These Mesmerizing Anemones Have a Glowing Layer of Protection
海洋生物学家发现，一种能增强荧光输出的蛋白质也具有抗氧化特性
David Harvey 报道称，人工智能抓取最终可能会成为修订后的新西兰公平数字新闻谈判法案的一部分。该法案定义了什么是人工智能系统和人工智能服务，并继续将人工智能系统与新闻内容联系起来，以训练人工智能系统。重点在于新闻内容如何用于训练数字平台或人工智能系统。第一个要素是必须使用新闻内容训练人工智能系统。这与法案中新闻内容的定义有关。训练必须产生输出，如果人工智能系统能够或促进输出的生成，就会发生这种情况。他继续讨论技术要素，比如这些定义是否有效等等。更好的潜在问题似乎是为什么有人认为这里有一个需要解决的问题。网站限制抓取很简单。如果有人愿意支付足够的费用来允许，新闻网站授权其内容用于人工智
摘要：本《沿海和水力学工程技术说明》（CHETN）介绍了对位于北卡罗来纳州达克的美国陆军工程研究与发展中心 (ERDC)、沿海和水力学实验室 (CHL)、野外研究设施 (FRF) 的快速部署雷达和相关软件的评估，该雷达和相关软件用于表征浪区波浪、洋流和水深。该项目是应美国海军陆战队 (USMC) 作战实验室的要求进行的。2023 年 7 月至 8 月期间，第 1 版高级战术意识套件-雷达远征 (ATAK-ER V1) 系统部署了 15 次，以观察可能影响雷达处理的一系列波浪、水位和风况。然后将系统的产品与 FRF 的持续运行现场仪器和每月的水深测量进行比较，以量化输出的准确性和可靠性。已确定该
机器学习，特别是深度神经网络，专注于开发能够准确预测结果并量化与这些预测相关的不确定性的模型。这种双重关注在医疗保健、医学成像和自动驾驶等高风险应用中尤其重要，在这些应用中，基于模型输出的决策可能会产生深远的影响。准确的不确定性估计有助于评估 MIT 研究人员提出 IF-COMP：一种可扩展的不确定性估计解决方案，并在分布偏移下改进深度学习中的校准 首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Applying RLAIF for Code Generation with API-usage in Lightweight LLMs
这篇论文被 ACL 2024 的自然语言推理和结构化解释研讨会接受。人工智能反馈强化学习 (RLAIF) 已在各个领域展现出巨大潜力，包括减轻 LLM 输出的危害、增强文本摘要和数学推理。本文介绍了一个 RLAIF 框架，用于提高轻量级（<1B 个参数）LLM 的代码生成能力。我们特别关注需要编写适当 API 调用的代码生成任务，这很有挑战性，因为众所周知的问题......
Unpacking China’s industrial policy and its implications for Europe
解析中国的产业政策及其对欧洲的影响HectorMon, 05/13/2024 - 10:48中国通常被认为是产业政策的成功应用。中国产业政策的一个重要特点是，它的目标是在战略目标框架内，为国有经济和私营经济提供融资方面的公平竞争环境。这一目标与欧盟等市场经济体无关，只适用于国有企业明显享有特权的市场经济体。尽管进行有效比较存在困难，但我们对中国如何在各个部门实施产业政策的分析表明，在某些领域取得成功，但并非全部。更重要的是，中国的生产率增长已经持续下降了二十年。鉴于中国在产业政策上投入了大量资源，而补贴只是其中的一部分，令人惊讶的是，成功并没有变得更加明显。这与任人唯亲、地方保护主义等因素有关
Teaching with AI with Author Eddie Watson
在这场热烈的对话中，主持人 Mike Palmer 与美国大学协会数字创新副总裁 C. Edward Watson 博士进行了交流。Eddie 分享了他的新书《用人工智能教学：人类学习新时代的实用指南》中的见解，探讨了 ChatGPT 等生成式人工智能工具对高等教育的实际影响。我们深入探讨了人工智能带来的紧迫挑战，从学术诚信问题到培养学生人工智能素养的必要性。Eddie 为教育工作者提供了务实的策略，例如允许延长作业时间以减少作弊诱惑，以及设计强调人类评估和辨别能力而非死记硬背输出的评估。在整个过程中，我们深入探讨了人工智能作为合作伙伴的创造潜力，产生想法和隐喻以增强学习体验。 Eddie 描
How Much Horsepower Does a TPE331 Have?
由霍尼韦尔航空航天公司开发的 TPE331 涡轮螺旋桨发动机因其在各种飞机应用中的强劲性能和多功能性而闻名。用于衡量飞机发动机功率输出的关键指标之一是马力 (HP)。那么，TPE331 有多少马力？TPE331 的马力输出 […]The post TPE331 有多少马力？首先出现在 CD 航空服务上。
Artificial Intelligence in Natural Hazard Modeling: Severe Storms, Hurricanes, Floods, and Wildfires
GAO 的发现GAO 发现，机器学习是一种使用算法来识别信息模式的人工智能 (AI)，它正在应用于严重风暴、飓风、洪水和野火等自然灾害的预测模型，可能导致自然灾害。一些机器学习模型在日常预报中得到实际应用，例如可以缩短严重风暴预警时间的模型。机器学习的一些用途被认为接近可操作，而另一些则需要多年的开发和测试。GAO 确定了将机器学习应用于该领域的潜在好处，包括：从而增加建模成本。通过更充分地利用可用数据、使用传统模型无法使用的其他数据以及创建合成数据来填补空白，提高模型的准确性。通过改进集成建模（从众多模型生成组合预测的过程）以及更好地利用历史数据来减少模型输出的不确定性。使用机器学习预测自然
Training Diffusion Models with Reinforcement Learning
使用强化学习训练扩散模型replay扩散模型最近已成为生成复杂高维输出的事实标准。您可能知道它们能够制作令人惊叹的 AI 艺术和超逼真的合成图像，但它们也在药物设计和连续控制等其他应用中取得了成功。扩散模型背后的关键思想是将随机噪声迭代地转换为样本，例如图像或蛋白质结构。这通常被激发为最大似然估计问题，其中模型被训练以生成尽可能接近训练数据的样本。然而，扩散模型的大多数用例并不直接与匹配训练数据有关，而是与下游目标有关。我们不只是想要一张看起来像现有图像的图像，而是一张具有特定外观的图像；我们不只是想要一个物理上合理的药物分子，而是想要一个尽可能有效的药物分子。在这篇文章中，我们展示了如何使用
A friendly introduction to Generative Adversarial Networks
到目前为止，我们一直在讨论判别模型，它将输入特征 x 映射到标签 y 并近似 P(y/x)——贝叶斯定律。生成模型则相反，它们试图根据标签预测输入特征。假设给定的标签是 y，我们看到某些特征 x 的可能性有多大。它们近似 P(x 和 y) 的联合概率。来源：Medium / CycleGAN生成对抗网络 (GAN)来源：O'ReillyGAN 的组成部分：1. 生成器——这是一个逆 CNN，当我们沿着 CNN 链前进并在输出处提取特征时，该网络不会压缩信息，而是将随机噪声作为输入特征并在其输出处生成图像。2. 鉴别器——鉴别器是一个 CNN，它查看来自训练集和生成器输出的图像，并将它们分类为真
Understanding Convolutional Neural Networks (CNN) with an example
完成 Coursera 深度学习专业课程 #4 后，我想写一个简短的总结来帮助大家理解/复习卷积神经网络 (CNN) 的概念。让我们通过一个例子来理解 CNN - 图 1。CNN 示例 - 来源：Coursera DL Specialization假设您有一个 32x32 的图像，其中包含从 0 到 10 的数字，具有 3 个通道 (RGB)。您将它通过第一个卷积层 (CL1) 中大小为 f 的过滤器。过滤器的输出图像的大小是多少？输出图像的大小通过以下公式计算：来源：Medium 在我们的例子中，假设填充为 0 且步幅为 1。上述公式得出图像的高度和宽度的输出大小均为 28x28。好吧，这是
Non-linear Activation Functions for Neural Networks Simplified
激活函数是形成神经元输出的函数。它为预测添加了非线性，并使基于神经网络的预测器比线性模型好得多。我们通常会问自己应该使用哪种激活函数？答案是，这个问题没有一个万能的答案。这取决于具体情况。让我带您了解最常用的激活函数及其优缺点，以帮助您做出更好的决定。我们可以定义自己的激活函数以最好地满足我们的需求，最常用的激活函数是：1. S 型激活函数 2. Tan 双曲激活函数 3. ReLU（整流线性单元） 4. Leaky ReLU 它们每个的样子如下：图片来源：DeepLearning.ai 专业化 1. S 型激活函数 S 型激活函数的范围在 0 到 1 之间。它看起来像我们在不同研究领域中看到
Loss Function with Cross Entropy made simple
我在 Google 的 Udacity 深度学习课程上找到了这个。 我将详细说明这些笔记，以帮助您更好地理解这个概念。 符号：D（S，L）是交叉熵L是用于训练的标签S（Y）是多项逻辑分类的每个类的概率的 softmax 输出。 为什么叫多项逻辑分类？ 让我们看下面的图，有一个输入向量 X，我们用它来训练线性模型，也称为逻辑回归模型 - Wx + b。 这会产生 logit，也就是分数 Y，它进一步输入到 softmax 激活中以获得概率输出。 线性二元分类称为二项式逻辑分类。多项式表示有超过 2 个类（与二项式或二元分类相比）。-------------让我们帮助您理解交叉熵的数学。 它基本上
Exportable Training Capability
可输出的培训能力正在提供传统培训地点以外的领域的培训。盖尔·麦凯布 (Gail McCabe) 从华盛顿州路易斯堡报道。
2024 年 6 月 24 日，欧盟委员会当天发布初步意见，认为苹果与应用运营商之间的合同条款违反了《数字市场法》，他们发布新闻稿称已将其发送给苹果。 。问题在于所谓的反转向条款。例如，当从 Apple 的 App Store 下载应用程序提供商的音乐流应用程序时，就会出现问题。在这种情况下，它指的是禁止定向（引导）到应用程序内的外部网站的合同条款，即使可以从应用程序提供商运营的 Apple 外部网站以更便宜的价格下载歌曲。此类条款被视为违反《数字市场法》第 5 条第 4 款1。顺便说一句，苹果此前根本不允许进行转向，但根据《数字市场法》的颁布，他们修改了合同条款，允许进行一些转向。然而，欧盟
