Measuring perception in AI models
感知——通过感官体验世界的过程——是智能的重要组成部分。而构建具有人类水平的感知理解世界的代理是一项核心但具有挑战性的任务，这在机器人、自动驾驶汽车、个人助理、医学成像等领域变得越来越重要。所以今天，我们推出了感知测试，这是一个使用真实世界视频来帮助评估模型感知能力的多模式基准。
Measuring perception in AI models
感知 - 通过感官体验世界的过程 - 是智力的重要组成部分。对世界具有人层感知理解的建筑代理是一项核心但具有挑战性的任务，在机器人技术，自动驾驶汽车，个人助理，医学成像等方面变得越来越重要。因此，今天，我们推出了感知测试，这是一种使用现实世界视频的多模式基准测试，以帮助评估模型的感知能力。
Measuring perception in AI models
感知 - 通过感官体验世界的过程 - 是智力的重要组成部分。对世界具有人层感知理解的建筑代理是一项核心但具有挑战性的任务，在机器人技术，自动驾驶汽车，个人助理，医学成像等方面变得越来越重要。因此，今天，我们推出了感知测试，这是一种使用现实世界视频的多模式基准测试，以帮助评估模型的感知能力。
Measuring perception in AI models
感知 - 通过感官体验世界的过程 - 是智力的重要组成部分。对世界具有人层感知理解的建筑代理是一项核心但具有挑战性的任务，在机器人技术，自动驾驶汽车，个人助理，医学成像等方面变得越来越重要。因此，今天，我们推出了感知测试，这是一种使用现实世界视频的多模式基准测试，以帮助评估模型的感知能力。
How to avoid machine learning pitfalls: a guide for academic researchers
本文档简要概述了使用机器学习技术时出现的一些常见错误，以及如何避免这些错误。它主要作为研究生的指南，并重点关注学术研究中特别关注的问题，例如需要进行严格的比较并得出有效的结论。它涵盖了机器学习过程的五个阶段：模型构建之前要做什么、如何可靠地构建模型、如何稳健地评估模型、如何公平地比较模型以及如何报告结果
PUBLICATION NOTICE: New and Enhanced Tools for Civil Military Operations (NET-CMO)
摘要：与民用军事行动 (CMO) 相关的地理空间建模旨在增加对区域稳定性的了解，协助外国人道主义援助 (FHA)，并为部队卫生防护 (FHP) 作战规划任务提供支持。然而，当前的地理支持方法和技术缺乏支持复杂任务分析工作的整体能力，这些任务分析工作的重点是了解这些重要的稳定因素并减轻对陆军士兵和平民的威胁。 CMO 分析师、规划者和决策者不具备从空间和数量上识别感兴趣区域 (ROI) 的强大能力，这些区域可能会在未来发生冲突的地区经历诸如媒介传播疾病等健康风险激增的情况。此外，由于普遍缺乏基于地理的健康评估模型和衍生的最终产品，CMO 利益相关者在制定全面的区域研究和计划（例如行动方针（C
Mathematical model for predicting the thickness of the anodic oxide coating on AMg6 aluminum alloy
解决了AMg6铝合金阳极氧化膜厚度对阳极氧化各工艺参数依赖性的回归模型构建问题。确定了阳极氧化的关键因素是电流密度、温度和时间。获得了描述涂层厚度对技术参数的依赖性的经验方程。评估模型质量并提供结果的图形解释。平均近似误差为 7.032%。
