A Novel Approach to Detect Coordinated Attacks Using Clustering
揭示隐藏的模式：对恶意行为进行分组聚类是无监督机器学习中的一种强大技术，它根据给定数据的固有相似性对其进行分组。与分类等依赖预先标记的数据来指导学习过程的监督学习方法不同，聚类对未标记的数据进行操作。这意味着没有预定义的类别或标签，相反，算法会在不事先知道分组应该是什么样子的情况下发现数据的底层结构。聚类的主要目标是将数据点组织成簇，其中同一簇内的数据点彼此之间的相似性高于不同簇中的数据点。这种区别使聚类算法能够形成反映数据中自然模式的组。本质上，聚类旨在最大化簇内相似性，同时最小化簇间相似性。这种技术在需要查找数据中隐藏的关系或结构的用例中特别有用，这使得它在欺诈检测和异常识别等领域很有价值
Progressive Entropic Optimal Transport Solvers
最优传输 (OT) 通过提供理论和计算工具来重新调整数据集，对机器学习产生了深远的影响。在这种情况下，给定 Rd\mathbb{R}^dRd 中大小为 nnn 和 mmm 的两个大点云，熵 OT (EOT) 求解器已成为解决 Kantorovich 问题并输出 n×mn\times mn×m 耦合矩阵或解决 Monge 问题并学习矢量值前推图的最可靠工具。尽管 EOT 耦合/映射的稳健性使其成为实际应用中的首选，但由于小问题，EOT 求解器仍然难以调整……
Bridging Theory And Practice: Harnessing Immersive Learning For Experiential Education
沉浸式学习技术将理论与教育中的实际应用联系起来。本文探讨了如何通过沉浸式体验来增强体验式教育，涵盖理论基础、实际应用、好处、挑战和未来趋势。本文首次发表于 eLearning Industry。
Building a Practical Quantum Computer: Major Challenges and Solutions
构建实用量子计算机的主要挑战是什么？量子计算有望彻底改变现代技术的许多方面，从密码学到机器学习，从化学到材料科学。然而，尽管经过了几十年的研究和重大突破，构建大规模实用量子计算机仍然是 21 世纪最重大的技术挑战之一。在本文中，我们将探讨目前阻碍实用量子计算的主要挑战，从量子比特固有的脆弱性到扩大量子系统的困难。必须克服这些挑战，量子计算机才能从实验室过渡到广泛的实际应用。构建实用量子计算机从理论到现实：构建实用量子计算机的旅程量子计算利用量子力学，使用可以同时存在于多种状态的量子比特以前所未有的速度执行复杂计算。构建实用量子计算机需要将理论原理转化为有形技术。这一旅程始于理解量子力学，这
Is Multi-Collinearity Destroying Your Causal Inferences In Marketing Mix Modelling?
因果 AI，探索因果推理与机器学习的整合照片由 NOAA 在 Unsplash 上拍摄本系列是关于什么的？欢迎来到我的因果 AI 系列，我们将探索因果推理与机器学习模型的整合。期望探索不同业务环境中的许多实际应用。在上一篇文章中，我们介绍了使用 CUPED 和双重机器学习为实验提供动力。今天，我们将重点转移到了解多重共线性如何损害您做出的因果推断，特别是在营销组合建模中。如果您错过了上一篇关于使用 CUPED 和双重机器学习为实验提供动力的文章，请在此处查看：使用 CUPED 和双重机器学习为实验提供动力简介在本文中，我们将探讨多重共线性的破坏性，并评估我们可以用来解决它的一些方法。将涵盖以下
佛罗里达州杰克逊维尔 — 美国陆军工程兵团 (USACE) 杰克逊维尔地区再次成功开展了年度学员工程实习计划，为 ROTC 学员提供了独特而丰富的体验，使他们能够弥合学术学习与实际应用之间的差距，并在各种工程和领导角色中获得宝贵的实践经验。
在当今快速发展的就业市场中，弥合学术知识和实际应用之间的差距对于职业成功至关重要。传统的学术课程通常侧重于理论概念，导致毕业生无法应对现实世界的挑战。这种差距在商业等领域尤其明显，因为在这些领域，实践技能和行业知识至关重要。综合 B.Com.（商业学士）课程已成为解决这一问题的解决方案……文章《培养面向未来的毕业生：B.Com. 如何为学生提供实践技能和实践经验》综合课程弥补了从课堂到职业的差距，首次出现在 CMR 博客上。
Unlock the Future: AI Agents and LLMs at Chatbot Conference 2024
公布 2024 年聊天机器人大会的演讲者、议程和主题亲爱的人工智能爱好者，我们很高兴公布今年聊天机器人大会的议程，该大会定于 9 月 24 日至 26 日在科技发达的旧金山举行。今年，我们的重点是一个开创性的主题：人工智能代理和法学硕士——不仅仅是回答的工具；他们行动。为什么是人工智能代理？我们之前的尝试包括 2019 年对 ChatGPT 和 NLG 等革命性技术的早期讨论，我们甚至在 2022 年开创了 Metaverse 虚拟会议。今年，我们将深入研究人工智能代理——LLM 不仅旨在响应，还旨在执行操作，推动各个部门的自动化和效率。特邀演讲嘉宾：今年的阵容包括人工智能和对话设计领域的一些
Comparing ANN and CNN on CIFAR-10: A Comprehensive Analysis
您是否好奇不同的神经网络如何相互叠加？在本博客中，我们将使用流行的 CIFAR-10 数据集深入研究人工神经网络 (ANN) 和卷积神经网络 (CNN) 之间的激动人心的比较。我们将分解 ANN 和 CNN 的关键概念、架构差异和实际应用。加入我们，揭秘哪种模型在图像分类任务中占据主导地位以及原因。让我们开始吧！数据集概述 CIFAR-10 数据集是机器学习和计算机视觉任务中广泛使用的数据集。它由 10 个不同类别的 60,000 张 32x32 彩色图像组成，其中有 50,000 张训练图像和 10,000 张测试图像。类别包括飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。本博客探讨了人
Elephant Robotics’ Mercury Humanoid Robot Empowers Embodied AI Research
这是一篇由大象机器人公司 (Elephant Robotics) 赞助的文章。大象机器人公司经过多年的研发，加速了将机器人带入数百万家庭的使命和“享受机器人世界”的愿景。从2016年成立伊始就处于设计阶段的协作工业机器人P系列、C系列，到2020年推出的轻量级桌面型6自由度协作机器人myCobot 280，再到2022年上市的双臂半人形机器人myBuddy，大象机器人每年都会推出3-5款机器人，而今年的全身人形机器人Mercury系列有望重塑非人类工作者的格局，将像Mercury这样的智能机器人引入研究和教育领域，甚至日常家庭环境。对实用机器人的承诺大象机器人自豪地推出了Mercury系列，这
Optimizing LLM Deployment: vLLM PagedAttention and the Future of Efficient AI Serving
在实际应用程序上部署大型语言模型 (LLM) 面临着独特的挑战，特别是在计算资源、延迟和成本效益方面。在本综合指南中，我们将探索 LLM 服务的前景，特别关注 vLLM（矢量语言模型），这是一种正在重塑我们部署和与这些强大模型交互的方式的解决方案。[…] 文章优化 LLM 部署：vLLM PagedAttention 和高效 AI 服务的未来首先出现在 Unite.AI 上。
How to Succeed as a Machine Learning Engineer in the Industry
5 条帮助我在 BigTech 不断超越期望的提示您是否想过要成为一名成功的机器学习工程师需要什么？您是否很难确定自己在这个充满活力的领域中的角色？我也有过这样的经历！嗨！我是 Kartik Singhal，Meta 的高级机器学习工程师。凭借在该领域的六年经验，我仍然发现自己每天都在学习。今天，我将分享五条秘诀，这些秘诀帮助我在 BigTech 担任高级机器学习工程师期间获得了“超出预期”的评级。💻 构建基础图片作者，来自 ChatGPT 4o 您需要很好地理解机器学习基础知识，并意识到其在实际应用中的局限性。了解核心概念：掌握监督学习与无监督学习、分类与回归的基础知识，以及深度学习的基础知
稳健性对于在实际应用中部署深度学习模型至关重要。自 2020 年代推出以来，视觉变换器 (ViT) 在各种视觉任务中表现出强大的稳健性和最先进的性能，优于传统 CNN。大核卷积的最新进展重新引起了人们对 CNN 的兴趣，表明它们可以匹敌或超过 ViT 性能。然而，这篇文章《探索稳健性：大核卷积网络与卷积神经网络 CNN 和视觉变换器 ViT 的比较》首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
在一次引人注目的采访中，ADP 的 AI 产品经理 Shailja Gupta 分享了她在卡内基梅隆大学的变革性经历，这巩固了她对 AI 和产品管理的热情。她的历程凸显了数据驱动决策的重要性以及 AI 在现实世界产品挑战中的实际应用。在 ADP，她应对了重大挑战，包括确保 [...]
NLP: Text Summarization and Keyword Extraction on Property Rental Listings — Part 1
NLP：房产租赁清单上的文本摘要和关键字提取 - 第 1 部分文本摘要、NER、主题建模和文本分类等 NLP 技术在租赁清单数据上的实际应用简介自然语言处理 (NLP) 可以显著增强租赁清单描述的分析和可用性。在本练习中，我们将探索文本摘要、命名实体识别 (NER) 和主题建模等 NLP 技术的实际应用，以提取见解并丰富东京 Airbnb 房源数据中的房源描述。使用公开可用的数据和 spaCy 和 SciKit-Learn 等工具，您可以跟着做，重现结果，或将这些技术应用于您自己的文本数据，只需进行最少的调整。代码库可在 GitHub 上找到，您可以 fork 并进行试验。本文演示了如何使用各
World’s Largest Fusion Reactor is Finally Completed, the Test Run Is 15 Years Away
科学家们做了一些了不起的事情，但至少目前还没有全部有实际应用。核聚变就是一个很好的例子。
Complete Guide on Gemma 2: Google’s New Open Large Language Model
Gemma 2 以前代产品为基础，提供增强的性能和效率，以及一系列创新功能，使其在研究和实际应用中都具有特别的吸引力。 Gemma 2 的与众不同之处在于，它能够提供与更大的专有模型相当的性能，但其软件包的设计旨在实现更广泛的可访问性 […]Gemma 2 完整指南：谷歌的新开放大型语言模型首次出现在 Unite.AI 上。
大型语言模型 (LLM) 在语言理解、推理和生成任务中表现出了卓越的能力。研究人员现在正致力于开发基于 LLM 的自主代理，以应对更加多样化和复杂的实际应用。然而，许多现实世界场景所面临的挑战超出了单个代理的能力。受人类社会的启发，其中具有独特特征的个体 EvoAgent：一种通过进化算法自动将专家代理扩展到多代理系统的通用方法首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
