Could a Mutual Defense Treaty Have Prevented the October 7 Massacre?
JINSA（犹太防御研究所）总裁兼首席执行官迈克尔·马科夫斯基 (Michael Makovsky) 认为，如果美国和以色列在 10 月 7 日之前签署了共同防御条约 (MDT)，哈马斯大屠杀可能已经得到阻止，或者至少被最小化……阅读更多 › 共同防御条约能否阻止 10 月 7 日的大屠杀？ 一文首先出现在 JINSA 上。
A 1-Dimensional Diagram For Extensive Rent With Markup Pricing
图 1：工业和农业之间相对市场力量变化的广泛租金示例这篇文章是对上一篇文章的详细说明。对技术选择的分析随着工业和农业相对加价的扰动而变化。图 1 描绘了这种变化，而图 2 则是工业相对加价较低范围的放大图。图 1 中的粗实线（顶部的水平线除外）是工资曲线内边界上的切换点。它们将空间划分为成本最小化技术以粗体标记的区域。虚线是工资曲线外边界上的交点。生育率的顺序在虚线上有所不同。虚线是租金曲线的交点。可租性的顺序在虚线上有所不同。图 2：工业和农业之间相对市场力量变化的广泛租金示例（放大）偶然情况将图表（表 1）分割开来，如细垂直线和由此产生的区域的编号所示。将外部边界上的工资曲线的交叉点称为“
IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, Volume 16, Issue 6, November 2024
1) LITE-SNN：利用固有动态训练节能脉冲神经网络进行顺序学习作者：Nitin Rathi、Kaushik Roy页数：1905 - 19142) 最小化 EEG 人为干扰：使用深度卷积神经网络进行自适应 EEG 空间特征提取的研究作者：Haojin Deng、Shiqi Wang、Yimin Yang、W. G. Will Zhao、Hui Zhang、Ruizhong Wei、Q. M. Jonathan Wu、Bao-Liang Lu页数：1915 - 19283) 长期感官家庭训练的自适应框架：可行性研究作者：Stefano Silvoni、Simon Desch、Florian
Transformation-Invariant Learning and Theoretical Guarantees for OOD Generalization
在实践和理论上，对具有相同训练和测试分布的学习进行了广泛的研究。然而，在分布偏移下的统计学习中，仍有许多需要理解的地方。本文重点关注分布偏移设置，其中训练和测试分布可以通过（数据）转换图的类别相关联。我们为该框架启动了一项理论研究，研究了目标转换类别已知或未知的学习场景。我们建立了学习规则和算法简化以最小化经验风险……
GraphRAG in Action: From Commercial Contracts to a Dynamic Q&A Agent
基于问题的提取方法在这篇博文中，我们介绍了一种利用图形检索增强生成 (GraphRAG) 方法的方法 — 以简化提取商业合同数据和构建问答代理的过程。这种方法与传统的 RAG（检索增强生成）不同，它强调数据提取的效率，而不是不加区分地分解和矢量化整个文档，这是主要的 RAG 方法。在传统的 RAG 中，每个文档都被分成块并进行矢量化以进行检索，这会导致大量不必要的数据被拆分、分块并存储在矢量索引中。然而，这里的重点是从每个合同中提取最相关的信息，以用于特定用例，即商业合同审查。然后将数据构建成知识图谱，该图谱组织关键实体和关系，从而允许通过 Cypher 查询和向量搜索进行更精确的图数据检索。
'Unacceptable risk': The Economist endorses Harris — fearing a 'catastrophe' under Trump
前总统唐纳德·特朗普一直在经济问题上无情地攻击副总统卡马拉·哈里斯，将过去四年的通货膨胀归咎于拜登政府。但哈里斯回应说，特朗普提出的一些建议——包括对进口商品征收巨额新关税——对消费者来说将是可怕的。哈里斯警告说，如果特朗普赢得大选并坚持执行他的关税提议，美国人可能会支付更高的价格。10 月 31 日星期四，哈里斯获得了《经济学人》的支持。阅读更多：华尔街首席执行官押注特朗普获胜——但股市可能对哈里斯有利尽管《经济学人》的作者有时会批评哈里斯，但他们明确表示，从经济角度来看，他们认为特朗普是一个风险更大的选择。《经济学人》在 X（前身为 Twitter）上宣布了其支持。“《经济学人》支持卡马拉
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
Top EU Court Rules Against Meta, Limits Use Of Personal Data For Targeted Ads
欧盟最高法院裁定 Meta 败诉，限制使用个人数据进行定向广告作者：Tom Ozimek，来自《大纪元时报》（重点是我们），在一项具有里程碑意义的裁决中，欧盟最高法院裁定，Facebook 母公司 Meta 不得将从其自身平台或外部来源收集的个人数据用于定向广告，除非遵守欧盟隐私法规定的严格限制和约束。2021 年 10 月 28 日，智能手机显示 Facebook 首席执行官马克·扎克伯格在洛杉矶揭开 META 标志。Chris Delmas/AFP via Getty Images这项裁决被隐私权倡导者誉为胜利，该裁决于 10 月 4 日由欧洲联盟法院发布，以回应奥地利活动家 Max
Clean Water Act: Costs of Compensatory Mitigation Activities for Losses of Aquatic Resources
GAO 发现的内容湿地、溪流和其他水生资源对于维持健康的生态系统至关重要。湿地支持许多有价值的功能，包括控制洪水、改善水质和提供野生动物栖息地。为了恢复和维护这些水域的完整性，未经美国陆军工程兵团 (Corps) 许可，一般禁止将填埋物和疏浚物排放到美国水域。这些许可证由《清洁水法》第 404 条授权，可以要求责任方提供补偿性缓解措施，以抵消其项目对水生资源造成的不可避免的不利影响。补偿性缓解是指恢复、建立、增强或（在某些情况下）保护湿地、溪流和其他水生资源，以抵消在实现所有适当和可行的避免和最小化之后仍然存在的不可避免的不利影响。许可证持有者可以自行执行此类工作（称为许可证持有者负责的缓解措
Reswitching Pattern In Corn-Tractor Model
图 1：选择生产系数后成本最小化技术的变化这篇文章报告了 Steedman 玉米拖拉机模型的一些工作。我还没有找到三重转换的例子。不过，我发现了一个重新转换的例子。上图 1 和下表 1 显示了转换点如何随着玉米行业使用 I 型拖拉机生产一蒲式耳玉米所需劳动力的扰动而变化。区域 1 中只有一个转换点。在这个转换点附近，生产和使用 I 型拖拉机的利润率较低，每劳动年消费量增加，玉米行业每蒲式耳生产的劳动力投入减少。换句话说，这个转换点符合过时的边际主义直觉。表 1：区域区域描述1在转换点附近，I 型拖拉机以较低的利润率、较高的工资实现成本最小化。2反向劳动深化。在转换点附近，I 型拖拉机在利润率较
机器学习取得了重大进展，特别是通过深度学习技术。这些进步在很大程度上依赖于优化算法来训练各种任务的大规模模型，包括语言处理和图像分类。这个过程的核心是最小化复杂、非凸损失函数的挑战。优化算法，如随机梯度下降 (SGD) 及其帖子 Apple 的这篇 AI 论文介绍了 AdEMAMix：一种利用双指数移动平均线来提高梯度效率和提高大规模模型训练性能的新型优化方法首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Monopoly Capitalism Is Inefficient
标题的说法并不令人惊讶。但我发现，这是根据我如何建立生产价格模型得出的，前提是各行业之间的相对利润率是稳定的。我并不是这种建模的原创者。我的贡献是分析技术的选择，并探索这种分析如何随着相对加价的扰动而变化。在价格方程中，s1 r、s2 r、s3 r 等是各个行业的利润率。我称 r 为利润率的比例因子。给定技术和给定的工资（以给定的计量单位表示），可以找到价格和利润率的比例因子。比例因子是工资的递减函数。给定工资时的成本最小化技术是该工资外部边界工资曲线的技术。在转换点，不止一种技术可以实现成本最小化。在竞争市场的情况下，1 = s1 = s2 = s3 = ...对技术选择的分析简化为文献中的
A Direct Algorithm for Multi-Gyroscope Infield Calibration
在本文中，我们解决了估计旋转外部参数以及刚性安装在同一设备上的两个陀螺仪的比例因子的问题。具体来说，我们将问题公式化为最小二乘最小化，并引入一种直接算法，该算法无需任何迭代即可计算估计量，从而避免局部最小值并提高效率。此外，我们表明，对于陀螺仪的一般配置，旋转外部参数是可观测的，而比例因子可以确定为全局尺度。为此，我们还研究了特殊……
Careful With That Scalpel: Improving Gradient Surgery With an EMA
除了最小化单个训练损失之外，许多深度学习估计管道还依赖于辅助目标来量化和鼓励模型的理想属性（例如，在另一个数据集上的性能、稳健性、与先验的一致性）。虽然合并辅助损失的最简单方法是将其与训练损失相加作为正则化器，但最近的研究表明，可以通过混合梯度而不是简单的总和来提高性能；这被称为梯度手术。我们将问题视为一个受约束的最小化问题，其中辅助目标是……
How To Optimize Dockerfile Instructions for Faster Build Times
通过使用构建缓存、最小化构建上下文和遵循最佳实践来优化 Dockerfile 以加快构建速度。
The American Privacy Rights Act could hurt the economy
该法案的“数据最小化”政策可能会抑制公司利用数据进行创新、提供高效服务和促进经济增长的能力。《美国隐私权法案可能会损害经济》一文最先出现在 Reason Foundation 上。
Israel’s Military Operation in Rafah: Security Implications of Palestinian Displacement
出版物作者： 出版日期：2024 年 6 月 14 日概要 随着外交努力继续阻止加沙军事行动，无情地流离失所的大量巴勒斯坦平民的安全影响已无法再被最小化。作为隔壁邻国，埃及未来将面临特殊挑战。与此同时，东南亚也可能受到影响。 评论 […] 以色列在拉法的军事行动：巴勒斯坦人流离失所的安全影响首先出现在 RSIS 上。
Israel’s Military Operation in Rafah: Security Implications of Palestinian Displacement
出版物作者：出版日期：2024 年 6 月 14 日概要随着外交努力停止加沙军事行动，无情地流离失所的大量巴勒斯坦平民的安全影响已无法再被最小化。作为隔壁邻国，埃及将面临特殊的挑战。同时，东南亚也可能受到影响。评论 […]以色列在拉法的军事行动：巴勒斯坦人流离失所的安全影响首先出现在 RSIS 上。
