表示，这样的要求导致解决冲突所需的时间和人手大大增加或非常大增加。美国政府问责局向各机构提出了 12 项建议；其中八个已经
A technique allows robots to determine whether they are able to lift a heavy box
人形机器人，即身体与人类相似的机器人，很快就能帮助人们完成各种各样的任务。这些机器人被设计用来完成许多任务，包括拾取不同形状、重量和大小的物体。虽然迄今为止开发的许多人形机器人能够拾取小而轻的物体，但举起笨重或沉重的物体往往更具挑战性。事实上，如果物体太大或太重，机器人最终可能会将其摔坏或掉落。考虑到这一点，约翰霍普金斯大学和新加坡国立大学 (NUS) 的研究人员最近开发了一种技术，使机器人能够确定它们是否能够举起具有未知物理特性的重箱子。这项技术发表在 arXiv 上的一篇论文中，该技术可以开发出能够更有效地举起物体的机器人，从而降低它们拾起无法支撑或携带的物体的风险。“我们特别感兴趣的是人
美国政府问责署发现进口商可以向美国商务部工业和安全局 (BIS) 提交豁免请求，以寻求免除第 232 条钢铁和铝关税。美国政府问责署发现进口商只使用了 BIS 批准数量的一小部分（见图）。BIS 实施了措施以确保豁免请求是必要的，但尚未评估结果。2020 年 12 月，BIS 报告称，不必要的豁免请求加重了审批流程，并开始要求申请人证明他们预计在获得批准后将使用全部数量。如果不评估该要求的结果，BIS 就缺乏关键信息，无法确定它是否有助于确保豁免请求是必要的，并提高了豁免审批流程的效率。2018 年 3 月至 2021 年 9 月已批准的第 232 条豁免数量的使用情况注：此图显示截至 202
Understanding LoRA with a minimal example
LoRA（低秩自适应）是一种用于微调深度学习模型的新技术，它通过减少可训练参数的数量并实现高效的任务切换来工作。在这篇博文中，我们将在一个非常小的 Torch 示例中讨论 LoRA 背后的关键思想。
torch v0.11.0 现已在 CRAN 上发布。此版本大大增强了对执行 JIT 操作的支持。我们还修改了模型参数的加载，并增加了一些生活质量改进，例如支持临时修改默认 torch 设备、支持将数据类型指定为字符串等等。
ChatGPT: Marshall, Hicks, or Cliff Clavin?
马歇尔在《经济学原理》中讨论了衍生需求定律。具体来说，在第五卷第六章中，马歇尔列出了导致相应生产要素的工资无弹性衍生需求的四个“条件”：“没有价格适中的优质替代品”“僵硬且无弹性”的最终需求“生产费用的一小部分”（即要素成本份额小）其他要素的无弹性供应抛开第四定律，我们可以在艾伦-希克斯公式的背景下讨论前三个定律，该公式用于计算双要素情况下衍生需求的自身价格弹性 βii（另见《芝加哥价格理论》第 11 章）。其中 si 是商品 i 在要素成本中的份额，εD < 0 是最终产品的需求价格弹性，σ > 0 是要素替代的弹性。这些参数都不一定是常数；它们可能会根据要素分配而变化。马歇尔第一定律可以理
Future Papers For My Research Program?
我有时会写一些关于我研究计划的回顾。我一直在探索在技术选择模型中扰动参数的结果。这有点前瞻性。一维模式图的说明：我有一些精选的文字。机器经济寿命和资本密集度的独立性：我有我想要的分析结果。我读得慢，无法读到我需要将结果与奥地利资本理论联系起来的内容。我有一个非常不同的早期版本被 Metroeconomica 拒绝了。Fluke Switch Points 的参数空间分区说明：我的一份类似的论文草稿被 Cambridge Journal of Economics 拒绝了。带有标价扰动的广泛租金：我的一篇基于此的论文被《激进政治经济学评论》拒绝了。我需要得出更明确的结论。我可能不会再继续下去了。密
84th RADES tests Air Force’s primary ground deployable radar
俄勒冈州 ANG 第 116 ACS 为期三周的基线评估和优化包括严格的测试、使用 RADES 有机软件进行空中交通分析以及雷达参数的优化。
