Forget F-35 Fighters: Queen Elizabeth-class Aircraft Carriers Have ‘Reliability Concerns’
摘要和要点：英国皇家海军的伊丽莎白女王级航空母舰，HMS女王伊丽莎白和威尔士的HMS王子，尽管有高级的能力，但仍遇到了重大的作战问题。 - 问题包括可靠性问题，特别是推进故障以及由于高维护成本和有限的甲板功能而与F-35B战斗机的集成困难。 - 批评还突出显示[…]帖子忘了F-35战斗机：伊丽莎白级航空母舰的“可靠性问题”首先出现在19 forthyfive上。
String Theorists Say Black Holes Are Multidimensional String ‘Supermazes’
物理学家认为黑洞的内部可能是较高维度纠结的弦的复杂迷宫
USS Nimitz: The Oldest Active Aircraft Carrier on Earth Is At Its End
摘要和要点：1975年委托的Nimitz号（CVN-68）仍然是美国海军权力的基石，但由于服务接近50年的服务而面临有关退休的问题。 - 支持者认为，鉴于全球威胁，尼米兹在战略上仍然至关重要，而批评家则强调了该船的高维护成本，技术过时和安全风险[…] Nimitz邮政：地球上最古老的活跃航空公司的邮政最终出现在19 fortyfive上。
Smart robots could withstand waves to cut green energy costs
水下机器人预测波浪可能会降低近海可再生能源成本并提高维护效率。智能机器人可以承受降低绿色能源成本的波动，首先出现在科学询问者上。
F-15N Sea Eagle Would Have Replaced the F-14 Tomcat Top Gun ‘Fighter’
美国海军考虑用改良的F-15N海鹰代替标志性的F-14 Tomcat，用于1970年代的航空母舰运营。与Tomcat相比，F-15N更快，更轻，更操纵和便宜，Tomcat面临高维护成本和机械问题。 TF-30发动机是Tomcat维护人员的特殊问题。 […] F-15N后的海鹰本来可以取代F-14 Tomcat Top Gun“ Fighter”，这首先出现在19 fortyfive上。
Charlotte Bunne on developing AI-based diagnostic tools
Alan Warburton的图像 /©BBC / AI / Medicine / CC-BY 4.0许可的更好图像Tanya Petersen Charlotte Bunne，EPFL的分子医学组人工智能集团负责以及代表数百个组织层和蛋白质的高维数据[…]
Scientists discover hidden patterns in fourth dimension
数学具有一个称为拓扑的分支，该分支研究了即使拉伸或弯曲的形状和物体的性质也保持不变。尽管大多数人都熟悉三维对象，但数学家和物理学家也探索了较高维度的对象的特性。这种研究可以帮助理解[…]邮政科学家在第四维中发现隐藏模式的结构，这首先出现在Knowridge Science报告中。
Understanding K-Fold Target Encoding to Handle High Cardinality
平衡复杂性和性能：深入了解 K 折目标编码照片由 Mika Baumeister 在 Unsplash 上拍摄简介数据科学从业者在处理不同项目中的不同数据类型时会遇到许多挑战，每个项目都需要独特的处理方法。一个常见的障碍是使用传统机器学习模型难以有效处理的数据格式，导致模型性能不佳。由于大多数机器学习算法都针对数值数据进行了优化，因此将分类数据转换为数值形式至关重要。然而，这通常会过度简化复杂的分类关系，尤其是当特征具有高基数（即大量唯一值）时，这会使处理复杂化并妨碍模型准确性。高基数是指特征中唯一元素的数量，具体解决机器学习环境中分类标签的不同计数。当一个特征有许多唯一的分类标签时，它具有高
Ensemble Learning for Anomaly Detection
深入研究隔离森林模型以检测时间序列数据中的异常异常检测是任何组织必备的功能。通过检测异常和离群值，我们不仅可以识别看似可疑（或可能错误）的数据，还可以确定“正常”数据是什么样子。异常检测可以识别数据错误，从而成为强大数据治理系统的重要功能。对于分析而言，异常值在某些情况下（例如欺诈检测和预测性维护）可能是一个关注点。然而，随着数据的增长，异常检测会变得越来越困难。高维数据带有噪声，难以用于分析和洞察。大型数据集也可能存在错误和/或特殊情况。值得庆幸的是，集成学习带来了速度和效率，帮助我们处理高维数据并检测异常。什么是集成学习？集成学习是一种机器学习技术，它结合了多个单独模型的预测，以获得比任何
Mastering t-SNE: A Comprehensive Guide to Understanding and Implementation in Python
通过分步 Python 实现和深入解释，释放 t-SNE 可视化高维数据的强大功能。继续阅读 Towards Data Science »
Career Chat: Directing a New Science Path
职业生涯的一次曲折让 Ludovic Desvignes 走上了一份需要高维护的职业——高防护设施的主管。
IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Volume 28, Issue 4, August 2024
1) 通过问题重构和重复处理解决分类中的多目标特征选择问题作者：Ruwang Jiao, Bing Xue, Mengjie Zhang页数：846 - 8602) 用于深度知识追踪的遗传因果解释器作者：Qing Li, Xin Yuan, Sannyuya Liu, Lu Gao, Tianyu Wei, Xiaoxuan Shen, Jianwen Sun页数：861 - 8753) 用于计算 4-D 空间中超体积贡献的快速精确算法作者：Jingda Deng, Qingfu Zhang, Jianyong Sun, Hui Li页数：876 - 8904) 不确定的质量多样性：不确定领域
PINE: Efficient Norm-Bound Verification for Secret-Shared Vectors
高维向量的安全聚合是联合统计和学习中的基本原语。双服务器系统（例如 PRIO）允许可扩展地聚合秘密共享向量。对抗性客户端可能会尝试操纵聚合，因此确保每个（秘密共享）贡献都是格式正确的非常重要。在这项工作中，我们专注于确保每个贡献向量具有有界欧几里得范数这一重要且研究充分的目标。现有的确保有界范数贡献的协议要么会产生很大的通信开销，要么只允许……
快速启动和运行的概述，避免混淆照片由 Pao Dayag 在 Unsplash 上拍摄我们时不时都会考虑是否要尝试新的工具或尝试一个包，而这其中存在一些风险。如果该工具无法满足我的需求，或者需要几天时间才能运行，或者需要我没有的复杂知识，该怎么办？今天，我将分享我自己使用 PyTorch Tabular 启动和运行模型的经验的简单回顾，并提供代码示例，这些示例应该可以帮助其他考虑使用它的用户以最少的麻烦快速上手。这个项目始于一个相当高维的 CatBoost 模型，这是一个具有多类分类结果的监督学习用例。数据集有大约 30 个高度不平衡的类，我将在以后的文章中更详细地描述它们。我想尝试将神经网络
Vehicle Safety: Opportunities to Improve Repair Rates for Recalled Vehicles
GAO 的发现GAO 发现了影响车辆召回维修率的五个主要因素（见图）。根据文献综述和受访者，影响车主应对安全缺陷召回的主要因素美国国家公路交通安全管理局 (NHTSA) 进行了一项研究，发现了与 GAO 发现的类似的因素。但是，NHTSA 尚未更新这项研究，也没有计划这样做。定期更新这项研究可以让 NHTSA 掌握有关这些因素的更多最新信息，并使该机构能够做出相应的反应。例如，无线技术等技术发展可以改变这些因素。NHTSA 官员告诉 GAO，他们发现越来越多的召回可以通过无线软件更新进行修复。NHTSA 和制造商与第三方合作以提高召回维修率（见图）。但是，NHTSA 尚未完全实施经验教训流程来
IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, Volume 16, Number 3, June 2024
1) R-SNN：基于区域的脉冲神经网络用于物体检测作者：金晓波，张明，闫睿，潘刚，马德页数：810 - 8172) 使用高维纤维束成像图谱自动识别视网膜膝状体视觉通路作者：曾庆润，黄嘉豪，何建忠，陈胜伟，谢蕾，陈赞，郭文龙，姚孙，李孟军，李明楚，冯远静页数：818 - 8273) 一种易于使用的卒中后康复痉挛严重程度量化评估系统作者：王晨，彭亮，侯增光，张普，方鹏页数：828 - 8394) 基于进化期望的连续时间动态交互网络学习作者：朱晓波，吴燕， Liying Wang, Hailong Su, Zhipeng Li页数：840 - 8495) 一种用于物体识别的类人暹罗视觉-触觉融合模
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
TCS Women Spotlight Workshop at STOC’22
第 5 届 TCS 女性聚焦研讨会由 Elena Grigorescu（普渡大学）、Barna Saha（加州大学圣地亚哥分校）、Virginia Vassilevska Williams（麻省理工学院）和 Mary Wootters（斯坦福大学）组织，将于周一罗马时间 (GMT+2) 上午 8:45 举行，作为 STOC'22 的一部分。若要亲自参加研讨会，只需到场即可！您也可以免费在线加入（无需 STOC 注册！），只需在此处注册即可。活动对所有人开放。研讨会邀请了一系列鼓舞人心的演讲者——包括 Irit Dinur 的励志演讲：“扩展、PCP 和高维扩展，或者我如何重新证明 PCP 定理
