Coverage Factors Affect Urban CO2 Monitoring from Space
轨道力学和环境因素限制了轨道碳天文台任务收集时空数据的能力，会影响城市级别的监测，报告和验证目标。
“Ways of Knowing” Episode 1: Digital Humanities
英语，哲学和比较文献通常不是考虑大数据集时会想到的主题。但是文献和数据分析之间的交集正是安娜·普雷斯（Anna Preus）的工作原理。 华盛顿大学英语和数据科学助理教授普雷斯（Preus）数字地简化了记录非英国的数量...
10 Pandas One-Liners for Exploratory Data Analysis
探索性数据分析（EDA）是使用任何数据集时的重要步骤。让我们探索一些有用的熊猫单线，可以帮助您快速理解数据。
色彩多态性蜘蛛属 Cybaeolus 的系统学，并评论 Hahniidae 科 (Araneae) 的系统发生摘要我们修订了蜘蛛属 Cybaeolus Simon, 1884，该属原产于智利和阿根廷，包括三个物种，Cybaeolus delfini (Simon, 1904)、Cybaeolus pusillus Simon, 1884 和 Cybaeolus rastellus (Roth, 1967)。属 Clitistes Simon, 1902 与 Cybaeolus 同义，其模式种 Clitistes velutinus Simon, 1902 与 Cybaeolus pusillu
Which econometric method should you use for causal inference of health policy?
TL;DR Ress 和 Wild (2024) 的一篇论文在回答这个问题时提供了以下建议。当旨在控制大量协变量集时，请考虑使用超级学习者来估计干扰参数。当使用超级学习者估计干扰参数时，请考虑使用双重稳健估计方法，例如 AIPW 和 TMLE。当面临……
How Stars and Planets Form and Evolve: Explained
恒星和行星的形成和演化是塑造我们所知宇宙的基本过程。这些天体不仅构成了星系的基石，还提供了生命可能出现的环境。了解恒星和行星的形成和演化有助于我们揭开宇宙的奥秘以及我们在其中的位置。那么，让我们开始吧！恒星和行星的形成和演化恒星和行星的诞生：穿越宇宙的旅程让我们探索恒星和行星形成和演化背后迷人的过程，深入探究塑造我们宇宙的奥秘。通过了解这些宇宙过程，我们可以深入了解太阳系的起源以及找到可能存在生命的其他世界的可能性。恒星的形成分子云：恒星的诞生地恒星诞生于被称为分子云或星云的广阔寒冷的太空区域，这些区域主要由氢气和尘埃组成。这些云可以跨越数百光年，包含形成恒星所需的原材料。当这些云变得足够密集
GAO 发现在 2022 财年 (FY)，所有小企业创新研究 (SBIR) 和小企业技术转让 (STTR) 计划奖项中有 40%（总额约为 18 亿美元）来自开放主题。在响应包含开放主题的征集时，小企业提交的提案通常会定义研究需求并提出解决方案。GAO 发现开放主题可能会促进竞争并增加创新，因为与传统主题相比，开放主题奖项分布在更多企业中。对于传统主题，机构通常会定义需求，而小企业会提出解决方案。在 2022 财年参与 SBIR 和 STTR 计划的 11 个机构中，有 4 个专门颁发了开放主题奖项，4 个专门颁发了常规主题奖项，其余 3 个颁发了两种奖项。2019-2022 财年小企业创新研
Artificial Sweeteners and Cancer
当我们发布有关人造甜味剂红th的最新一集时，你们中的许多人提出了有关其他人造甜味剂（三氯蔗糖和阿斯巴甜）的最新新闻的问题，因此我们去看看这周的医疗保健triage的话题。 人造甜味剂和癌症首先出现在偶然的经济学家中。
整个夏天，我们都会继续推出教育界最热门的系列节目，本期节目中，我们将推出有史以来下载次数最多的一集，其中，Rich Milner 博士与主持人 Mike Palmer 在 2020 年夏天一起讨论他的书《从你所在的地方开始，但不要停留在那里：了解多样性、机会差距和当今课堂中的教学》，该书第二版刚刚出版。Rich 是范德堡大学的教育学教授，专注于教师教育，特别关注种族平等问题。我们探讨了 Rich 对多样性、机会差距以及必须克服的心态等问题的思考，以有效地吸引多元化的学生和课堂。虽然许多主题与今天息息相关，但鉴于 2020 年夏天录制本集时“黑人的命也是命”运动和 COVID-19 疫情肆虐，有
Understanding the differences between Manual & Automatic Data Labeling
如果您正在开发 AI 解决方案，则产品的上市时间在很大程度上取决于能否及时获得用于培训目的的高质量数据集。只有当您手头有所需的数据集时，您才能启动模型的训练过程，优化结果并让您的解决方案为发布做好准备。您知道，获取高质量数据集 […]
Did dreams evolve to transcend overfitting?
一篇引人入胜的新论文提出，梦境的进化是为了帮助大脑进行概括，从而提高大脑在日常任务中的表现。Erik Hoel (2021) 结合深度学习的一个概念：“...概述了动物的大脑始终面临过度拟合的危险，即当深度神经网络的学习过于依赖某个特定数据集时，其缺乏概括性，而梦境有助于缓解这一普遍存在的问题。这就是过度拟合的大脑假说。”过度拟合大脑假说 (OHB) 提出，梦境的奇异现象对其功能作用至关重要。这种观点不同于大多数其他神经科学理论，后者将梦境内容视为附带现象——大脑活动的副产品，涉及记忆巩固、重放、遗忘、突触修剪等。相反，霍尔认为“梦境与清醒体验的差异性赋予了它们生物学功能。”梦境的致幻性、打破
