Human-AI collaboration in physical tasks
TL;DR：在 SmashLab，我们正在创建一个智能助手，它使用智能手表中的传感器来支持烹饪和 DIY 等物理任务。这篇博文探讨了我们如何使用与摄像头相比侵入性更低的场景理解来实现有用的、情境感知的交互，以便在日常生活中执行任务。想过让 AI 助手执行数字世界以外的任务吗？每天，我们都会执行许多任务，包括烹饪、手工制作和医疗自我护理（例如 COVID-19 自检试剂盒），这些任务涉及一系列离散步骤。准确执行所有步骤可能很困难；例如，当我们尝试一种新食谱时，我们可能会在任何步骤产生疑问，并且可能会因为跳过重要步骤或按错误顺序执行而犯错。这个项目，即传感模块的程序交互 (PrISM)，旨在通过基
Light exercise can yield significant cognitive benefits, new research shows
日常体育活动，如短距离散步或与孩子玩耍，可能对认知健康产生短期益处，相当于逆转四年的认知衰老。这是我和同事在新研究中发现的重要结果，该研究发表在《行为医学年鉴》杂志上。在此之前 […] 新研究表明，轻度运动可以产生显著的认知益处，该文章首次发表在 Knowridge Science Report 上。
GENOT: Entropic (Gromov) Wasserstein Flow Matching with Applications to Single-Cell Genomics
单细胞基因组学极大地促进了我们对细胞行为的理解，促进了治疗和精准医疗的创新。然而，单细胞测序技术本质上具有破坏性，只能同时测量有限的数据模式。这一限制凸显了对能够重新排列细胞的新方法的需求。最佳传输 (OT) 已成为一种有效的解决方案，但传统的离散求解器受到可扩展性、隐私和样本外估计问题的阻碍。这些挑战刺激了神经网络的发展……
Leveraging Periodicity for Robustness with Multi-modal Mood Pattern Models
*平等贡献者来自可穿戴传感器的数据（例如心率、步数）可用于模拟情绪模式。我们使用多模态离散时间序列数据表征特征表示和建模策略，使用具有自然缺失的大型数据集（n=116,819 名参与者）进行情绪模式分类，使用 12 个可穿戴数据流，重点是捕捉数据的周期性趋势。综合考虑性能和鲁棒性，基于周期性的具有梯度提升模型的聚合特征表示优于其他表示和架构……
Super-bright black holes could reveal if the universe is pixelated
时空可能不是连续的，而是由许多离散的位组成——我们可能能够在异常明亮的黑洞边缘附近看到它们的影响
Dry Heat, Wet Heat, and Wetland Methane Emissions
复合天气事件（例如极冷或高温与严重干旱或降水相结合）对湿地甲烷排放的影响大于离散极端天气。
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 32, Issue 11, November 2024
1) 在多创新背景下的在线主动学习，用于不断发展的误差反馈模糊模型作者：Edwin Lughofer、Igor Škrjanc页数：5998 - 60112) 具有输入饱和的非线性系统的灵活规定性能输出反馈控制作者：Yangang Yao、Yu Kang、Yunbo Zhao、Pengfei Li、Jieqing Tan页数：6012 - 60223) 通过动态事件对具有未知控制系数的 p-正态系统进行自适应模糊预定性能控制作者：Qidong Li、Changchun Hua、Kuo Li、Hao Li页数：6023 - 60344) 离散时间非线性复杂网络的模糊结构自适应最优控制的强化学习作
Ngamugawi wirngarri Clement, Cloutier, Lee, King, Vanhaesebroucke, Bradshaw, Dutel, Trinajstic & Long, 2024 DOI：10.1038/s41467-024-51238-4摘要 现存的腔棘鱼 Latimeria (Sarcopterygii: Actinistia) 是一种标志性的所谓“活化石”，属于形态最保守的脊椎动物群之一。我们描述了一种新的 3-D 保存的腔棘鱼，来自西澳大利亚的晚泥盆世 Gogo 组。我们对该群体进行了全面的分析，以评估所有腔棘鱼的系统发育、进化速度和形态差异。我们发
Oversampling and Undersampling, Explained: A Visual Guide with Mini 2D Dataset
数据预处理人工生成和删除数据，以造福大众⛳️ 更多数据预处理，解释：· 缺失值插补 · 分类编码 · 数据缩放 · 离散化 ▶ 过采样和欠采样收集每个类别都有完全相同数量的类别需要预测的数据集可能是一个挑战。实际上，事情很少能完美平衡，当你制作分类模型时，这可能是一个问题。当一个模型在这样的数据集上训练时，一个类别比另一个类别有更多的示例，它通常会变得更擅长预测较大的组，而更不擅长预测较小的组。为了解决这个问题，我们可以使用过采样和欠采样等策略——为较小的组创建更多示例或从较大的组中删除一些示例。目前有许多不同的过采样和欠采样方法（名字吓人，如 SMOTE、ADASYN 和 Tomek Lin
Boulenophrys lichun Lin, Chen, Li, Peng, Zeng & Wang, 2024 立春角蟾 | 立春角蟾 || DOI: 10.3897/zookeys.1216.130017摘要描述了中国福建省东部沿海丘陵地区发现的 Boulenophrys 属的一个新种。该新分类单元可通过离散的形态特征状态差异和线粒体 16S + CO1 基因组合中的遗传分歧与所有已知同类相区分。我们还提供了福建省 Boulenophrys 物种分布模式图和省级检索表，这将有助于地方当局在实地鉴定和数据收集工作中准确识别物种，从而有助于其保护。关键词：Boulenophrys lic
Gaussian Naive Bayes, Explained: A Visual Guide with Code Examples for Beginners
分类算法钟形假设以获得更好的预测⛳️ 更多分类算法，解释：· 虚拟分类器 · K 最近邻分类器 · 伯努利朴素贝叶斯 ▶ 高斯朴素贝叶斯 · 决策树分类器 · 逻辑回归 · 支持向量分类器 · 多层感知器（即将推出！）基于我们之前关于处理二进制数据的伯努利朴素贝叶斯的文章，我们现在探索用于连续数据的高斯朴素贝叶斯。与二元方法不同，该算法假设每个特征都服从正态（高斯）分布。在这里，我们将看到高斯朴素贝叶斯如何处理连续的钟形数据（产生准确的预测），而无需深入研究贝叶斯定理的复杂数学。所有视觉效果：作者使用 Canva Pro 创建。针对移动设备进行了优化；在桌面上可能显得过大。定义与其他朴素贝叶斯
Coastal Hazards System–South Atlantic (CHS-SA)
摘要：美国陆军工程兵团完成了南大西洋沿岸研究 (SACS)，以量化风暴潮和海浪危害，从而将沿海灾害系统 (CHS) 扩展到南大西洋分部 (SAD) 领域。CHS-SACS 的目标是量化当前条件和未来海平面上升情景下的风暴危害，以降低洪水风险并提高沿海环境的恢复力。CHS-SACS 已在 SAD 领域内的三个地区完成，本报告重点关注南大西洋 (CHS-SA)。本研究应用 CHS 的概率框架和增强元建模预测的联合概率方法 (JPM-AMP) 对热带气旋 (TC) 和温带气旋 (XC) 响应进行概率沿海危害分析 (PCHA)，利用新的大气和流体动力学数值模型模拟合成 TC 和历史 XC。本报告记录了
How Tiny Neural Networks Represent Basic Functions
通过简单的算法示例对机械可解释性进行简单介绍简介本文展示了小型人工神经网络 (NN) 如何表示基本功能。目标是提供有关 NN 工作原理的基本直觉，并作为机械可解释性的简单介绍——该领域旨在对 NN 进行逆向工程。我提供了三个基本函数的示例，使用简单的算法描述了每个函数，并展示了如何将算法“编码”到神经网络的权重中。然后，我探索网络是否可以使用反向传播来学习算法。我鼓励读者将每个示例视为一个谜语，并在阅读解决方案之前花一点时间。机器学习拓扑本文尝试将 NN 分解为离散操作并将其描述为算法。另一种方法可能更常见、更自然，即研究不同层中线性变换的连续拓扑解释。以下是一些有助于增强拓扑直觉的优秀资源：
Perception-Inspired Graph Convolution for Music Understanding Tasks
本文讨论了 MusGConv，一种用于符号音乐应用的感知启发式图卷积块。简介在音乐信息研究 (MIR) 领域，理解和处理乐谱的挑战不断被引入新方法和新途径。最近，许多基于图的技术已被提出，作为针对音乐理解任务的一种方式，例如语音分离、节奏检测、作曲家分类和罗马数字分析。这篇博文涵盖了我最近的一篇论文，其中我介绍了一种名为 MusGConv 的新图卷积块，专门用于处理乐谱数据。MusGConv 利用音乐感知原理来提高应用于音乐理解任务的图神经网络中图卷积的效率和性能。理解问题 MIR 中的传统方法通常依赖于音乐的音频或符号表示。虽然音频可以捕捉随时间变化的声波强度，但 MIDI 文件或乐谱等符号
Poropuntius anlaoensis Hoàng, Phạm & Trần,in Hoang, Pham, Tran, Durand, Wu, Pfeiffer, Chen et Page, 2024. DOI：10.3897/zookeys.1204.120873摘要来自包含 22 个 Poropuntius 名义种的样本的分子数据表明，该属的物种水平多样性被大大高估，可能是由于分类单元和地理采样不足以及依赖于种内变化的形态特征。后者包括与种群内替代喂养策略（生态形态）相关的离散口形态。描述了一个新物种，Poropuntius anlaoensis Hoàng, Phạm & T
Build a conversational chatbot using different LLMs within single interface – Part 1
随着生成人工智能 (AI) 的出现，基础模型 (FM) 可以生成内容，例如回答问题、总结文本和提供源文档中的亮点。但是，对于模型选择，有多种模型提供商可供选择，例如 Amazon、Anthropic、AI21 Labs、Cohere 和 Meta，再加上 PDF 中的离散真实世界数据格式，[…]
Behavioral Responses to Wealth Taxation: Evidence from Colombia
作者：Juliana Londoño-Vélez，加州大学洛杉矶分校Javier Avila-Mahecha，哥伦比亚税收和海关目录 摘要：我们研究了哥伦比亚对个人财富税的行为反应。我们利用 1993 年至 2016 年与泄露的巴拿马文件相关的税务微观数据来调查该国主要避税天堂的离岸外包情况。我们利用离散跳跃的变化[…]对财富税的行为反应：来自哥伦比亚的证据首先出现在公平增长上。
Analog vs. Digital Electronics
我们可以用两种不同的方式来看待电子产品，它们都有不同的用途，即模拟电子产品和数字电子产品。简而言之，模拟电子学处理连续、平滑变化的信号，而数字电子学处理离散信号（要么是开，要么是关，换句话说，是 1 或 0）。模拟电子学 […]
