A quick guide to deep learning - what is it and how can it be useful?
作者：Jimmy Cantrell图片来源：Unsplash 人脑包含数百万个神经元，使我们能够处理来自多个来源的大量信息。我们的感官将经验数据反馈给大脑，大脑将数据组织成模式，使我们能够了解周围的世界。深度学习是机器学习的一个子集，它使用基于人脑建模的神经网络构建的算法。计算机内部有多个层协同工作，人工神经元或“节点”使用数学计算来处理数据以解决复杂问题，就像我们自己的大脑一样。在本简短指南中，我们将更详细地探讨深度学习的工作原理以及它如何在我们的日常生活中发挥作用。
Tax Compliance: Opportunities Exist to Improve IRS High-Income/High-Wealth Audits
美国政府问责署 (GAO) 的发现美国政府问责署分析了美国国税局 (IRS) 对 2012 至 2022 财年结案的个人纳税申报表的审计结果，这些个人的总正收入 (TPI) 为 50 万美元或以上，即纳税申报表上的所有正收入金额。美国政府问责署发现，随着收入的增加，IRS 平均每次审计建议征收更多的税，但通常结案的审计数量会减少。2012 至 2022 财年每次审计建议征收的平均额外税 2020 年，财政部指示 IRS 每年审计至少 8% 的收入在 1000 万美元或以上的个人提交的纳税申报表。作为回应，IRS 制定了两项计划，以提高 TPI 在 1000 万美元或以上的纳税申报表的审计率。美
Grants Management: Action Needed to Ensure Consistency and Usefulness of New Data Standards
GAO 的发现管理和预算办公室 (OMB) 和卫生与公共服务部 (HHS) 已部分满足《2019 年拨款报告效率和协议透明度法案》（GREAT 法案）中与以下相关的三个已过截止日期之一：数据标准。 OMB 和 HHS 在 2021 年 6 月确定和定义了 540 个拨款数据元素，部分满足了建立政府范围数据标准的最后期限。这一最后期限已部分满足，因为其中 501 个元素不完全可操作的数据标准，因为它们不包括重要的技术规范图：截至 2023 年 12 月，OMB 和 HHS 满足 2019 年《拨款报告效率和协议透明度法案》中部分法定要求的程度a 该要求的满足应不迟于颁布后一年或数据标准建立后。酒
Attending My First Small Conference
发布日期：2023 年 10 月 12 日，作者：Kesheena Doctor 今年 8 月初，我有幸参加了 2023 年 Zine Librarian unConference，这是一场面向 zine 图书管理员和 zine 图书馆工作者的会议，这是图书馆学的一个专业子集。我很高兴能代表 iSchool 参加这次会议，结识该领域的新图书管理员，并了解更多关于杂志如何支持图书馆学的信息。阅读更多
What is Deep Learning? Is it the Same as AI?
为什么重要：什么是深度学习？它和人工智能一样吗？深度学习是机器学习的一个子集，而机器学习是人工智能的一个子集。
BanditPAM: Almost Linear-Time k-medoids Clustering via Multi-Armed Bandits
TL;DR想要比 \(k\)-means 更好的东西吗？我们最先进的 NeurIPS \(k\)-medoids 算法 BanditPAM 现已公开！\(\texttt{pip install banditpam}\)，您就可以开始了！与 \(k\)-means 问题一样，\(k\)-medoids 问题是一个聚类问题，我们的目标是将数据集划分为不相交的子集。然而，在 \(k\)-medoids 中，我们要求聚类中心必须是实际数据点，这允许对聚类中心进行更好的解释。\(k\)-medoids 还可以更好地处理任意距离度量，因此如果您使用 \(L_1\) 之类的度量，您的聚类可以对异常值更具鲁棒
BanditPAM: Almost Linear-Time k-medoids Clustering via Multi-Armed Bandits
TL;DR想要比 \(k\)-means 更好的东西吗？我们最先进的 NeurIPS \(k\)-medoids 算法 BanditPAM 现已公开！\(\texttt{pip install banditpam}\)，您就可以开始了！与 \(k\)-means 问题一样，\(k\)-medoids 问题是一个聚类问题，我们的目标是将数据集划分为不相交的子集。然而，在 \(k\)-medoids 中，我们要求聚类中心必须是实际数据点，这允许对聚类中心进行更好的解释。\(k\)-medoids 还可以更好地处理任意距离度量，因此如果您使用 \(L_1\) 之类的度量，您的聚类对异常值会更稳健。尽
稳定币 (SC) 是一种金融结构，它试图将其负债（或其负债的子集）的价值与其无法控制的对象（如美元）挂钩。为此，SC 必须有效地说服其负债持有人，SC 负债可以按面值（或某个固定汇率）按需（或在短时间内）兑换美元。这种结构的目的是使 SC 负债作为支付工具更具吸引力。与美元挂钩对居住在美国的人来说很有吸引力，因为美元是记账单位。非美国持有者可能会被该产品吸引，因为美元是世界储备货币。这种结构有助于增加对与美元挂钩的 SC 的需求。对于宏观经济学家来说，SC 看起来像单边固定汇率制度或货币局。该结构还类似于将其负债价格与美元挂钩的货币市场基金（目前是美国政府货币基金）。它也看起来像一家没有存款保
How Can One Choose the Interested Positions By Scoring High in ASVAB?
ASVAB 中的陆军线分数必须足够高，以便您选择武装部队中的职位。ST 是 ASVAB 中最重要的子集，许多人错过了熟练技术 ASVAB 分数并多次重新参加测试。虽然取得好成绩并不难，但课程内容 […]The post How Can One Choose the Interested Positions By Scoreing High in ASVAB? appeared first on asvab-tutoring.com.
Физики МФТИ приблизили создание квантового компьютера в России
在MIPT的人工量子系统实验室，俄罗斯首次创建了基于五个超导量子位的量子集成电路。这是朝着创建全尺寸通用量子处理器和模拟器迈出的重要一步。
On Arrest Filters and Empirical Inferences
我一直在思考 Roland Fryer 关于警察使用武力的工作论文，这篇论文的灵感来自 Europile 的这个帖子以及 Michelle Phelps 和 Ezekeil Kweku 的精彩帖子。Europile 帖子包含 Fryer 为寻找警察枪击事件中的种族偏见而进行的实证研究的快速、精确和深刻的总结。有两个不同的观察池：逮捕池和射击池。逮捕池由“休斯顿警察局随机抽取的警察与平民互动样本组成，这些互动来自更有可能使用致命武力的逮捕代码：企图谋杀公共安全官员、严重袭击公共安全官员、拒捕、逃避逮捕和干扰逮捕。”射击池是导致一名警官开枪的互动样本，同样发生在休斯顿。重要的是，后者不是前者的子集
Гибридные роботы будут управлять 10 % активов, инвестируемых к 2025 году
经过近年来的显着增长，机器人咨询方法在世界各地众多初创公司的推动下，已经成为一个新的子集：混合机器人/个人服务
Potential supply sensitive care in NICUs is a growing problem
当今JAMA儿科的在线，“新生儿重症监护的流行病学趋势，2007-2012”：重要性新生儿重症监护非常有效地改善新生儿的结果，但价格昂贵，并且具有固有的风险。现有关于新生儿重症监护的研究集中在新生儿的特定子集上，缺乏基于人群的观点。描述[…] NICUS的潜在供应敏感护理的录取率的目标首先出现在偶然的经济学家中。
I’m losing patience with mint.com
我真的不要求太多。我希望能够通过手机，iPad或台式机/笔记本电脑访问以可理解形式显示的财务交易的关键子集。 Mint.com声称这样做。我希望能够输入未决的交易（例如，书面支票）和[…]我对Mint.com失去耐心的帖子首次出现在偶然的经济学家上。
In which I agree with Megan McArdle
我开始对已经著名的马萨诸塞州死亡率研究进行社论，我们如何确定健康保险会降低死亡率？在《患者保护和负担得起的护理法》（ACA）成为法律之前的几周，大西洋的挑衅性专栏提出了这个问题。它借鉴了未能找到保险与寿命关系的文献的无代表性子集。我同意梅根·麦卡德（Megan McArdle）的帖子最初出现在偶然的经济学家中。
You can read JAMA, or watch Healthcare Triage…
首先是一项针对医师在解释测试结果方面表现不佳的小型研究。 “医学与数学的不舒服关系计算积极的预测价值”：要利用这些技能，临床医生需要访问有序测试的准确敏感性和特异性度量。此外，我们还支持将您可以阅读JAMA或观看医疗保健分类的帖子集成到电子中的软件的使用……首先出现在偶然的经济学家上。
Using Feature Selection Methods in Text Classification
在文本分类中，特征选择是选择训练集术语的特定子集并仅在分类算法中使用它们的过程。特征选择过程发生在分类器训练之前。更新：Datumbox 机器学习框架现在是开源的，可以免费下载。检查 […]
霍华德·格雷克曼（Howard Gleckman）有一篇有趣的帖子，想知道为什么400-6亿看护人（那些为处理残疾的亲人提供非正式，无薪护理的护理人员）是如此糟糕的拥护者，尤其是那些照顾老年人（通常是他们父母最常见的子集）。霍华德（Howard）讨论了他参加最近的护理论坛的参与，并在反思中注明了以下[…]，因为坏拥护者首次出现在偶然的经济学家中。
