U.S. Army Rangers: Masters of Special Operations
美国陆军游骑兵是美国军队中最精锐、最受尊敬的部队之一。游骑兵的历史可以追溯到殖民时期的美国，它隶属于美国陆军第 75 游骑兵团，这是一支轻型步兵部队，经过训练，可在世界各地快速、精确、高效地部署。他们能够在具有挑战性的环境中开展行动……阅读更多»美国陆军游骑兵：特种作战大师美国陆军游骑兵：特种作战大师一文首次出现在特种作战勇士基金会上。
U.S. Army Rangers: Masters of Special Operations
美国陆军游骑兵是美国军队中最精锐、最受尊敬的部队之一。游骑兵的历史可以追溯到殖民时期的美国，是美国陆军第 75 游骑兵团的一部分，这是一支轻型步兵部队，经过训练，可在世界各地快速、精确、高效地部署。他们能够在具有挑战性的环境中开展行动，……阅读更多»美国陆军游骑兵：特种作战大师美国陆军游骑兵：特种作战大师一文首先出现在特种作战勇士基金会。
Crime-fighting giant rats versus wildlife trade
经过训练的巨鼠可以通过嗅探交通枢纽的集装箱来检测四种常见的非法产品：象牙、犀牛角、穿山甲鳞片和非洲黑木，从而打击非法野生动物贩运。据估计，非法野生动物贸易每年价值高达 230 亿美元，对保护构成重大威胁。非洲巨鼠 […]
机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 系统在训练和评估时严重依赖人工注释的数据。在这种情况下，一个主要的挑战是注释错误的发生，因为它们的影响会降低模型性能。本文介绍了一种预测错误模型，该模型经过训练可检测三个行业规模的 ML 应用程序（音乐流、视频流和移动应用程序）的搜索相关性注释任务中的潜在错误。利用来自广泛的搜索相关性注释程序的真实数据，我们证明可以使用... 预测错误
Predicting Soil Moisture Content Using Physics-Informed Neural Networks (PINNs)
摘要：近地表土壤含水量等环境条件是物体检测问题中的宝贵信息。然而，如果没有主动感知，通常无法以必要的规模获得此类信息。理查兹方程是一个描述非饱和土壤入渗过程的偏微分方程 (PDE)。求解理查兹方程可以得到有关土壤体积含水量、水力传导率和毛细管压力头的信息。然而，由于理查兹方程的非线性，它很难近似。有限差分法 (FDM) 和有限元法 (FEM) 等数值求解器是近似理查兹方程解的常规方法。但此类数值求解器在实时使用时非常耗时。物理信息神经网络 (PINN) 是依赖物理方程近似解的神经网络。一旦经过训练，这些网络就可以快速输出近似值。因此，PINN 在数值 PDE 社区中引起了广泛关注。该项目旨在将
Killing Zone: High Nose, High Power!
每周的灵感和想法都在这里！明天的 SAFE 网络研讨会将讨论滑行着陆机动及其在培养方向舵意识和“控制勇气”方面的重要作用。胆小的飞行员很危险；他们仍然害怕倾斜和完全控制应用，因此通常在评估中提供平淡无奇的滑行着陆版本。很多时候，这种机动没有经过训练……继续阅读“杀戮区：高机头，高功率！”文章《杀戮区：高机头，高功率！》首先出现在航空理念和讨论中！。
Improving GFlowNets for Text-to-Image Diffusion Alignment
这篇论文被 ICML 2024 的 Foundation Models in the Wild 研讨会接受。扩散模型已成为生成视觉数据的实际方法，这些模型经过训练以匹配训练数据集的分布。此外，我们还希望控制生成以满足所需的属性，例如与文本描述的对齐，这可以通过黑盒奖励函数来指定。先前的工作通过基于强化学习的算法对预训练的扩散模型进行了微调，以实现此目标。尽管如此，它们仍存在一些问题，包括信用分配缓慢……
Time Series Are Not That Different for LLMs
利用 LLM 的力量进行时间序列建模基础模型推动了计算语言学和计算机视觉领域的最新进步，并在人工智能 (AI) 中取得了巨大成功。成功的基础模型的关键思想包括：海量数据：庞大而多样的训练数据涵盖了全面的分布，使模型能够近似任何潜在的测试分布。可转移性：记忆和回忆所学信息的机制，例如提示 [1] 和自我监督的预训练 [2]，使模型能够有效地适应新任务。在 LLM 成功之后，时间序列基础模型的开发变得更加密集。图片来自论文 https://arxiv.org/pdf/2403.14735.大型时间序列基础模型 (LTSM)随着基础模型在计算语言学领域的成功，越来越多的研究工作旨在在另一种类型的序列
TensorFlow Transform: Ensuring Seamless Data Preparation in Production
利用 TensorFlow Transform 扩展用于生产环境的数据管道照片由 Suzanne D. Williams 在 Unsplash 上拍摄数据预处理是任何机器学习管道的主要步骤之一。Tensorflow Transform 可帮助我们在分布式环境中通过庞大的数据集实现它。在进一步介绍数据转换之前，数据验证是生产管道流程的第一步，这已在我的文章《在生产管道中验证数据：TFX 方式》中介绍过。请阅读本文以更好地理解本文。我已在此演示中使用 Colab，因为配置环境更容易（也更快）。如果您处于探索阶段，我也会推荐 Colab，因为它可以帮助您专注于更重要的事情。ML 管道操作从数据提取和
Guardians of the night: Conservation dogs fostering human-elephant coexistence
在卡纳塔克邦 Bannerghatta 国家公园中心地带，A Rocha India 引入了大象反掠夺犬队 (EaDDS)，以应对日益加剧的人象冲突。该计划利用经过训练的比利时马林诺斯犬，旨在预先发现并阻止大象进入农田，促进社区和野生动物之间的和谐共存。
Making Speech Recognition Streamlined with Remote Speech Data Collection
在当今数字化至上的世界中，数据所扮演的角色变得极为关键。无论是用于业务预测、天气预报，还是训练人工智能，数据都是必需的。机器学习等技术利用高质量的训练和测试数据来训练其模型。Siri 和 Alexa 是经过训练的语音或声音的一些常见示例 [...]
当你看到一只狗时就想抚摸一只狗，这是人的本性。然而，当你走近樱桃角海军陆战队航空站的一只军用工作犬时，你很快就会注意到它们的项圈上用亮黄色字母缝着“请勿养宠物”字样，并且在不远处还有一名训练员。尽管有些人可能会感到失望，但重要的是要注意这一警告，因为MWD经过训练可以检测危险物质并根据命令进行攻击......
Нейросеть проследит за лесами Тюмени
JSC ER-Telecom Holding (TM Dom.ru Business) 总结了秋明地区视频监控系统的工作成果，该系统可在发生早期阶段预防森林火灾。经过训练的神经网络能够主动识别火源、确定其坐标并通知调度员。
Soldiers of 194 CAB sharpen combat skills
观察员教练/训练员分配给西部第一陆军师第五装甲旅，经过训练、验证并准备部署士兵分配给...
Wallisville Lake Project now accepting applications for the 2020 – 2021 feral hog removal season
美国陆军工程兵团加尔维斯顿区沃利斯维尔湖项目办公室工作人员现正在接受使用训练有素的狗和诱捕来清除野猪的申请。该项目将通过随机抽签向使用经过训练的狗的个人提供 30 个许可证。猎狗者的申请将于九月份接受。全年还将向那些有兴趣在项目土地上捕获野猪的人提供数量有限的捕获许可证。
AWS DeepComposer – музыкальная клавиатура на основе искусственного интеллекта
随着 AWS re:Invent 的启动，Amazon 推出了 DeepComposer，这是一款为开发人员构建的基于机器学习算法的音乐键盘。 AWS DeepComposer 由两个八度音阶、32 个键组成 - 您可以使用经过训练的人工智能模型或您自己的算法来使用它。
Recovery dogs, handlers from US, Canada convene at Fort Riley for training
无论是由于犯罪、事故还是自然灾害，如果需要寻找死者，可以带一只经过训练可以检测人类遗骸最轻微气味的狗。
Sky Soldiers, Dragoons train as one on lightweight water purification system
GRAFENWOEHR，德国——在最恶劣的环境中，在没有庇护所和水的情况下，普通人最多可以生存三个小时，没有水最多可以生存三天。士兵经过训练和塑造能够适应任何环境，但是...
