Lawmakers slam Coast Guard's handling of misconduct allegations
批评是在美国有线电视新闻网 (CNN) 一年前的调查和海岸警卫队学院性侵犯应对协调员的一封措辞严厉的辞职信之后出现的。
图表示例Conor BrummellWed, 05/29/2024 - 14:44 了解疼痛是什么很重要，紧随其后的是脂肪精英。它也发生在 pellentesque 课程的 ligula、sem Massa 饮料 endum diam、euismod nisl quam veltellus。明天我们需要酱汁的结果。我的枕头总是需要大量的哀悼。儿童不宜放置。直到车辆fringilla eros eleifend mollis。为了融资，有很多宏观的奉承。对于智人直径，有时不是肿块状，孕孕舌舌。现在他愿意，但这对他来说是个好时机。这是一部智能手机。 Aliquam pellentesque，sem
Era Dabla-NorrisIlgaz KiranMon, 05/27/2024 - 11:48 Era Dabla-Norris 语言 英语 Era Dabla-Norris 是驻越南代表团团长兼国际货币基金组织亚太部处长。在此之前，她曾担任国际货币基金组织财政事务部的处长，领导使用行政数据的税务合规和生产力工作。自加入国际货币基金组织以来，她一直致力于一系列发达国家、新兴市场和低收入国家的研究，并就各种主题发表了大量文章，包括税收政策改革、气候、增长、生产力、债务、贸易等经济和政治经济学。 、劳动力、不平等和性别。她的研究成果也经常出现在《经济学人》、《金融时报》、彭博社、BBC 和
Professor Tarek Masoud Analyzes the Role of Egypt in the Ongoing Conflict in Gaza
2023 年 11 月 19 日加沙战争仍在继续，随着战后飞地的未来问题挥之不去，埃及和其他阿拉伯国家可以发挥什么作用？MEI 教席主席塔里克·马苏德 (Tarek Masoud) 与 CNN 的法里德·扎卡里亚 (Fareed Zakaria) 讨论：https://twitter. com/FareedZakaria/status/1726321856142073870
人工智能在环境、保护和地理空间应用中的应用人工智能 (AI) 为关键的环境挑战提供了有希望的解决方案，包括气候变化建模、能源效率提高、景观侵蚀预测、入侵物种管理和濒危物种保护。在此背景下，计算机视觉技术，尤其是卷积神经网络 (CNN)，发挥着关键作用。这些深度学习模型使我们能够从地理空间数据、卫星图像和环境传感器网络中提取有意义的信息。地理空间数据通常与计算机视觉相结合，为明智的决策提供见解。本次特别会议旨在吸引涉及人工智能与环境问题交叉领域的论文。感兴趣的主题包括但不限于：气候变化及其影响的建模方法气候变化影响的预测模型分析卫星图像、激光雷达数据和其他遥感源栖息地建模和生态位分析。人工智能驱
IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, Volume 8, Number 3, June 2024
1) 深度学习在 B 型超声分割中的进展：综合综述作者：Mohammed Yusuf Ansari、Iffa Afsa Changaai Mangalote、Pramod Kumar Meher、Omar Aboumarzouk、Abdulla Al-Ansari、Osama Halabi、Sarada Prasad Dakua页数：2126 - 21492) 机器反学习：解决方案和挑战作者：Jie Xu、Zihan Wu、Cong Wang、Xiaohua Jia页数：2150 - 21683) MuralDiff：基于大规模预训练的古代壁画修复扩散作者：Zishan Xu、Xiaofeng
Group-equivariant neural networks with escnn
Escnn 是基于 PyTorch 构建的库，它本着几何深度学习的精神，为设计和训练组等变神经网络提供了一个高级接口。这篇文章介绍了重要的数学概念、库的关键参与者以及库的基本用途。
Upside down, a cat's still a cat: Evolving image recognition with Geometric Deep Learning
在关于组等变卷积神经网络 (GCNN) 的系列文章的第一篇中，我们将介绍主要参与者 — 组 — 和概念（等变）。通过 GCNN，我们终于重新讨论了几何深度学习这一主题，这是一种原则性、数学驱动的神经网络方法，其范围和影响力一直在不断扩大。
我们研究 CNN 和 ViT 的学习视觉表征，例如纹理偏差、如何学习良好的表征、预训练模型的稳健性以及最终从训练过的 ViT 中出现的属性。
Cato Institute Welcomes Director of Tax Policy Studies, Adam Michel
华盛顿特区 - 卡托研究所欢迎亚当·米歇尔 (Adam Michel) 担任税收政策研究新任主任。米歇尔将在国会应对未来几年迫在眉睫的财政政策挑战（包括 2017 年减税政策到期）时提供背景、见解和政策建议。他的研究还将强调税法中任人唯亲的扭曲效应以及持续赤字支出的税收后果，包括新税种的威胁，例如针对财富的税种。 “我们很高兴地宣布亚当·米歇尔加入卡托，”卡托经济和社会政策研究主任亚历克斯·诺拉斯特说。 “在国会考虑对财政和税收政策进行重大改革之前不久，亚当给卡托带来了对税收经济学和政策的深刻理解。税收影响到所有美国人，亚当的工作所产生的影响将体现在美国的每一份薪水中。”在加入 Cato
Do Vision Transformers See Like Convolutional Neural Networks?
到目前为止，卷积神经网络 (CNN) 一直是视觉数据的实际模型。最近的研究表明，(Vision) Transformer 模型 (ViT) 可以在图像分类任务上实现相当甚至更优异的性能。这提出了一个核心问题：Vision Transformer 如何解决这些任务？它们是像卷积网络一样工作，还是学习完全不同的视觉表示？通过分析 ViT 和 CNN 在图像分类基准上的内部表示结构，我们发现这两种架构之间存在显着差异，例如 ViT 在所有层上都有更统一的表示。我们探索了这些差异是如何产生的，发现了自我注意力所起的关键作用，它可以实现全局信息的早期聚合，以及 ViT 残差连接，它可以将特征从较低层强烈
Transformers, Explained: Understand the Model Behind GPT-3, BERT, and T5
你知道那句话吗？当你有一把锤子时，所有东西看起来都像钉子。在机器学习中，我们似乎真的发现了一把神奇的锤子，实际上，所有东西都是钉子，它们被称为 Transformers。Transformers 是一种可以设计用于翻译文本、写诗和专栏文章，甚至生成计算机代码的模型。事实上，我在 daleonai.com 上写的很多令人惊叹的研究都是基于 Transformers 构建的，比如 AlphaFold 2，这是一个根据蛋白质基因序列预测蛋白质结构的模型，以及强大的自然语言处理 (NLP) 模型，如 GPT-3、BERT、T5、Switch、Meena 等。你可能会说它们已经超出了……呃，算了吧。如果
The AI hoax: The genius algorithm
有时，一个非常令人印象深刻的算法成就应该被庆祝。GPT-3 就是一个很好的例子。GPT-3 是令人惊叹的工程和数据科学，当之无愧地获得了媒体的广泛关注。但是对于每一个 GPT-3，都有数十万个基于标准算法的 AI 解决方案，它们不一定是天才成就，而是教科书式的方法。听起来好像我在尝试许多 AI 解决方案，但事实上恰恰相反。对于绝大多数 AI 案例来说，寻求突破性的天才解决方案并不是正确的做法。在大多数情况下，标准算法可以轻松完成手头的任务，超出这一范围的一切通常都是糟糕的业务。当有人声称自己拥有天才甚至特殊的算法时，请小心。考虑到这一切，我仍然听到很多关于某些公司为解决问题而开发的“独特”、“
摘要：强大的计算平台与深度学习架构的结合带来了解决许多传统计算机视觉问题的新方法，以便自动解释大型且复杂的地理空间数据。随着数据的广泛获取和无人机系统的使用越来越多，此类任务尤为重要。本文档介绍了一个工作流程，利用 CNN 和 GPU 对 UAS 图像进行自动像素级分割，以加快图像处理速度。在多核 GPU 上探索基于 GPU 的计算和并行化，以减少开发时间，减少对大量模型训练的需求，并促进任务关键信息的利用。比较不同系统（单、虚拟、多 GPU）之间的 VGG-16 模型训练时间，以研究每个平台的功能。 CNN 结果显示，应用于地面实况数据时，准确率为 88%。将 VGG-16 模型与 GPU
Localization and Object Detection with Deep Learning
解释 RCNN、Fast RCNN 和 Faster RCNN
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
The Gathering Storm (Russia Edition)
这篇文章是在周日下午晚些时候写的，大约在华盛顿大学圣路易斯分校举行的第二场总统辩论前三个小时。目前，我们（正式）不知道主持人 CNN 的 Anderson Cooper 和 ABC 的 Martha Raddatz 以及演播室观众会向希拉里克林顿和唐纳德特朗普提出什么问题。但您不需要成为政治评论家就能看出，今晚的许多问题将集中在特朗普先生和他近 12 年前对比利布什（当时是“Access Hollywood”的联合主持人）发表的关于女性的卑鄙言论上。相反，如果 Cooper 先生、Raddatz 女士和观众提问者花很多时间不谈淫秽话题，而是真正询问与国家安全真正相关的问题，我们会感到非常惊讶。
What Might Have Been (Iran Edition)
这是三天内美国和伊朗海军舰艇第二次在波斯湾发生对峙。在今天的事件中，在四艘伊朗船只骚扰波斯湾北部的美国和科威特海军船只后，一艘美国巡逻艇向海面发射了三次警告射击。据 CNN 报道：“有一次，伊朗船只距离美国海军船只不到 200 码。美国官员说，在海军发射照明弹并与伊朗船员进行无线电通话后，伊朗船只未能离开该区域，因此美国海军 Squall 号驱逐舰向海面发射了三次警告射击。按照标准的海事程序，海军向海面发射了这些射击，以确保伊朗人明白他们需要离开该区域。”就在此次事件发生的两天前，四艘伊朗革命卫队船只在霍尔木兹海峡对导弹驱逐舰 USS Nitze 进行了“高速拦截”。美国官员称，两艘船只在驶入
