众所周知，人工智能即将毁灭人类，主要表现为（看起来）制作手指太多的人的照片。Hush-Kit 已经应用了自己的图灵测试，要求人工智能制作一些英国飞机的照片，结果无疑是惊人的。电子列奥纳多达芬奇会这样做吗？[…]
What is the history of American Optical sunglasses?
众所周知，American Optical 太阳镜是眼镜领域的标志性飞行员太阳镜。但大多数人不知道的是，American Optical 拥有长达两个世纪的悠久历史，其中充满了无数令人难忘的重要时刻，正是这些时刻帮助 American Optical 走到了今天。所以，请做好准备，今天我们将深入探究这个塑造了眼镜历史的标志性品牌的历史，一次介绍一副眼镜。American Optical 的起源AO 眼镜的起源可以追溯到 1833 年，当时由马萨诸塞州南桥的一位名叫 William Beecher 的年轻珠宝商创立。他对光学的浓厚兴趣和热情促使他创造了首创的眼镜，为 American Optic
Sexual Size Dimorphism in Buthus tunetanus (Scorpiones: Buthidae) from Tunisia
突尼斯 Buthus tunetanus (Scorpiones: Buthidae) 的性别大小二态性摘要众所周知，蝎子表现出性别大小二态性，但世界各地大量物种的数据仍然缺乏。然而，这些信息对于更好地了解形成蝎子形态的因素和过程至关重要。在这项研究中，我们研究了突尼斯一种常见蝎子 Buthus tunetanus 的性别大小二态性。利用 100 只雌性和 142 只雄性样本的形态测量数据，我们评估了身体部位的性别差异并研究了异速生长关系。结果显示，武器系统（即后体和螯）存在显著的性别大小二态性。更具体地说，后体大小存在雄性偏向的二态性，但螯大小存在雌性偏向的二态性。身体尺寸的增大与雄性后体尺
Recurrent gene flow between Neanderthals and modern humans over the past 200,000 years | Science
虽然众所周知现代人类和尼安德特人的祖先是混血的，但基因流动对尼安德特人基因组的影响尚不清楚。我们开发了方法来估计尼安德特人中人类基因渗入序列的数量……
Can We Change How Our Brains Age?
Lara Lewington，BBC 新闻 众所周知，我们的生活方式有助于我们更长久地保持健康。现在，科学家们正在研究新技术是否也能帮助减缓...
Doping: A Technique to Test Outlier Detectors
使用精心制作的合成数据来比较和评估异常值检测器本文继续我的异常值检测系列，继“计数异常值检测器”和“频繁模式异常值因子”之后，还提供了我书“Python 中的异常值检测”的另一段摘录。在本文中，我们将研究测试和评估异常值检测器的问题，这是一个众所周知的难题，并提出一种解决方案，有时称为掺杂。使用掺杂，实际数据行（通常）被随机修改，但修改方式可以确保它们在某些方面可能是异常值，因此应该由异常值检测器检测到。然后，我们可以通过评估探测器检测掺杂记录的能力来评估探测器。在本文中，我们专门研究表格数据，但同样的想法也可以应用于其他模态，包括文本、图像、音频、网络数据等。测试和评估其他类型的模型如果您熟
The Importance of Green Chemistry in Real World
绿色化学涉及在工业过程中使用环保化学品和清洁技术。绿色化学通过使用可再生能源和用安全的替代品取代污染技术，有助于实现可持续发展。通过使用这些绿色方法，我们可以减少有害和污染化学品，并提高工业过程的质量。让我们来探讨一下绿色化学在现实世界中的重要性。绿色化学的重要性什么是绿色化学？为什么它在现实世界中如此重要？众所周知，化学可以改善我们的生活质量和制造过程。化学过程也可能对环境造成负面影响。因此，关注化学工业中使用的制造过程至关重要。为了帮助提高行业的意识和责任感，已经引入了一些可持续的原则和要求。绿色化学被认为是化学领域的现代方法之一。其目的是开发环境友好的工业和制造工艺，减少有害化学物质对环
Robotics in Jewelry Design: Crafting the Perfect Engagement Ring
众所周知，追求珠宝生产的最佳效果从最早的时候起就一直是珠宝生产的一个重要方面。从古代到现代，工匠们努力制作美观的物品，传达爱和奉献的概念。结婚戒指和订婚戒指的设计相似，占据了 […]
The Machine Learning Guide for Predictive Accuracy: Interpolation and Extrapolation
评估训练数据之外的机器学习模型简介近年来，机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 等数据驱动方法已应用于广泛的任务，包括机器翻译和个性化定制推荐。这些技术通过分析大量数据揭示了给定训练数据集中的一些模式。但是，如果给定的数据集存在一些偏差并且不包含您想要了解或预测的数据，则可能很难从训练模型中获得正确答案。照片由 Stephen Dawson 在 Unsplash 上拍摄让我们考虑一下 ChatGPT 的情况。ChatGPT 目前的最新版本是 ChatGPT 4o，该模型使用的数据训练到 2023 年 6 月（本文撰写时）。因此，如果您询问 2024 年发生的事情，而这些事情未包含在训练数据
Federal pandemic aid helped students catch up academically, but research shows gaps remain
众所周知，由于疫情期间学校停课以及混合班的艰难过渡，学生的学习出现了一些巨大差距。但联邦援助在多大程度上帮助学生从这些学业损失中恢复过来？我们现在从新的研究中得到了一些答案。杰弗里·布朗报道。
绿色新骗局正在消亡作者：James Rickards，来自 DailyReckoning.com，众所周知，绝大多数所谓的精英都是气候警报主义的倡导者，并被绿色新骗局所欺骗。这种偏好是基于对科学的无知、意识形态狂热、故意损害美国经济增长的愿望，还是因为他们在绿色新骗局基础设施上的投资而产生的贪婪，情况各不相同。典型的高收入气候崇拜支持者，包括学者、媒体人物和名人，可能不知道没有证据表明二氧化碳排放导致气候变化，真正的原因是太阳周期、火山、洋流和大气水分，而不是人类造成的。气候警报论者的观点是错误的历史记录实际上表明，变暖期会产生更高的二氧化碳水平——而不是相反。二氧化碳不会导致变暖。它是由自然
Extreme Heat Just As Bad For EV Range As Extreme Cold
专家们普遍认为，电动汽车的能源效率是缓解气候变化的重要一步。然而，电动汽车并没有很好的装备来承受它们预计将避免的地狱般的环境。寒冷天气下拥有电动汽车对电池功能的影响众所周知，但高温……阅读更多...
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......
点击图片放大。该图显示，最终需求的 PPI 与扣除住房的 CPI 非常接近。通过这两种衡量标准，通货膨胀现在得到了很好的控制。问题是住房的 CPI 上涨了 5.6%，因此整体 CPI 看起来相当高。有人认为，忽略住房是一种误导，因为住房占典型家庭预算的很大一部分。另一方面，众所周知，住房的 CPI 是租金的滞后指标，因为它的构建方式，而其他较新的系列显示租金最近没有上涨。后一种观点让我对通货膨胀持乐观态度。顺便说一句，我最近和我的朋友拉里·鲍尔打赌，2024 年 2 月至 2025 年 2 月的整体 CPI 将上涨不到 2.5%。我在这里把赌注写成一种合同。我们明年再来检查。赌注是 5 美元。
The Reason the U.S. Doesn't Use the Metric System
现在众所周知，美国是少数几个仍在日常生活和许多商业交易中使用非国际单位制测量单位的国家之一。事实上，美国的系统被认为是一种混合系统，其中既有美国习惯的
英国税收的讨论受到两个问题的困扰：一个是熟悉的，另一个是不太明显的。熟悉的问题是将税收水平与公共服务和福利水平分开。大多数选民和大部分媒体都明白这两者是相互联系的，这就是为什么保守党对工党“税收炸弹”的攻击是如此不合时宜。大多数人希望改善公共服务，并且知道这需要更高的税收[1]，因此保守党所做的只是提醒选民，工党是两党中更有可能改善公共服务的政党。然而，当我们谈到不太熟悉的问题，即历史比较时，这个熟悉的观点就被遗忘了。现在众所周知，根据预算责任办公室的衡量，英国税收占 GDP 的比例目前高于 1948 年以来的水平（例如，参见 Ed Conway 的文章）。这听起来很糟糕，直到你想起第一个问题
Elections are about trust, blame, and identity. Here’s how to use that against Trump.
根据一个众所周知的选举竞争理论，选民关心政策，候选人选择政策以最大限度地吸引选民。这表明竞选活动将试图吸引中间选民。这种模式显然有其道理，今年，和往常一样，可以肯定的是，双方都会……这篇文章选举是关于信任、指责和身份认同的。下面是如何利用这些来对付特朗普。首次出现在 Angry Bear 上。
