Michael Overton Interviewing Margaret Wright On Operations Research
我不知道这些应该按什么顺序排列，也不知道这是否是整个采访。在偶然发现这一点之前，我不知道玛格丽特·赖特 (Margaret Wright) 或迈克尔·奥弗顿 (Michael Overton)。显然她曾经是工业和应用数学家协会的主席，在斯坦福大学与乔治·丹齐格共事等等。线性规划是多项式时间吗？卡梅克的算法创建算法和编写软件在GTE Sylvania的第一份工作早年在加利福尼亚州、亚利桑那州并选择斯坦福大学在斯坦福大学进行运筹学在斯坦福大学委员会和SIAMA顾问委员会以及NAS的数学和计算机科学系教授意外的成就和进步女性我想我还没有意识到过去几十年取得了多大的进步：“……但是回顾过去，看看我们所
2026年度の社会保障予算を分析する－診療報酬は30年ぶりの高水準、介護・障害福祉も期中改定、高額療養費の見直しも
■概要 2025年2月召开的特别国会会议正式开始了2026年度政府初始预算案的审议。2025年12月内阁批准了2026年度初始预算案后，由于突然举行大选而中断了审议，但内容未作任何修改，在特别国会会议上开始了审议。一般账户规模较上年初期增长6.2%，达到1,223,092亿日元，连续第二年创历史新高。其中，约占总支出三分之一的社会保障相关预算比上一财年的初始数字增加了2.0%，达到390,559亿日元。今年是医疗机构医疗费用审查之年，医疗机构因物价上涨而面临管理危机，相关组织和执政党要求财政支持的呼声日益强烈。最终，2025年补充预算中提供了1万亿日元的国家资金，医疗费用修订率提高了3.09%
What do students need to know about gambling?
Common Sense Media 的一份报告称，年轻男孩可能面临最高的风险，他们的行为有时会受到电子游戏和社交算法的刺激。
Does eating caviar make you a millionaire?
观察性研究的作者描述了他们的方法。他们拥有包含许多相关变量的大型数据集，并使用由自动算法选择协变量的预测模型。不出所料，他们得出结论，鱼子酱是财富的一个风险因素，但要格外小心，避免在[...]
Soft Computing, Volume 30, Issue 2, February 2026
1) 基于量子安全轻量级模糊提取器的医疗物联网用户认证方案作者：Arman Ahmad, S. Jagatheswari, R. Praveen 页数：787 - 8082) 基于涉及房屋最优选择的区间 2 型中智数的决策作者：Muhammad Touqeer, Ehtisham Rasool, Soheil Salahshour页面：809 - 8213）通过神经网络模型进行比特币和以太坊交易策略作者：Mimmo Parente，Luca Rizzuti页面：823 - 8344）基于参考向量和超距离的多目标进化算法作者：Xujian Wang，Yongjin Jing，Minli Yao页
The Role of Human Interaction in Deep Learning
你和我一样喜欢“闪亮”的东西吗？如果是这样，请不要担心，因为这是人性。我们经常发现自己被最新的数字工具所吸引，例如人工智能驱动的平台和虚拟环境。虽然这些创新在扩展资源方面提供了令人难以置信的潜力，但它们经常错过教育体验中最关键的组成部分：人的因素。真正的学习，特别是支持颠覆性思维和深度认知参与的学习，不会发生在屏幕和算法的真空中。它是通过联系发生的。为了真正改变学生的成绩，我们必须将注意力重新转移到人际互动的力量上。深度学习不是一种被动的消费行为；这是一个积极的社会过程。当我它得到了数十年严格研究的支持。学习从根本上来说是一种社会努力。当学生与导师或导师面对面互动时，他们不仅仅是在接收信息。他
Featured video: Coding for underwater robotics
林肯实验室实习生 Ivy Mahncke 开发并测试了帮助人类潜水员和机器人在水下导航的算法。
The Gap Between Junior and Senior Data Scientists Isn’t Code
为什么我对复杂算法的痴迷实际上阻碍了我的职业生涯。初级和高级数据科学家之间的差距不是代码，这篇文章首先出现在《走向数据科学》上。
Nithin Mohan — Why AI Breakthroughs Depend on Supercomputing Discipline
执行摘要。随着企业竞相采用人工智能，HPE 领导者 Nithin Mohan 解释了为什么基础设施而非算法正在成为真正的限制因素。他概述了百亿亿级计算、代理系统可靠性和分布式人工智能操作如何重新定义从令人印象深刻的演示到经济上可行的生产系统所需的条件。随着生成式人工智能引起董事会的关注，[...]
Complex & Intelligent Systems, Volume 12, Issue 2, February 2026
1) I2D-SGG：通过关系内和关系间依赖关系的联合建模来生成场景图作者：Juan Lei，Jiangpeng Tian，Zhiwei He2) 一种用于可控且连贯音乐生成的和弦控制变压器作者：Zhiqiang Gang3) 基于评论和描述的冷启动下神经矩阵分解的深度推荐算法作者：Kechao Li，Nor Ashikin Mohamad Kamal4) Semantic实用程序驱动的面向任务的分裂联邦学习的客户端选择作者：刘泽培，金志刚，吴晓东5）基于协同进化的覆盖任务中的快速多AUV多区域覆盖路径规划器作者：蔡昌，刘雨辰，蔡雷6）一种改进的农业无人机方向感知的轻量灌溉渠分割网络作者：倪建
Progressive Robotics Launches AnyStack: A Turnkey Solution for Mixed Palletizing in Modern Logistics
在先进的人工智能视觉和智能堆垛算法的支持下，该系统即使在高混合、高变化的环境中，也能实时识别箱子，动态计算最佳堆垛顺序，并构建稳定的混合 SKU 托盘。
Tech Is Taking Over Olympic Curling
在今年的意大利冬奥会上，争议从指尖开始。一次有争议的双触——冰壶运动员是否刷过一块移动的石头两次——引发了抗议、充满脏话的交流以及关于体育精神的激烈争论。在一项以相互信任和将竞争作为共同技能测试理念为荣的游戏中，即使是不当行为的暗示也可能远远超出单一结果。但如果双击可以动摇这项运动，那么当争议不是关于指尖而是关于算法时会发生什么？这个问题掩盖了由机器学习和新一代人工智能驱动的机器人驱动的分析的兴起，这些机器人可以扔石头，读冰，并以机器精度计算策略。相关：米兰-科尔蒂纳冬奥会首次亮相的下一代运动智能机器人中的一些机器人，例如“Curly”，已经在正面竞争中击败了人类精英对手。其他人的设计要么是为
Perseverance Smashes Autonomous Driving Record on Mars
本文是我们与 IEEE Xplore 合作的独家 IEEE Journal Watch 系列的一部分。在过去的火星任务中，比如好奇号和机遇号漫游车，机器人主要依靠来自数百万英里之外的人类指令来安全地在火星景观中航行。另一方面，毅力号火星车几乎完全自主地穿越了这片布满巨石的外星土地，打破了之前在火星上自动驾驶的记录。好奇号火星车自主完成了约 6.2% 的行程，而自着陆以来的第 1,312 个火星日（2024 年 10 月 28 日），毅力号则自主完成了约 90% 的行程。 Perseverance 能够以极少的计算能力完成这样的壮举，这要归功于其专门设计的自动驾驶算法、增强型自主导航（ENav）
Video Friday: Humanoid Robots Celebrate Spring
Video Friday 是您每周精选的精彩机器人视频，由您在 IEEE Spectrum 机器人领域的朋友收集。我们还发布了未来几个月即将举行的机器人活动的每周日历。请将您的活动发送给我们以供收录。ICRA 2026：2026 年 6 月 1-5 日，维也纳享受今天的视频！因此，人形机器人正在接近人类表现的巅峰。但我要指出的是，这很可能距离机器人性能的巅峰还很远，还没有得到有效的利用，因为它需要的不仅仅是复制人类。[Unitree]《中国街舞》将轻盈变成重力，将节奏变成冲击力。这是金属与节拍的正面碰撞。这个农历新年，请观看 PNDbotics Adam 带来的不一样的热度。[ PNDboti
The Digital Flight Control Computer: The Brain of Modern Fly-by-Wire Aircraft
在当代航空领域，数字飞行控制计算机 (DFCC)，通常称为飞行控制计算机 (FCC)，是电传飞行 (FBW) 系统背后的中央智能。这种复杂的电子装置彻底改变了飞行员与飞机的互动方式，从机械连接转变为精确的计算机介导的控制。通过处理输入、应用智能算法和命令执行器，DFCC 可实现更安全、更高效和高度机动的飞行。从机械到数字：简要的历史演变数字飞行控制之旅始于传统的机械系统，其中电缆、滑轮和杆直接将飞行员控制装置与副翼、升降舵等飞行表面连接起来……《数字飞行控制计算机：现代电传飞行器的大脑》一文首次出现在航空和国防市场报告上。
Breaking encryption with a quantum computer just got 10 times easier
常用的 RSA 加密算法现在只需 100,000 个量子比特的量子计算机就可以破解，但构建这样一台机器的技术挑战仍然众多
Train CodeFu-7B with veRL and Ray on Amazon SageMaker Training jobs
在这篇文章中，我们将演示如何在由 SageMaker 训练作业管理的分布式 Ray 集群中使用组相对策略优化 (GRPO) 和 veRL 来训练 CodeFu-7B（一种用于竞争性编程的专用 70 亿参数模型），veRL 是一个灵活高效的大型语言模型 (LLM) 训练库，可直接扩展各种 RL 算法，并与现有 LLM 基础设施无缝集成。我们将介绍完整的实施过程，涵盖数据准备、分布式训练设置和全面的可观察性，展示这种统一的方法如何为复杂的 RL 训练工作负载提供计算规模和开发人员体验。
AI Bots Formed a Cartel. No One Told Them To.
研究表明算法定价并不是代码中的错误。这是数学的一个特征。后人工智能机器人形成了卡特尔。没有人告诉他们。首先出现在《走向数据科学》上。
