辍学通常是指从其所属的组织或社会中删除或采取反建制行动。这个词具有负面含义，例如辍学或辍学，通常不被认为是非常有利的。 但是，在AI（人工智能）的机器学习中，该术语具有完全不同的含义。它在提高AI学习准确性方面起着重要作用。辍学不仅可以应用于机器学习，还可以应用于组织成长的体育培训和培训。 这次，让我们看一下辍学。 AI机器学习是根据大量培训数据进行的。通过重复机器学习，可以提高未来预测和数据分类的准确性。当AI首次发展时，它像人类一样犯了各种错误。但是，与人类不同，他们不会抱怨或疲倦，并且始终继续学习。这将越来越提高准确性。过度学习是AI机器学习中的一个问题。过度学习是指在训练过程中获得高精
受蝎子复合缝隙感器启发的仿生应力场调制策略实现高精度低功耗定位传感器识别载荷入射角摘要众多节肢动物进化并优化了传感系统，使它们能够有效适应复杂且竞争激烈的栖息地。通常，蝎子能够以无脊椎动物中最低的代谢率精确感知猎物的位置。这种生物现象与工程系统形成鲜明对比，后者通常将高精度与大量能耗联系在一起。受蝎子复合缝隙感器（SCSS）启发，采用应力场调制策略，首次开发出一种精度高、功耗低的仿生定位传感器，利用特殊的最小定位单元（MPU）有效定位振动信号。SCSS的单个MPU可以通过调节应力场分布来识别共线载荷的方向，进一步通过三个MPU的耦合作用实现平面全角度振动监测。实验表明，仿生定位传感器无需额外供
Why Does February (Usually) Have 28 Days?
我明白为什么日历每四年会在二月增加一天。地球绕太阳公转一周约为 365 天又四分之一。每四年，地球绕太阳公转一天，再加上几分钟。计算中适度的舍入误差可以通过舍去……等步骤来抵消。继续阅读为什么二月（通常）有 28 天？这篇文章为什么二月（通常）有 28 天？首次出现在 Conversable Economist 上。
Incorrect Altitude Readback Leads To Near CFIT Incident
你是否曾经误解或误读过许可？以下是一个错误差点导致 CFIT 事故的原因。
Why downplay the need for action?
根据 WMO 对六组数据集的综合分析，2024 年全球平均地表温度比 1850-1900 年的平均水平高 1.55°C。[点击图片放大]数据集之间的差异主要源于温度测量方式，例如 ERA5 测量海洋上方空气的温度，而 NASA 和 NOAA 测量的是水的表面温度，而水的表面温度较低。在有海冰的地区，温度测量方式也可能存在差异——可以测量海冰，也可以测量海冰下面的水，也可以测量海冰上方的空气。此外，在一些地区，曾经有海冰，但现在已经消失了。不同的测量方式可能会使温度记录提高多达 0.2°C，在早些年甚至更高，此时误差幅度也更大。重要的是，上图中的温度上升与 1850-1900 年期间进行了比较，
Democrats More Likely To Cut Off Relatives Over Political Differences; New Study Finds
新研究发现，民主党人更有可能因政治分歧断绝与亲属的联系埃里克·兰德鲁姆 (Eric Lendrum) 通过《美国伟大》撰写的一项新研究发现，由于政治分歧，民主党选民比共和党选民更有可能在假期减少与家人相处的时间。据 Breitbart 报道，公共宗教研究所 (PRRI) 于 12 月 13 日发布的这项调查确定，“民主党选民 (23%) 表示他们会因为政治观点而减少与某些家庭成员相处的时间的可能性几乎是共和党选民 (5%) 的五倍。”PRRI 创始人兼总裁罗伯特·琼斯 (Robert Jones) 在研究结果发表后的声明中表示，“光明节和圣诞节餐桌上的气氛可能会很紧张。我们不仅在堕胎、税收甚至
Housing bubble or housing trouble? Australians wary of increasing property prices in future
澳大利亚研究所在 2024 年 11 月 13 日至 15 日期间对 1,009 名澳大利亚人进行了调查，了解他们对未来房价的态度。误差幅度为 ±3%。主要发现：希望未来房价下跌的澳大利亚人（36%）与希望房价上涨的澳大利亚人（33%）差不多。五分之一（18%）的人希望房价保持不变，该文章房地产泡沫还是住房问题？澳大利亚人对未来房价上涨持谨慎态度，该文章首次出现在澳大利亚研究所。
This Week's Fed Meeting Is Barely On The Radar Screen
本周美联储会议几乎未引起人们的关注作者：Academy Securities 的 Peter Tchir 我很少说自己真的不太关心 FOMC 会议，但我确实如此。会议召开前，一切似乎都得到了很好的预示。市场预计降息 25 个基点的可能性为 93%。我们会降息的。市场预计 1 月份不降息的可能性为 87%。我们不会降息。美联储的预期不会偏离市场预期太多，而且目前看来接下来的两次会议已经非常明确，不会出现一些无法预料的重大数据（或地缘政治）意外。预期的鹰派情绪是恰当的：最近就业数据中唯一真正的弱点是经常（理所当然地）受到诟病的家庭调查。机构调查的误差幅度足以让卡车通过，而家庭调查的误差幅度则足以让
本报告中的分析基于 2024 年 9 月 18 日至 10 月 10 日进行的一项自填式网络调查，调查样本为 1,391 对二元组，每对二元组（或一对）由一名 13 至 17 岁的美国青少年和每个青少年的一位家长组成。全样本的抽样误差幅度 […] 本文方法论首次出现在皮尤研究中心。
Google’s quantum computer takes major leap forward
Google Quantum AI 的研究人员在量子计算领域取得了新的里程碑，他们的芯片可以纠正“临界阈值”以下的误差。该团队在《自然》杂志上发表了对纠错芯片的描述。 “可以说，这是迄今为止量子纠错最重要的演示，”斯蒂芬教授说 […]
2023财年，尽管面临全球经济放缓、物价上涨以及印度储备银行（RBI）货币紧缩等不利因素，但在强劲的内需支撑下，印度经济仍将连续第三年增长7%。 2024年4-6月，实际GDP同比增速为+6.7%，低于上季度的+7.8%，增速五个季度以来首次低于7%[图1]。 ] 4月至6月期间增长率的下降主要是由于统计错误和政府支出造成的。统计误差是由于净间接税（间接税-补贴）增长放缓，导致对增速的贡献为负。此外，4月至6月大部分时间处于选举期间，政府支出受到限制，因此政府消费（-0.2%）低迷[图2]。另一方面，私人消费、投资和净出口有所改善。首先，私人消费（+7.4%）较上一季度的+4.0%有所加速。除
Scientists develop new and improved quantum gates
高保真、低误差量子门可实现更可靠、更准确的量子计算，使量子计算机的未来更加光明。文章“科学家开发出新的和改进的量子门”首先出现在“这不是魔法”上。
Parents may be getting their ratios wrong when preparing baby formula
根据美国的一项小型研究，父母在为婴儿准备配方奶粉时经常会犯测量错误。研究人员在美国招募了一组 84 名不同的婴儿看护者，并要求他们准备几种婴儿配方奶粉产品，团队测量了他们使用的奶粉和水的量以确保准确性。研究人员表示，超过三分之一的时间里，参与者的测量误差超过 10%，无论有没有模拟哭闹的婴儿，参与者犯错的可能性几乎一样大。研究人员表示，婴儿配方奶粉稀释过度和不足都会带来健康风险，因此一些父母在学习准备婴儿配方奶粉时可能需要额外的帮助。
Private and Personalized Frequency Estimation in a Federated Setting
受用户设备上的下一个单词预测问题的启发，我们引入并研究了联合设置中的个性化频率直方图估计问题。在此问题中，在某些领域，每个用户都会从特定于该用户的分布中观察多个样本。目标是为所有用户计算用户分布的个性化估计，误差以 KL 散度来衡量。我们专注于解决两个核心挑战：统计异质性和用户隐私保护。我们解决问题的方法依赖于发现和利用类似的……
光学晶格钟是一种原子钟，其精度可以比铯原子钟（目前定义“秒”的标准）高100倍。它的精度相当于100亿年内大约一秒的误差。由于这种卓越的精度，光学晶格钟被认为是下一代“秒的定义”的主要候选者。
2020 Census: Coverage Errors and Challenges Inform 2030 Plans
美国政府问责局的发现美国人口普查局的 2020 年普查后调查估计，两个地理区域和 14 个州在 2020 年人口普查中存在统计上显着的净覆盖误差。净覆盖误差是人口普查计数与调查估计的实际人口规模之间的差异。调查结果还显示，各种人口群体的低估和高估仍然存在。例如，在 2020 年和 2010 年，黑人或非裔美国人和西班牙裔人、幼儿和租房者被低估，而非西班牙裔白人、50 岁以上的成年人和房主被高估。但是，调查估计全国人口计数没有统计上显着的净覆盖误差。人口普查局报告称，这一估计与 2010 年调查的全国估计一致。2020 年人口普查中，某些种族和族裔群体的历史性低估和高估仍然存在注意：有关更多详细
Instance-Optimal Private Density Estimation in the Wasserstein Distance
从样本中估计分布的密度是统计学中的一个基本问题。在许多实际情况下，Wasserstein 距离是密度估计的合适误差度量。例如，在估计某个地理区域的人口密度时，较小的 Wasserstein 距离意味着估计值能够大致捕捉到人口质量的位置。在这项工作中，我们研究了 Wasserstein 距离中的差分隐私密度估计。我们设计并分析了可以适应简单实例的该问题的实例优化算法。对于分布……
Google DeepMind AI can expertly fix errors in quantum computers
得益于 Google DeepMind 创建的清除量子误差的模型，量子计算机可以从人工智能中得到推动
