Rational expectations, uncertainty, and learning
理性期望假设以一致性为基本的原因，即代理人完全了解所有相关概率分布函数。在尝试将学习纳入这些模型时 - 试图最新发起的一些批评的热量 - 它始终是[…]
Interpreting and Improving Optimal Control Problems With Directional Corrections
许多机器人技术任务，例如路径规划或轨迹优化，被表达为最佳控制问题（OCP）。获得高性能的关键在于OCP目标函数的设计。实际上，目标函数由一组单个组件组成，必须仔细建模和交易，以使OCP具有所需的解决方案。平衡多个组件以实现所需的解决方案并了解解决方案时，通常是具有挑战性的，即在不希望的情况下会影响个人成本组件的影响。在本文中，我们提出一个框架…
自发的语音情感数据通常包含感知成绩，在听语音文件后，等级分配情感得分。由于级别的意见差异，这种感知等级引起了标签的不确定性。通过使用共识等级作为地面图，选择了最高投票的情绪，因此可以解决级别的变化，因此无法考虑含糊的情况，在这种情况下，语音样本可能包含多种情绪，如通过级别的意见不确定性所捕获的那样。我们证明，将情绪等级的概率密度函数作为…
Zoom AI Companion utökas med avancerade agentfunktioner
Zoom最近推出了新的AI伴侣，这是一种先进的AI解决方案，致力于通过所谓的“代理技能”来提高工作场所的生产率。此功能意味着AI伴侣可以代表用户执行任务的多个步骤，该任务旨在使任务更快，更有效的AI Company AI Companion […] post Zoom AI伴侣使用高级代理函数扩展，首先出现在AI News上。
Some Works Of Mainstream Economics?
显然，许多主流经济学家断言，经济学上有价值的任何事情都将在几本期刊之一中发表。以下是这些备受尊敬的期刊中的一些文章，据我了解：美国经济评论Donald J. Harris。 1973年。资本，分配和总生产函数。 AER。 63（1）：100-113。 1976年。关于“跨期平衡”概念的起源。经济。新系列46（181）：1-10。经济文学杂志。 C. Harcourt。 1969年。资本理论中的一些剑桥争议。杰尔。 7（2）：369-405a。 S. Eichner和Jan Kregel。 1975年。后加尼斯后的经济理论：经济学的新范式？杰尔。 13：1293-1314.AmartyaSen。
When Does a Predictor Know Its Own Loss?
给出了一个预测因子和损失函数，我们可以如何预测预测因子在输入上产生的损失？这是损失预测的问题，这是一个与预测变量的不确定性估计相关的关键计算任务。在分类环境中，预测变量通常会预测标签上的分布，因此对预测分布的熵给出了其将造成的损失的估计。我们应该相信这个估计吗？换句话说，预测变量什么时候知道它知道的以及它不知道的知识？在这项工作中，我们研究理论……
What is Factorization in Math? Factoring Methods and Real-world Applications
分解是一种关键的代数技术，可帮助您简化表达式，求解方程和理解函数。FACTORIZARIZIOD至关重要，因为它将复杂的数学结构破坏成更简单，更易于管理的组件。我们可以分解一个复杂的表达（无论是多项式，整数还是矩阵），使其成分部分，并可以发现隐藏的模式，更容易求解方程并简化计算。分解不仅仅是理论上的练习；这是一个必不可少的工具，有助于解决不同领域的现实世界问题。分解不仅有助于解决手动问题解决，还为数学和科学领域的计算算法提供了基础。让我们了解分解的定义，用于分解的各种方法和分解的现实应用。分解数学的分解是什么？在数学中，分解是将数字或代数表达分解成简单因素的产物的过程，这些因素将其乘在一起时会
More evidence that there are diminishing marginal returns to quality of life gains
质量调整后的寿命（Qalys）通常用于评估新医疗技术对患者死亡率和发病率的影响。但是，使用Qalys许多作者讨论了这样一个事实，即标准假设导致了实用性函数，这些功能是不切实际的线性和可分离性的，忽略了边缘效用的减小，在…
Advanced Time Intelligence in DAX with Performance in Mind
我们都知道通常的时间智能函数，该功能是根据多年，季度，月份和日子来了解的。但是有时候，我们需要执行更多异国情调的计时器智能计算。但是我们不应该忘记在编程措施时考虑性能。简介Power BI中有许多DAX功能用于时间情报措施。最常见的是：您[…] DAX中的高级时间情报首先出现在数据科学方面。
UW ranked 38th worldwide in academic reputation
排名基于世界上最大的邀请函数的学术意见调查，全球有55,000多名学者的回应。
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
由IEEE计算机学会数学基础计算机基础委员会赞助的第66届计算机科学基础研讨会（2025年）将于12月14日至17日在澳大利亚悉尼举行。介绍了有关计算理论的新的和原始研究的论文。典型但不是独家感兴趣的主题包括：算法编码理论，代数计算，算法图理论，算法游戏理论，算法和数据结构，布尔函数的分析，近似算法，平均库复杂性，逻辑，计算，计算，计算，计算，计算，计算，计算，计算，计算复杂性，沟通复杂性，电路复杂性，组合优化，计算游戏理论，计算几何学，计算学习理论，连续优化，加密，机器学习的基础，在线算法，优化，并行和分布式算法，参数化算法，随机算法，随机算法，Sublinear Algorithm，Sub
Theory, Analysis, and Best Practices for Sigmoid Self-Attention
*主要贡献者注意力机制是 Transformer 架构的关键部分。它是一种序列到序列的映射，可将每个序列元素转换为值的加权和。权重通常作为键和查询之间的点积的 softmax 获得。最近的研究探索了 Transformer 中 softmax 注意力机制的替代方案，例如 ReLU 和 S 型激活。在这项研究中，我们重新审视 S 型注意力机制并进行了深入的理论和实证分析。从理论上讲，我们证明具有 S 形注意力机制的变换器是通用函数逼近器，并且……
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 33, Issue 2, February 2025
1) 具有弹性量化行为的约束随机多智能体系统的分布式饱和容忍模糊控制作者：岳晓辉、张华光、孙嘉悦、张璐璐页数：514 - 5232) 具有区间偏好信息的多准则群体决策的贝叶斯加权作者：刘帆、廖虎昌页数：524 - 5363) 多源扰动和未建模动态下一类非线性航天器邻近系统的自适应积分滑模控制作者：朱远、宁欣、王正、魏才胜、马世超、邱利宽、王诗宇、白云飞页数：537 - 5484) 分层模糊模型不可知解释：用于XAI作者：Faliang Yin、Hak-Keung Lam、David Watson页数：549 - 5585) 受随机网络攻击的四元值模糊神经网络的固定时间事件触发脉冲安全同步作者：
OpenAI lanserar en ny o3-mini resonansmodell med en gratis version av ChatGPT
OpenAI 推出了 o3-mini，这是一种新的经济高效的 AI 模型，可在科学、数学和编码方面提供卓越的 STEM 功能。该模型比其前代产品具有更快的响应时间，同时保持了较低的成本。它引入了新的开发人员功能，例如函数调用、结构化输出和开发人员通知，并提供了三个不同的推理级别以优化特定需求的使用。新模型代表了 […]OpenAI 推出了一种新的 o3-mini 共振模型，其中包含 ChatGPT 的免费版本，该文章首次出现在 AI 新闻中。
蝎子体型预测：对个体身体部位线性测量的系统发育比较研究摘要 体型一直是多项生态学研究的重点，因为它对其他生命史特征有着不可否认的影响。节肢动物体型的传统表示通常依赖于线性测量，例如总体长或可用于表示体型的特定身体部位的长度。虽然这些测量方法比更复杂的替代方法（例如干重）更简单，但对于具有复杂身体结构的节肢动物（例如蝎子）而言，技术问题仍然存在。在这些动物中，准确测量通常需要大量操作，包括拉伸身体部位。鉴于直接测量蝎子的总长度和甲壳长度（该群体中两种普遍的体型替代方法）的困难，本研究评估了七种简单的线性测量在系统发育框架下预测蝎子雄性体型长度测量的能力。在贝叶斯框架下拟合的系统发育混合线性模型得
DSplats: 3D Generation by Denoising Splats-Based Multiview Diffusion Models
生成高质量的 3D 内容需要能够学习复杂场景及其中真实物体的稳健分布的模型。最近基于高斯的 3D 重建技术通过以前馈方式预测 3D 高斯函数，在从稀疏输入图像中恢复高保真 3D 资产方面取得了令人印象深刻的结果。然而，这些技术通常缺乏扩散模型提供的广泛先验和表现力。另一方面，已成功应用于多视图图像去噪的 2D 扩散模型显示出生成广泛...
