Airborne 10.09.24: Blue Origin, Canopy Piloting Champ, Old Rhinebeck Tragedy
另外：比尔·莫耶斯去西部，联合航空一切正常，飞行训练规定，猛禽预防措施 蓝色起源计划在即将进行的 NS-27 发射中首次亮相其第二辆载人飞行器。此举旨在扩大飞行能力并增加客户需求。新的乘员舱被命名为“RSS Kármán 系列”，其性能、耐用性、涂装和有效载荷容纳能力均得到了升级。 最近在南非比勒陀利亚举行的第 10 届世界航空运动联合会 (FAI) 世界跳伞驾驶锦标赛和第 4 届 FAI 世界跳伞驾驶自由式比赛竞争激烈，天气条件恶劣。但美国的 Curt Bartholemew 凭借在准确度、速度和距离方面的出色技能，在总成绩上名列前茅，获得另一枚金牌。 10 月 5 日，长期志愿者和董事会成
Airborne 10.09.24: Blue Origin, Canopy Piloting Champ, Old Rhinebeck Tragedy
另外：比尔·莫耶斯去西部，联合航空一切正常，飞行训练规定，猛禽预防措施 蓝色起源计划在即将进行的 NS-27 发射中首次亮相其第二辆载人飞行器。此举旨在扩大飞行能力并增加客户需求。新的乘员舱被命名为“RSS Kármán 系列”，其性能、耐用性、涂装和有效载荷容纳能力均得到了升级。 最近在南非比勒陀利亚举行的第 10 届世界航空运动联合会 (FAI) 世界跳伞驾驶锦标赛和第 4 届 FAI 世界跳伞驾驶自由式比赛竞争激烈，天气条件恶劣。但美国的 Curt Bartholemew 凭借在准确度、速度和距离方面的出色技能，在总成绩上名列前茅，获得另一枚金牌。 10 月 5 日，长期志愿者和董事会成
TimesFM: The Boom of Foundation Models in Time Series Forecasting
探索 Google 的最新 AI 模型如何使用超过 3070 亿个数据点实现零样本预测准确度继续阅读 Towards Data Science »
Introducing Semantic Tag Filtering: Enhancing Retrieval with Tag Similarity
语义标签过滤如何使用语义相似性来改进标签过滤***要理解本文，需要了解 Jaccard 相似性和向量搜索。该算法的实现已在 GitHub 上发布，并且完全开源。多年来，我们已经发现了如何从不同模态中检索信息，例如数字、原始文本、图像以及标签。随着定制 UI 的日益普及，标签搜索系统已成为一种方便的方式，可以轻松过滤具有良好准确度的信息。通常使用标签搜索的一些情况是检索社交媒体帖子、文章、游戏、电影甚至简历。然而，传统的标签搜索缺乏灵活性。如果我们要过滤掉包含指定标签的样本，可能会出现这样的情况：特别是对于只包含几千个样本的数据库，可能没有任何（或只有几个）与我们的查询匹配的样本。在结果稀缺的情
摘要：本研究比较了国家水模型 (NWM) 在《清洁水法》下评估水流正常度的有效性，并与常用的前期降水工具 (APT) 进行了比较。环境保护局、美国陆军工程兵团和环境顾问使用的 APT 根据降水数据评估水体状况。然而，与美国地质调查局的测量数据相比，它在预测水流正常度方面不太准确。另一方面，NWM 在初步分析中显示出令人鼓舞的结果，与美国地质调查局的测量记录相比，其表现优于 APT。本研究扩展了这些初步发现，评估了 NWM 在索引到 NHDPlus 2.1 版水流网络的测量位置上在美国本土 (CONUS) 的表现。结果表明，在没有 USGS 测量仪的情况下，NWM 足以评估流量正常性，其准确度在
Vadym Bychkov, Founder of Hawk Live – The Integration of AI in Esports
人工智能已成为电子竞技行业的基石，尤其是在增强事件预测和比赛分析方面。人工智能能够实时处理大量数据，因此能够以令人印象深刻的准确度预测比赛结果，为粉丝提供动态见解，从而提升他们的观看体验。这项技术不仅可以预测获胜者，而且 [...]
Projected Language Models: A Large Model Pre-Segmented Into Smaller Ones
这篇论文已被 ICML 2024 的 Foundation Models in the Wild 研讨会接受。大型语言模型是一种多功能工具，但不适合小型推理预算。小型模型具有更高效的推理能力，但其容量较低，这意味着只有将其范围限制在专业领域时，其性能才会很好。这篇论文探讨了如何获得具有良好专业准确度的小型语言模型，即使在预训练期间专业化数据未知的情况下也是如此。我们提出了一种新颖的架构，即投影网络 (PN)。PN 是一种高容量网络，其参数……
Nailed it! Fingernails have an accurate sense of touch
英国科学家发现，指甲对触摸非常敏感，可以帮助我们用手感知周围的世界。他们发现，人们可以准确地分辨出指甲上被触摸的位置。虽然大多数哺乳动物都有爪子，但人类也有指甲，但这些指甲如何帮助我们通过手感知世界仍不太清楚。为了弄清指甲感知触觉的能力，研究人员触摸了 19 个人中指或拇指指甲的九个不同位置，并要求他们通过在手指照片上单击鼠标光标来说出指甲上被触摸的位置。人们识别触摸位置的准确度与指尖本身一样高，这表明指甲可能具有重要的感官功能。
Sen. Sanders Still Opposes Nuclear Energy But The American Science Community Marches On
如果你告诉我一个美国白人老人反对核能，我可以告诉你他们是如何投票的。我还可以以惊人的准确度告诉你他们对许多科学的看法，比如食物和药物。他们认为天然气是气候变化发生的原因。事实是气候变化是由于……他们。30 年前，民主党人摧毁了美国的核能。当参议员约翰·克里和总统比尔·克林顿宣布任何核能研究都可能成为核弹时，民主党人欢呼雀跃。这是 30 年来破坏美国核能努力的顶峰，政客、他们的支持者和企业媒体的盟友援引预防原则，称任何风险都太大。阅读更多
ROBOTS WITH COMMON SENSE AND COGNITIVE INTELLIGENCE: ARE WE THERE YET?
在通用智能方面，是什么让我们比机器人更胜一筹？关于人类与机器人的争论如今已是常态。虽然机器人被视为数字颠覆带来的反乌托邦未来的推动者，但困扰人们的主要问题是它们有多聪明。谈到人类智能，没有其他生物或“机械或人工智能思维”可以与我们相提并论。然而，人工智能驱动的机器人能够以比我们更好的准确度执行琐碎、单调的任务。值得注意的是，尽管最近机器人技术取得了一些奇迹，但这并不意味着机器人已经获得了人类固有的认知智能或常识。主要问题是，为机器人编写的大多数算法都是基于机器学习编码。这些代码是从特定类型的数据中收集的，模型是根据单个测试条件进行训练的。因此，当机器人处于不属于其代码或算法的情况时，它们可能会
Cognitive Pilot решила сложную задачу при обучении нейросетей
从视频流中选择罕见的有趣数据是极其重要的一步，尤其是在训练神经网络的后期阶段。正是这一点使得实现物体识别的最大准确度成为可能，并且在解决生命攸关级（对人类生命至关重要）的问题时极其重要，其中包括用于有轨电车、拖拉机和其他旨在确保车辆安全的车辆的自动驾驶系统。任何条件下的交通参与者。
AI test that detects heart disease in just 20 seconds
为什么重要：一项人工智能测试可以在短短 20 秒内检测出心脏病，其准确度远高于现有方法，在成功试行后，将在英国 NHS 推广。
Нейросеть научили сортировать пластик
以热物理研究所员工的名字命名。 S.S. Kutateladze SB RAS 正在调试用于分类城市固体废物 (MSW) 的技术解决方案和软件。该装置由输送机和机器人组成，能够以 95% 的准确度确定所需的塑料类型。
PUBLICATION NOTICE: Laboratory spiking process of soil with various uranium and other heavy metals
摘要：由于土壤异质性，使用金属加标土壤进行实验室研究具有挑战性。这项工作为实验室研究制备加标土壤提供了一种简单、快速、精确和准确的技术。该过程描述了在各种生物地球化学条件下向土壤中添加各种铀种类和其他重金属，进行实验室规模的中试实验。该过程包括将干燥的土壤和金属化学品研磨成细粉。通过使用塑料布对角翻转对样品进行改进的分裂和组合，使加标的土壤混合物进一步均质化。测量浓度与理论值的比较精度和准确度<20%。然而，由于土壤中金属吸附性强，传统的十金属溶液加标方法会产生高度异质的加标土壤。加标后需要对土壤进行重新干燥和重新研磨，以使处理过的土壤均质化，从而产生可吸入颗粒物。因此，出于安全考虑，需要适当
Care Mentor AI разрабатывает ИИ для оперативного диагностирования COVID-19
Care Mentor AI 正在开发一种人工智能系统，该系统将加快对疑似病毒性肺炎患者的胸部 X 光检查和 CT 扫描的分析速度，鉴于目前的流行病学情况，大多数病例是由冠状病毒引起的。目前，用于 X 射线研究的神经网络的准确度为 84%（基于内部数据）。
Новая база изображений позволяет провести реалистичные испытания компьютерного зрения
计算机视觉模型已经可以识别照片中的物体，其准确度超出了人类在实验室测试中的能力。然而，在现实条件下，算法的准确性显着下降，引发了人们对自动驾驶和其他基于计算机视觉的技术的担忧。
