景気ウォッチャー調査2025年4月～現状判断DIは22年2月以来の低水準～
根据内阁办公室在5月12日发布的一项经济观察者调查，2013年4月当前情况的当前情况（季节性调整值）为42.6，上个月的2.5个百分点差异，标志着第四个月的下降，这是自2013年2月以来的最低水平（37.4）。按地区，该国的12个地区数量在2个地区增加，并在10个地区下降。冲绳（上个月的4.3分差）是最大的增长，而Hokuriku（上个月减少了9.7分）。考虑到当前DI的细分（季节性调整值），家庭趋势为每月相关的差异2.8点，公司趋势每年相关的差异为1.7点，与就业相关的损失为1.9分1.9点每年相关的损失。考虑到这项调查的结果，内阁办公室将其基本评级调整为“尽管经济继续缓慢恢复，但最近有弱点
Two new miniature absolute encoders join US Digital’s lineup
MAE4是一种套件式编码器，旨在直接安装在现有轴上，而MA4是轴版。两种模型都提供12位分辨率，并提供模拟或PWM输出的选择。
FastVLM: Efficient Vision encoding for Vision Language Models
缩放输入图像分辨率对于增强视觉语言模型（VLM）的性能至关重要，尤其是在文本丰富的图像理解任务中。但是，由于大量令牌和高度编码延迟，流行的视觉编码器（例如VIT）在高分辨率下效率低下。在不同的操作分辨率下，可以沿两个轴优化VLM的视觉编码器：减少编码延迟并最小化传递给LLM的视觉令牌的数量，从而降低整体延迟。基于对互动的综合效率分析…
Step-by-Step Diffusion: An Elementary Tutorial
我们提供了一门关于扩散模型数学和机器学习流程匹配的可访问的第一门课程。我们的目标是尽可能简单地教授扩散，以最少的数学和机器学习先决条件，但足够的技术细节来理解其正确性。与大多数有关该主题的教程不同，我们既不采用变异自动编码器（VAE），也不采用随机微分方程（SDE）方法。实际上，对于核心思想，我们将不需要任何SDE，基于证据的降低器（ELBOS），Langevin Dynamics，甚至分数的概念。读者只需要…
Scaling Laws for Native Multimodal Models
建立可以通过多模式信号有效地感知世界的通用模型一直是一个长期目标。当前的方法涉及分别整合预训练的组件，例如将视觉编码器连接到LLMS和持续的多模式训练。尽管这种方法表现出显着的样本效率，但仍然是一个悬而未决的问题，这是否本质上是优越的。在这项工作中，我们重新审视了本地多模型（NMM）的建筑设计 - 从头开始训练的人 - 并进行广泛的……
DeepCoder: Open Source AI som når O3-mini Prestanda
AI世界正在以愤怒的速度移动，在代码生成领域，我们一直在看到新的，令人兴奋的工具和模型出现。引起关注的最新添加之一是DeepCoder一种新的AI模型，其中140亿个参数作为开源代码发布。使深编码器变得更加有趣的是，[…]邮政深编码器：开放源代码AI首次出现在AI新闻中。
How to run Qwen 2.5 on AWS AI chips using Hugging Face libraries
在这篇文章中，我们概述了如何使用拥抱脸部文本生成推断（TGI）容器（TGI）容器（TGI）容器（TGI）和TheHugging Optimum face face face facimum neuron库来使用使用Amazon弹性Compute Cloud（Amazon EC2）和Amazon Sagemaker部署QWEN 2.5模型家族。还支持QWEN2.5编码器和数学变体。
Midwest Motion Products - MMP BL58-487C-24V GP52-014 EU-1024
无刷的24V直流齿轮机，带有1024 CPR积分的光学反馈编码器。能够产生多达73英寸的连续扭矩和212英寸LBS峰值扭矩，输出速度为268 rpm
Midwest Motion Products - MMP D22-376B-12V GP52-068 EU-1024
带有1024 CPR积分的光学反馈编码器的刷子12V直流齿轮电机。能够产生多达72英寸的连续扭矩和155英寸LBS峰值扭矩，输出速度为42 rpm
Midwest Motion Products - MMP D22-376B-12V GP52-014 EU-1024
带有1024 CPR积分的光学反馈编码器的刷子12V直流齿轮电机。能够产生多达16英寸的连续扭矩和34 lbs峰值扭矩，输出速度为206 rpm
Towards Automatic Assessment of Self-Supervised Speech Models Using Rank
这项研究使用嵌入式等级探讨了通过自我监督学习（SSL）训练的通用语音编码器的无监督评估度量。传统上，评估这些编码器的性能是资源密集的，需要从下游任务中标记的数据。受视觉域的启发，嵌入等级显示了评估图像编码器的希望，而无需对标记的下游数据进行调整，因此考虑到信号的时间性质，研究了其在语音域中的适用性。这些发现表明等级与下游相关……
SELMA: A Speech-Enabled Language Model for Virtual Assistant Interactions
在这项工作中，我们介绍和评估Selma，这是一个针对虚拟助手交互的语言语言模型，将音频和文本集成为大型语言模型（LLM）的输入。 Selma旨在处理与单个端到端模型中同时与虚拟助手相互作用相关的三个主要和两个辅助任务。我们采用低级适应模块来对音频编码器和LLM进行参数效率训练。此外，我们实施了一个功能汇总策略，使系统能够识别全球模式并提高任务的准确性……
Formulation of Feature Circuits with Sparse Autoencoders in LLM
大型语言模型（LLM）见证了令人印象深刻的进步，这些大型模型可以完成各种任务，从产生类似人类的文本到回答问题。但是，了解这些模型的工作原理仍然具有挑战性，尤其是由于一种称为叠加的现象，其中特征被混合到一个神经元中，因此很难提取人类可以理解的人[…] llm中稀疏自动编码器的特征电路的配制，首先出现在LLM中迈向数据科学。
Doctor Web’s annual virus activity review for 2024
2025 年 1 月 30 日 2024 年，使用 AutoIt 脚本语言创建并作为其他恶意应用程序的一部分分发的恶意程序再次成为最普遍的威胁之一，以使后者更难被检测到。此外，广告软件木马和各种恶意脚本都非常活跃。在电子邮件流量中，恶意脚本也是最常被检测到的。此外，威胁行为者使用垃圾邮件来分发各种木马、网络钓鱼文档和允许执行任意代码的漏洞。广告显示木马、间谍软件木马和不需要的广告软件应用程序是移动设备上最常见的威胁。全年，我们观察到移动银行木马的活动不断增加。此外，我们的病毒实验室在 Google Play 上发现了数百个恶意和不需要的程序。Doctor Web 的互联网分析师注意到网络欺诈者
机器翻译 (MT) 正在经历范式转变，基于微调大型语言模型 (LLM) 的系统与专门为翻译任务训练的传统编码器-解码器模型相比，竞争力越来越强。然而，基于 LLM 的系统产生幻觉的风险更高，这会严重损害用户的信任和安全。大多数关于缓解幻觉的先前研究都集中在传统的 MT 模型上，解决方案涉及事后缓解 - 检测幻觉翻译并重新翻译。虽然这种方法有效，但……
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 33, Issue 1, January 2025
1) 模糊深度神经网络学习在情绪分析中的特邀编辑专题作者：Gautam Srivastava、Chun-Wei Lin页数：1 - 22) Fcdnet：基于模糊认知的多模态情绪分析动态融合网络作者：Shuai Liu、Zhe Luo、Weina Fu页数：3 - 143) 多模态情绪分析的联合客观和主观模糊性去噪作者：Xun Jiang、Xing Xu、Huimin Lu、Lianghua He、Heng Tao Shen页数：15 - 274) 使用模糊深度神经网络学习探索情绪分析的多模态多尺度特征作者：Xin Wang、Jianhui Lyu、Byung-Gyu Kim、B. D. Pa
Interpreting CLIP: Insights on the Robustness to ImageNet Distribution Shifts
稳健模型和非稳健模型的区别是什么？虽然对于 ImageNet 分布变化，已经表明这种稳健性差异可以主要追溯到训练数据的差异，但到目前为止，尚不清楚这在模型学习方面意味着什么。在这项工作中，我们通过探测具有各种主干（ResNets 和 ViTs）和预训练集（OpenAI、LAION-400M、LAION-2B、YFCC15M、CC12M 和 DataComp）的 16 个稳健零样本 CLIP 视觉编码器的表示空间，并将它们与较少的表示空间进行比较来弥合这一差距……
