Models Show Caribbean Disturbance Threatens US Gulf Energy Complex
模型显示加勒比海扰动威胁美国墨西哥湾能源综合体 由于新闻周期主要关注选举报道,让我们换个角度,关注加勒比海西南部正在发展的热带活动。预测模型已经显示,美国墨西哥湾沿岸可能出现登陆。美国国家飓风中心已将加勒比海西南部天气扰动指定为 Invest97L。NHC 在周日早上的更新中写道:“无序阵雨和雷暴继续与加勒比海西南部大面积低压区有关。” NHC 指出,“预计该系统将逐渐发展,未来几天内可能会形成热带低气压,同时大致向北向西北移动,越过中部和西部加勒比海。” Invest97L 在未来几天的形成几率非常高:48 小时内的形成几率……高……80%。7 天内的形成几率……高……90%。计算机预测模型
Trawling and mining could unleash carbon dioxide from the seabed
一项新研究表明,受干扰的海床可能是二氧化碳污染的强大来源。这项研究发表在《河口、海岸和陆架科学》杂志上,对拖网捕鱼、深海采矿和其他海洋活动的影响提出了质疑。“研究人员长期以来一直认为,海床的物理扰动,例如来自捕鱼设备等[…]
Blasts from the Past: New Insights from Old Space Storms
对过去的太空天气事件的重新评估和比较突显了地球遭受破坏性地磁扰动的可能性。
New generative AI tools open the doors of music creation
我们最新的AI音乐技术现已在MusicFX DJ,Music AI Sandbox和YouTube短裤 宣布一套全面的,开放的稀疏自动编码器,用于语言模型可解释性。 新的AI系统设计成功结合靶分子的蛋白质,具有推进药物设计,疾病理解等的潜力。 使用深度学习来解决计算量子化学中的基本问题并探索物质与光的相互作用 该模型可以极大地提高性能,并在跨模式的长篇文化理解中取得了突破。 在自然通信中发表的一系列实验中,我们发现证据表明人类判断确实受到对抗性扰动的系统影响。 这是人工智能(AI)研究及其实用应用领域中令人难以置信的一年。 在自然界发表的一篇论文中,我们介绍了FunSearch,这是
No free lunch in LLM watermarking: Trade-offs in watermarking design choices
生成模型的进步使得 AI 生成的文本、代码和图像能够在许多应用中反映人类生成的内容。水印是一种将信息嵌入模型输出以验证其来源的技术,旨在减轻对此类 AI 生成内容的滥用。当前最先进的水印方案通过稍微扰动 LLM 输出标记的概率来嵌入水印,这可以在验证过程中通过统计测试检测到。不幸的是,我们的工作表明,LLM 水印方案中的常见设计选择使生成的系统出人意料地容易受到水印删除或欺骗攻击——导致在稳健性、实用性和可用性方面做出根本性的权衡。为了解决这些权衡问题,我们严格研究了一组针对常见水印系统的简单但有效的攻击,并提出了 LLM 水印实践中的指导方针和防御措施。提示艾伦图灵出生于... Unwate
IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, Volume 16, Issue 5, October 2024
1) 特邀编辑:利用神经形态计算推进机器智能的特别专题作者:Guoqi Li、Emre Neftci、Rong Xiao、Pablo Lanillos、Kaushik Roy页数:1623 - 16252) LC-TTFS:利用 TTFS 编码实现脉冲神经网络的无损网络转换作者:Qu Yang、Malu Zhang、Jibin Wu、Kay Chen Tan、Haizhou Li页数:1626 - 16393) 深度脉冲神经网络的非对称时空在线学习作者:Rong Xiao、Limiao Ning、Yixuan Wang、Huajun Du、Sen Wang、Rui Yan页数:1640 - 1
Reswitching Pattern In Corn-Tractor Model
图 1:选择生产系数后成本最小化技术的变化这篇文章报告了 Steedman 玉米拖拉机模型的一些工作。我还没有找到三重转换的例子。不过,我发现了一个重新转换的例子。上图 1 和下表 1 显示了转换点如何随着玉米行业使用 I 型拖拉机生产一蒲式耳玉米所需劳动力的扰动而变化。区域 1 中只有一个转换点。在这个转换点附近,生产和使用 I 型拖拉机的利润率较低,每劳动年消费量增加,玉米行业每蒲式耳生产的劳动力投入减少。换句话说,这个转换点符合过时的边际主义直觉。表 1:区域区域描述1在转换点附近,I 型拖拉机以较低的利润率、较高的工资实现成本最小化。2反向劳动深化。在转换点附近,I 型拖拉机在利润率较
Monopoly Capitalism Is Inefficient
标题的说法并不令人惊讶。但我发现,这是根据我如何建立生产价格模型得出的,前提是各行业之间的相对利润率是稳定的。我并不是这种建模的原创者。我的贡献是分析技术的选择,并探索这种分析如何随着相对加价的扰动而变化。在价格方程中,s1 r、s2 r、s3 r 等是各个行业的利润率。我称 r 为利润率的比例因子。给定技术和给定的工资(以给定的计量单位表示),可以找到价格和利润率的比例因子。比例因子是工资的递减函数。给定工资时的成本最小化技术是该工资外部边界工资曲线的技术。在转换点,不止一种技术可以实现成本最小化。在竞争市场的情况下,1 = s1 = s2 = s3 = ...对技术选择的分析简化为文献中的
Video Friday: UC Berkeley’s Little Humanoid
视频星期五是每周精选的精彩机器人视频,由 IEEE Spectrum robotics 的朋友收集。我们还发布未来几个月即将举行的机器人活动的每周日历。请将您的活动发送给我们以供收录。ICRA@40:2024 年 9 月 23-26 日,荷兰鹿特丹SIROS 2024:2024 年 10 月 14-18 日,阿联酋阿布扎比SICSR 2024:2024 年 10 月 23-26 日,丹麦奥登塞Cybathlon 2024:2024 年 10 月 25-27 日,苏黎世享受今天的视频!我们推出了 Berkeley Humanoid,这是一个可靠且低成本的中型人形机器人研究平台,用于基于学习的控制
Visualizing Variations In The Analysis Of The Choice Of Technique
我在 Centro Sraffa 有另一篇工作论文,《可视化技术选择分析的变化》。摘要如下。摘要:本文描述了一个图表,该图表描述了选择技术分析如何随着商品生产模型中选定参数的扰动而变化。侥幸切换点将图表分割开来。提供了三个示例,即流动资本与加价定价、固定资本与结构经济动态以及密集租金与加价定价。
Is Clear Air Turbulence becoming more common?
近年来,商业飞机受到湍流影响的事件明显增多。这些事件有时是意料之外的,而且非常严重,导致乘客受伤、紧急降落,以及最近罕见的死亡事件。湍流可能由多种因素引起,从天气锋面的气团混合到扰动 […] 文章《晴空湍流是否越来越常见?》首次出现在 Flightradar24 博客上。
Images altered to trick machine vision can influence humans too
在自然通信中发表的一系列实验中,我们发现证据表明人类判断确实受到对抗性扰动的系统影响。
Images altered to trick machine vision can influence humans too
在《自然通讯》上发表的一系列实验中,我们发现证据表明人类的判断确实受到对抗性扰动的系统影响。
Images altered to trick machine vision can influence humans too
在自然通信中发表的一系列实验中,我们发现证据表明人类判断确实受到对抗性扰动的系统影响。
Images altered to trick machine vision can influence humans too
在自然通信中发表的一系列实验中,我们发现证据表明人类判断确实受到对抗性扰动的系统影响。
Images altered to trick machine vision can influence humans too
在自然通信中发表的一系列实验中,我们发现证据表明人类判断确实受到对抗性扰动的系统影响。
Mind the Gap: A Visit to Slatington, PA
沃尔多·斯拉廷顿在哪里?“切诺基四八一,阿伦敦进近,高度计 30.48,保持在 3,500 英尺或以上。”当我下降到宾夕法尼亚州斯拉廷顿时,我的目光在分区图和覆盖外部世界的动态地图之间移动。机场是在山脊之前还是之后?这是在下降到宾夕法尼亚州一个不熟悉的机场时需要进行的常见心理练习。在 3,500 英尺的高度,我终于通过利哈伊峡谷发现了机场,跑道紧密地沿着利哈伊河的西岸隐藏在山脊线后面。阿伦敦进近机体贴地将我抬高,以越过目的地北边巨大的东西向山脊。我呼叫了机场。进近结束时,飞机发出了“切诺基四八一,高度由您决定,发出目视飞行规则,频率变更已获批准。”错误号码日期飞机航线飞行时间(小时)总计(小时
Asymmetric Certified Robustness via Feature-Convex Neural Networks
通过特征凸神经网络实现非对称认证稳健性 TLDR:我们提出了非对称认证稳健性问题,它只需要对一个类进行认证稳健性,并反映了现实世界的对抗场景。这种集中设置使我们能够引入特征凸分类器,该分类器可在毫秒级产生闭式和确定性的认证半径。图 1. 特征凸分类器及其对敏感类输入的认证的说明。该架构由 Lipschitz 连续特征图 $\varphi$ 和学习到的凸函数 $g$ 组成。由于 $g$ 是凸的,因此它在 $\varphi(x)$ 处的切平面全局欠近似,从而在特征空间中产生认证范数球。然后,$\varphi$ 的 Lipschitz 性会在原始输入空间中产生适当缩放的证书。尽管深度学习分类器被广泛