湍流日球层对在太阳大气中产生或通过太阳大气观测到的射电辐射特性有显著影响。特别是，密度不规则处的无线电波散射可以加宽观测到的衰减时间和源大小，并改变表观源位置。射电爆发观测和模拟都表明湍流是各向异性的，这可以同时解释观测到的衰减时间和源大小。考虑到 [...]
Interactive Map: Chronic absenteeism up in nearly a third of 930 California districts
在全州 930 个报告数据的地区中，近三分之一的地区在 2022-23 年的长期旷工率高于前一年。
Interactive map: California schools on state audit list for low vaccination rates
使用 EdSource 的交互式地图查看 2022-23 年至少有 10% 的幼儿园儿童未完全接种疫苗的加州学校。
Training fact sheet: Interactive Training Doctrine Page on Army Training Network
理解并实施训练条令的部队领导者可以更好地准备战斗并取得胜利。陆军条令是陆军独特的专业体系...
Interactive Customer Evaluation program drives continuous process improvement
阿拉巴马州诺沃塞尔堡 交互式客户评估系统是国防部的一个基于网络的程序，允许客户提供反馈...
Wireless, soft e-skin for interactive touch communication in the virtual world
无线软电子皮肤既可以检测和传输触觉，又可以形成传感网络，这为改善交互式传感通信开辟了巨大的可能性。
Interactive DUI prevention training sends sobering message
温赖特堡 - 酒后驾车是影响温赖特堡的首要犯罪行为，自…以来因酒驾被捕的人数显着增加
New interactive multimedia instruction will improve Gray Eagle systems training
新的陆军计算机训练 (CBT) 使士兵的训练变得更加容易、互动和有趣。传感器项目总监-空中智能...
Building interactive agents in video game worlds
大多数人工智能 (AI) 研究人员现在认为，编写能够捕捉情境交互细微差别的计算机代码是不可能的。或者，现代机器学习 (ML) 研究人员专注于从数据中学习这些类型的交互。为了探索这些基于学习的方法并快速构建能够理解人类指令并在开放式条件下安全执行操作的代理，我们在视频游戏环境中创建了一个研究框架。今天，我们发表了一篇论文 [插入链接] 和一系列视频，展示了我们在构建能够理解模糊人类概念的视频游戏 AI 方面的早期步骤——因此，可以开始按照自己的方式与人们互动。
Evaluating Multimodal Interactive Agents
在本文中，我们评估了这些现有评估指标的优点，并提出了一种称为标准化测试套件 (STS) 的新型评估方法。STS 使用从真实人机交互数据中挖掘的行为场景。
CNN Explainer: Learning Convolutional Neural Networks with Interactive Visualization
CNN Explainer 紧密集成了总结 CNN 结构的模型概述和按需，动态的可视化解释视图，帮助用户理解 CNN 的底层组件。通过跨抽象层次的平滑过渡，我们的工具使用户能够检查低级数学运算和高级模型结构之间的相互作用。
Grading Complex Interactive Coding Programs with Reinforcement Learning
[摘要] tl;dr：人们投入了大量精力来训练 AI 算法，使其能够玩一些计算机传统上难以玩的游戏，例如 Atari 发布的复古游戏、围棋、DotA 和星际争霸 II。在开发这些算法的过程中积累的实用机器学习知识为人们现在为许多游戏定期训练游戏 AI 代理铺平了道路。按照这条思路，我们专注于一类特定的游戏——学生作为编程作业的一部分开发的游戏。掌握 Atari 游戏的相同算法能帮助我们评分这些游戏作业吗？在我们最近的 NeurIPS 2021 论文中，我们说明了将交互式编码作业评分视为游戏的挑战，并介绍了“玩评分挑战”。简介大规模在线编码教育在过去十年中取得了显著的成功。快速的互联网速度、改进
Grading Complex Interactive Coding Programs with Reinforcement Learning
[摘要] tl;dr：人们投入了大量精力来训练 AI 算法，使其能够玩一些计算机传统上难以玩的游戏，例如 Atari 发布的复古游戏、围棋、DotA 和星际争霸 II。在开发这些算法的过程中积累的实用机器学习知识为人们现在为许多游戏定期训练游戏 AI 代理铺平了道路。按照这条思路，我们专注于一类特定的游戏——学生作为编程作业的一部分开发的游戏。掌握 Atari 游戏的相同算法能帮助我们评分这些游戏作业吗？在我们最近的 NeurIPS 2021 论文中，我们说明了将交互式编码作业评分视为游戏的挑战，并介绍了“玩评分挑战”。简介大规模在线编码教育在过去十年中取得了显著的成功。快速的互联网速度、改进
#135 – Charles Isbell: Computing, Interactive AI, and Race in America
查尔斯·伊斯贝尔 (Charles Isbell) 是佐治亚理工学院计算机学院院长。请查看我们的赞助商来支持此播客：- Neuro：https://www.getneuro.com 并使用代码 LEX 可获得 15% 的折扣- Decoding Digital：https://appdirect.com/decoding-digital- MasterClass：https://masterclass.com/lex 可获得 15% 的年度折扣- Cash App：https://cash.app/ 并使用代码 LexPodcast 可获得 10 美元 EPISODE 链接：Charles 的
Stage 3: From interactive to personalised content: why to take automated labelling to the next level
个性化内容是教育转变的最终目的。为什么这是一个双赢的局面？如何以可扩展的方式提供它？
