Predicting Fraud with Autoencoders and Keras
在本文中，我们将训练一个自动编码器来检测信用卡欺诈。我们还将演示如何使用 CloudML 在云中训练 Keras 模型。我们模型的基础将是 Kaggle 信用卡欺诈检测数据集。
Adapting Self-Supervised Representations as a Latent Space for Efficient Generation
我们引入了 Representation Tokenizer (RepTok)，这是一种生成建模框架，它使用从自监督视觉转换器获得的单个连续潜在标记来表示图像。在预先训练的 SSL 编码器的基础上，我们仅微调语义标记嵌入，并将其与使用标准流匹配目标联合训练的生成解码器配对。这种适应通过低级的、与重建相关的细节丰富了令牌，从而实现了忠实的图像重建。为了保留原始 SSL 空间的有利几何形状，我们添加了余弦相似度损失......
IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence Volume 9, Issue 5, October 2025
1) 激励联合学习：调查作者：Akarsh K Nair、Sinem Coleri、Jayakrushna Sahoo、Linga Reddy Cenkeramaddi、Ebin Deni Raj 页数：3190 - 32092) 用于神经形态计算的可重构数字 FPGA 实现：关于最新进展和未来方向的调查作者： Edris Zaman Farsa, Arash Ahmadi, Oliver Keszocze 页数：3210 - 32323) 基于金属氧化物人工突触设备的机器学习模型的设计和优化作者：Yildiran Yilmaz, Fatih Gul 页数：3233 - 32434) 不完整数
Rethinking JEPA: Compute-Efficient Video SSL with Frozen Teachers
视频联合嵌入预测架构 (V-JEPA) 通过使用指数移动平均 (EMA) 更新的教师预测潜在空间中的屏蔽区域来学习可推广的现成视频表示。虽然 EMA 可以防止表示崩溃，但它使可扩展模型选择变得复杂，并将教师和学生架构耦合起来。我们重新审视隐藏的潜在预测，并表明冻结的教师就足够了。具体来说，我们 (i) 在 V-JEPA 掩蔽下使用简单的像素重建目标训练目标编码器，然后 (ii) 冻结它并训练学生预测老师的……
IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 6 Issue 9, September 2025
1）对诊断性微观成像的方式，挑战，分类学和未来的宫颈异常检测和未来方向的全面调查：Anindita Mohanta，Sourav Dey Roy，Niharika Niharika Nath Nath，Abhijit Datta，Mrinal Kanti Bhowmikpages，Mrinal Kanti Bhowmikpages：2354-2354 -2354 -2354 -2354 -2354将分析模型整合到深层神经网络中：数据融合透视图：Erfaan Rezvanfar，Jing Wang，Jing Wang，Clarence W. de Silvapages：2384-23943）实现
Electromate Introduces maxon HEJ 70 High-Efficiency Joint for Mobile Robotics
HEJ 70 48 50执行器将扭矩密度的电动机，行星变速箱，14位绝对编码器和Ethercat Control Electronics组合成一个密封的IP67级额定包装。它的峰值扭矩为±50 nm，最大关节速度为28 rad/s，效率在12 nm和26 rad/s时高达74％。
Adaptive Knowledge Distillation for Device-Directed Speech Detection
设备指导的语音检测（DDSD）是一项二进制分类任务，将用户的查询与语音助手（VA）与背景语音或侧面对话分开。这对于实现自然主义用户体验很重要。为此，我们提出知识蒸馏（KD），以提高DDSD准确性，同时确保有效部署。具体而言，我们引入了一种新型的自适应KD方法，该方法从ASR大型预训练的声学编码器（教师）的一般表示转移知识。我们将特定于任务的适配器应用在（冷冻）教师编码器之上，培训…
Boost cold-start recommendations with vLLM on AWS Trainium
在这篇文章中，我们演示了如何使用VLLM进行可扩展推理，并使用AWS深度学习容器（DLC）来简化模型包装和部署。我们将通过结构化的提示来产生兴趣扩展，将其编码为嵌入，用Faiss检索候选者，应用验证以保持结果的扎根，并以科学实验的形式构成寒冷的挑战 - 对LLM和编码器配对进行基础，并在建议级别上快速迭代，并显示出清晰的ROI
FastVLM: Efficient Vision Encoding for Vision Language Models
视觉语言模型（VLMS）可与文本输入一起视觉理解。它们通常是通过将视觉令牌从验证的视觉编码传递到预处理的大型语言模型（LLM）通过投影层来构建的。通过利用视觉编码器的丰富视觉表示以及LLM的世界知识和推理能力，VLM可用于广泛的应用程序，包括可访问性助手，UI导航，机器人技术和GAMING.VLM精度通常可以通过更高的输入图像解决，可以在精确的情况下提高精确折磨，> vlm的精度可以提高。
A new way to edit or generate images
MIT研究人员发现，称为编码器或“ Tokenizers”的特殊类型的神经网络可以比以前意识到的要多得多。
HEJ 90和HEJ 70单元结合了Maxon的核心竞争力（无刷新电动机，变速箱，编码器和运动控制器），即准备用于苛刻的现实世界应用程序的密封关节执行器。
Overcoming Vocabulary Constraints with Pixel-level Fallback
子字代币化需要平衡计算效率和词汇覆盖范围，这通常会导致在培训期间未优先考虑的语言和脚本上表现出色的性能。我们建议使用无词汇编码器来增强审计的语言模型，该模型从呈现为像素的文本中生成输入嵌入。通过以英语为中心的语言模型进行的实验，我们证明了我们的方法可以大大提高机器翻译性能，并促进有效的跨语言转移，优于基于令牌的方法。此外，我们发现…
有效地代表多模式大语言模型（MLLM）的3D场景至关重要但具有挑战性。现有方法通常仅依赖2D图像特征，并使用多样化的令牌化方法。这项工作对3D代币结构进行了严格的研究，并系统地比较了基于视频和基于点的表示，同时保持一致的模型骨干和参数。我们提出了一种新颖的方法，该方法通过结合奏鸣曲预处理的点变压器V3编码器的3D点云特征来丰富视觉令牌。我们的实验表明合并明确的…
CommVQ: Commutative Vector Quantization for KV Cache Compression
大语言模型（LLMS）越来越多地用于需要长上下文长度的应用中，但是随着连接长度的增长，键值（KV）缓存通常会成为GPU上的内存瓶颈。为了解决这个问题，我们提出了交换矢量量化（COMMVQ），以显着减少长篇小说LLM推理的内存使用情况。首先，我们通过引入轻量级编码器和代码本来压缩KV缓存来利用加法量化，然后可以用简单的矩阵乘法来解码。其次，要解决解码过程中的高计算成本，我们设计了…
Deploy Qwen models with Amazon Bedrock Custom Model Import
现在，您可以为qwen2，qwen2_vl和qwen2_5_vl架构导入自定义权重，包括QWEN 2、2.5编码器，QWEN 2.5 VL和QWQ 32B之类的型号。在这篇文章中，我们介绍了如何使用Amazon BedRock自定义模型导入的如何部署QWEN 2.5型号，这使他们可以在AWS基础架构中以有效的成本在AWS基础架构中使用最先进的AI功能。
景気ウォッチャー調査2025年5月～現状判断DIは5ヵ月ぶりの上昇、関税政策への過度な懸念が後退～
根据内阁办公室于6月9日发布的经济观察者调查，目前的情况DI（季节性调整）在2013年5月的当前情况一个月前增长了1.8分，至44.4，这是五个月内的首次增长。按地区，全国12个地区中有11个升起，而一个地区下降。冲绳（高于上个月的6.8点）的增长最大，而Koshinetsu（低于上个月的2.3点）下降。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2.5点，公司趋势每年相关的差异为1.0点，与就业相关的2.5分每年相关差异。考虑到这项调查的结果，内阁办公室一直保持其主题演讲的决定不变，他说：“经济最近恢复了疲软。”在家庭趋势中，与食品和饮料有关的趋势（落后2.3点）下降，但与
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。
