Depth Pro: Sharp Monocular Metric Depth in Less Than a Second
我们提出了零样本度量单目深度估计的基础模型。我们的模型 Depth Pro 合成了高分辨率深度图，具有无与伦比的清晰度和高频细节。预测是度量的，具有绝对尺度，而不依赖于元数据（例如相机内在函数）的可用性。而且该模型速度很快，在标准 GPU 上 0.3 秒内即可生成 225 万像素的深度图。这些特性是由许多技术贡献实现的，包括用于密集预测的高效多尺度视觉变换器、结合了……的训练协议
Recorded Webinars for Weights and Measures Available On-Demand!
网络研讨会培训已成为向度量衡社区提供灵活、可访问且具有成本效益的教育内容的有力工具。NIST OWM 收到大量提供法定计量文献标准的请求
Witness Testing in Official Weights and Measures Inspections
度量衡检验为商业称重和测量设备的准确性提供了法律要求的独立验证；为竞争企业提供公平的竞争环境；并帮助确保消费者物有所值
Optimal Metric Distortion for Voting — A Proof from the Book
在这篇文章中，我们将重新讨论投票理论中的（确定性）度量扭曲猜想，该猜想最近由 Gkatzelis、Halpern 和 Shah [GHS20] 证明，并由 Kempe 和 Kizilkaya [KK22] 优雅地重新证明。该猜想涉及以下问题。假设我们举行一场选举，选民和候选人位于度量空间中，但我们唯一拥有的信息是选民按距离递增顺序对候选人的排名。候选人的成本是他们与选民的总距离。我们能否设计一条投票规则，始终选择成本接近最低可能的候选人？（理想情况下，只比最小值差一个小因素，在文献中称为扭曲。）先验地，这似乎是一项不可能完成的任务。如果不知道实际距离，你怎么可能做到这一点？事实证明，知道距离的
Reporting an R-Squared Measure for Count Data Models
这篇文章的灵感来自于我前段时间收到的一封电子邮件，该邮件来自一位博客读者。我认为，更“广泛”的回应可能会引起其他读者的兴趣......尽管存在许多局限性，但在报告最小二乘回归结果时，包括判定系数 (R2) 或其“调整后”的值是标准做法。就我个人而言，我认为 R2 是我们结果中包含的最不重要的统计数据之一，但我们都这样做。（请参阅上一篇文章。）如果所讨论的回归模型是线性的（在参数中）并且包含截距，并且如果参数由普通最小二乘法 (OLS) 估计，则 R2 具有许多众所周知的属性。这些包括：0 ≤ R2 ≤ 1。如果我们向模型中添加回归量，R2 的值不会减小。无论我们将这个度量定义为“解释平方和”与
Research notebook: substance use quality measures
我没有在该领域的特定论文上进行许多帖子，而是在一个怪物帖子中放了一堆。超级很长。但这只是一个“研究笔记本”类型的帖子，主要用于我自己的未来用途。如果您感兴趣，那就好多了。如果不是这样，您是否不高兴只是研究笔记本上的一个[…]：物质使用质量措施首先出现在偶然的经济学家上。
Readmission rates’ relation to other measures of quality
Matthew Press等人的“测量医院质量的再入院率限制表明需要增加指标”：2011年的再入院率与医院质量的其他常用指标（附录E）有弱或反相关。在所有死亡率的四分位数中，平均再入院率没有显着差异[…]后再入院率与其他质量指标的关系首先出现在附带经济学家。
Scientists Capture W State, Unlocking Quantum Teleportation
科学家证明了W个州的第一个纠缠度量，这是量子信息传输和计算的突破。量子纠缠强调了古典物理和量子物理学之间的深刻鸿沟。在这种现象中，每个光子的状态都不能独立描述，挑战了每个粒子都有自己独特的现实的经典观点，即深入[...]
十工宽带无线电爆发（具有数百个MHz到几个GHz的频率）。在太阳能情况下，此类爆发已被归类为十型类型IV（T-IVDM）爆发。它们的光谱通常包含大量的精细结构，例如脉动，尖峰和各种吸收结构。这使它们与他们的度量和厘米对应物不同。由于缺乏成像[...]
The Danger of Fed Credibility under Assault
如果信誉降低，则随着一次性价格水平的提高，关税引起的成本冲击不太可能表现出来，并且更有可能刺激通货膨胀。图1：美联储通货膨胀可信度的Bordo-Siklos度量（蓝色）。计算假设与PCE目标一致的CPI目标为2.45％。 9月的观察是初步的。浅橙色阴影表示[…]
Poverty Ticked Up Among US Seniors In 2024
贫困在2024年的美国老年人在美国的老年人中提高了滴答。 18岁以下的年轻人，尽管该小组的情况从2023年的15.3％提高到2024年的14.3％，以及18至64岁的年轻人，从10％下降到了这一时期的9.6％，在此期间，这张图表在此图表中，这张图表着眼于官方贫困措施，基于TAX现金的官方衡量标准，并以2009年为基础，以衡量国家的经济范围，以范围介绍了一定的经济趋势。补充贫困度量（SPM）。与官方措施不同，税后SPM考虑了诸如食品和住房补贴和医疗自付费用之类的因素，将其与反映实际支出的贫困阈值进行了比较，同时还考虑了住房成本的区域差异。在2024年，老年人的SPM率从前几年的14％中提高了15
- 通过新政的民主党，我们拥有8月的消费通货膨胀率，让我们看一下普通工人的实际工资和收入。昨天我们了解到，消费者的通货膨胀率也上涨了0.4％，因此，实际平均工资和总薪资的增长毫不奇怪。首先，这是实际平均每小时工资的历史前图（红色，左，左规模）和绝对程度（蓝色，右尺度）的历史前图。如您所见，Yoy实际工资的下降一直是不错的 - 虽然远非完美 - 衰退的前提：劳动力本身的循环使度量严重复杂。特别是，从1970年代初到1990年代中期，随着巨大的婴儿潮一代以及大多数妇女的进入，真正的工资经历了一代抑郁症。一旦消化了最后一个婴儿潮一代和女人，实际工资就开始又上升了。即使在此期间，当工资下降远远超过趋势
Housing remains recessionary. Why hasn’t one happened yet?
- 新政的民主党人大流行时期一直是许多过去关系的例外。今天早上有关住房建设的数据提出了有关是否还将包括在这些例外中的住房的问题。这是因为数据在经典的几个月中一直是经典的衰退，但经济并没有过去。总的来说，今天早上关于住房许可证，开始和施工的报告延续了发布多年数量低的趋势，但下降趋势可能会减弱。Permits（如下图中的黄金）下降了-39,000至1.354年，而较嘈杂的开始（蓝色）开始增加-70,000至-70,000至1.428年化。特别是前者仍然非常接近其流行后低点。最不嘈杂的度量标准，并传达了最多的信号，单个家族开始（红色），每年增长了1,000至870,000的年度：在上图中，我将其归一
Revisiting the Great Divergence in State Education Spending
重新审视了几年前2025a的州教育支出中的巨大分歧，我们快速地研究了高支出和低支出国家之间K-12教育支出的差异，以及自1990年代初以来的“差异”是否发生了变化。简而言之，我们发现这种差异大幅增长，这实际上是从2007 - 09年衰退的长期来看开始的。让我们使用另外几年的数据来更新简单的描述性分析，并讨论为什么它可能会令人不安。在下图中，每个蓝绿色圆是一个单独的状态，每个圆的“列”代表给定年份的状态传播。红色钻石是未加权的全国平均水平。在垂直轴上，我们预测了一个人口普查儿童贫困率（大约是平均率），控制劳动力成本，人口密度和入学人数为10％。此度量来自我们的SFID状态数据集（请注意，该图
How algorithms are changing the way we speak
社交媒体已经诞生了整个词典，这些词典在线被数百万在线复制 - 即使这些单词实际上并不意味着Skibidi。在今天的节目中，我们与作家Adam Aleksic谈论Tiktok和Instagram的参与度量和病毒模因如何在扭曲的速度上重新启动我们的大脑，并转化了语言，Adam Aleksic的书是Algospeak：Algoseak的书：社交媒体如何在语言上与我们的《夏天》中的“汇率”录制的播放范围：通过苹果播客或plus.npr.org。塞拉华雷斯（Sierra Juarez）的事实检查。音乐通过滴电。找到我们：Tiktok，Instagram，Facebook，新闻通讯。
Is Your Quantum Computer Faking It? Physicists Unveil a “Quantum Lie Detector”
一个新的测试证实了大规模系统（包括多部分相关）的深度量子行为。是否可以验证大量子系统是否真正遵循量子力学的异常原则，还是仅仅遵循了这一原则？在一项开创性的实验中，来自莱顿，北京和杭州的物理学家回答了这个问题。 [...]
Climate Oscillations 11: Oceanic Niño Index (ONI)
enso至少在过去的35年中，影响世界各地的天气，但不会跟踪全球平均表面温度（GMST）。 GMST是气候变化的适当度量吗？
Confusion Matrix Made Simple: Accuracy, Precision, Recall & F1-Score
如何评估分类模型并了解哪些度量最重要的是最重要的。
