Why is STEM Education Important for Women? Challenges and Opportunities
STEM领域（科学，技术，工程和数学）长期以来一直是创新和经济增长的基石。妇女为STEM领域带来了独特的观点和创造力，推动了创新和全面解决问题。他们的代表激发了子孙后代，减少了性别差异，并导致更具包容性的解决方案，从而使整个社会受益。然而，尽管最近有所收获，但妇女仍面临大量人为不足和独特的挑战。让我们看看为什么STEM教育对女性很重要。利用多个数据源和研究，我们将探索当前的代表性，妇女遇到的障碍，多样化的劳动力的好处，机构干预措施以及STEM中女性的未来前景。 STEM教育促进了批判性思维，创造力和解决问题的技能。它为个人做好准备，为高需求职业做好准备，推动创新并应对全球挑战。 STEM ed
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 36, Issue 1, January 2025
1) 特邀编辑：可信联邦学习专题作者：Qiang Yang, Han Yu, Sin G. Teo, Bo Li, Guodong Long, Chao Jin, Lixin Fan, Yang Liu, Le Zhang页数：5 - 52) 联邦推荐系统综述作者：Zehua Sun, Yonghui Xu, Yong Liu, Wei He, Lanju Kong, Fangzhao Wu, Yali Jiang, Lizhen Cui页数：6 - 203) 从梯度进行生成图像重建作者：Ekanut Sotthiwat, Liangli Zhen, Chi Zhang, Zengxiang
Fast-learning robots: 10 Breakthrough Technologies 2025
谁 Agility、亚马逊、Covariant、Robust、丰田研究院 何时 现在 生成式人工智能正在引发机器人训练方式的范式转变。现在很清楚，我们最终如何制造出几十年来一直是科幻小说中的东西的真正有能力的机器人。机器人研究人员对人工智能并不陌生——它已经……
Ceratozamia oliversacksii D.W.Stev., Mart.-Domínguez & Nic.-Mor.，载于 Martínez-Domínguez、Nicolalde-Morejón、Vergara-Silva 等，2022. ( )，西部的一种，......77，211–219。DOI：doi.org/10.1007/s12225-021-09992-x twitter.com/LiliMtzD 摘要Ceratozamia 是苏铁目中的一种新热带属，在墨西哥尤为多样化。在这个属中，大多数物种是墨西哥特有的，其中大多数物种的分布模式受到限制。我们提出并描述了一个来自墨
Collaborative Productivity within Reach: Robust.AI Launches Carter™ Pro Robot
人机协作和交互的新水平为更灵活的 AI 驱动物流工作流程打开了大门
Video Friday: Silly Robot Dog Jump
视频星期五是每周精选的精彩机器人视频，由 IEEE Spectrum robotics 的朋友收集。我们还发布未来几个月即将举行的机器人活动的每周日历。请将您的活动发送给我们以供收录。ICRA@40：2024 年 9 月 23 日至 26 日，荷兰鹿特丹SIROS 2024：2024 年 10 月 14 日至 18 日，阿联酋阿布扎比ICSR 2024：2024 年 10 月 23 日至 26 日，丹麦奥登塞Cybathlon 2024：2024 年 10 月 25 日至 27 日，苏黎世享受今天的视频！这段视频的标题是“傻傻的机器狗跳”，这可能超出了你需要知道的范围。[ Deep Robot
Rodney Brooks’s Three Laws of Robotics
Rodney Brooks 是麻省理工学院的松下机器人学教授（名誉教授），他曾担任 AI 实验室主任，后来担任 CSAIL 主任。他是 iRobot、Rethink Robotics 和 Robust AI 的联合创始人，目前担任 Robust AI 的首席技术官。本文经其博客授权转载。以下是我在机器人领域工作近五十年后学到的一些知识。为了纪念我儿时最崇拜的两位科幻小说作家艾萨克·阿西莫夫和亚瑟·克拉克，我将它们称为我的机器人三定律。机器人的外观预示着它能做什么以及它有多聪明。它需要兑现或略微超额兑现这一承诺，否则将不会被接受。当机器人和人共存于同一空间时，机器人绝不能剥夺人的自主权，特别是当
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 35, Issue 6, June 2024
1) Editorial Special Issue on Explainable and Generalizable Deep Learning for Medical ImagingAuthor(s): Tianming Liu, Dajiang Zhu, Fei Wang, Islem Rekik, Xia Hu, Dinggang ShenPages: 7271 - 72742) Adversarial Learning Based Node-Edge Graph Attention Networks for Autism Spectrum Disorder Identificatio
GARD: Guaranteeing AI Robustness Against Deception
项目负责人：Bruce Draper 博士 赞助组织：DARPA网站：https://www.darpa.mil/program/guaranteeing-ai-robustness-against-deception 项目概要：GARD 致力于建立理论机器学习 (ML) 系统基础，以识别系统漏洞，描述将
#217 – Rodney Brooks: Robotics
罗德尼·布鲁克斯 (Rodney Brooks) 是一位机器人专家，曾任麻省理工学院 CSAIL 负责人，也是 iRobot、Rethink Robotics 和 Robust.AI 的联合创始人。请查看我们的赞助商来支持此播客：- Paperspace：https://gradient.run/lex 可获得 15 美元信用额度- GiveDirectly：https://givedirectly.org/lex 可获得高达 300 美元的礼品匹配- BiOptimizers：http://www.magbreakthrough.com/lex 可获得 10% 的折扣- Four Sigma
The Latest in Observation-Driven TVP Models
看看这个。相对于“标准”GAS/DCS 显式更新，隐式随机梯度更新似乎非常有吸引力。“使用近端参数更新的稳健观察驱动模型”，作者：Rutger-Jan Lange、Bram van Os 和 Dick van Dijk。https://www.tinbergen.nl/discussion-paper/6188/22-066-iii-robust-observation-driven-models-using-proximal-parameter-updates
Gary Marcus: Toward a Hybrid of Deep Learning and Symbolic AI
Gary Marcus 是纽约大学名誉教授，Robust.AI 和 Geometric Intelligence 的创始人，后者是一家机器学习公司，于 2016 年被 Uber 收购。他是多本关于自然和人工智能的书籍的作者，包括他的新书《重启人工智能：打造我们可以信赖的机器》。Gary 一直是一个批判性的声音，强调深度学习的局限性，并讨论人工智能社区面临的挑战，这些挑战必须解决才能实现通用人工智能。本次对话是人工智能播客的一部分。如果您想获得有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、LinkedIn、Facebook、Medium
