有时，你能做的最好的事情是看不见的。例如，通过确保饮用水不受污水污染来抗击霍乱，就像 19 世纪 40 年代在伦敦发生的那样。或者建立排放交易计划，尽管前总理托尼·阿博特 (Tony Abbott) 抨击它是“所谓的不向任何人提供看不见的物质的市场”，但该计划还是降低了排放量。没有污染的空气和未受污染的水一样看不见，但空气的案例还没有像水那样被广泛接受。机动车造成的空气污染每年导致约 280 名澳大利亚人死亡，但澳大利亚汽油的含硫量却是美国、英国、欧洲、韩国、日本和新西兰汽油的 15 倍。澳大利亚计划在 2024 年采用 2015 年其他地区采用的标准。而糟糕的空气质量对我们的危害甚至不至于致
Why multi-head self attention works: math, intuitions and 10+1 hidden insights
通过 10+1 个隐藏的见解和观察，了解有关臭名昭著的 Transformer 的注意力机制的所有知识
torch time series, final episode: Attention
我们通过使用一种在自然语言处理中非常流行且受人类（和动物）认知启发的技术来增强上次的序列到序列架构，从而结束使用 torch 进行时间序列预测的迷你系列：注意力。
How Positional Embeddings work in Self-Attention (code in Pytorch)
了解位置嵌入是如何出现的，以及我们如何使用内部自注意力来对图像等高度结构化的数据进行建模
How Attention works in Deep Learning: understanding the attention mechanism in sequence models
自然语言处理新手？这是注意力机制和序列学习的终极初学者指南，可帮助您入门
Attention-based Image Captioning with Keras
图像字幕是视觉和语言交叉领域的一项具有挑战性的任务。在这里，我们演示了如何使用 Keras 和 Eage Execution 来整合注意力机制，使网络能够专注于与当前文本生成状态相关的图像特征。
Эффект присутствия робота повышает концентрацию человека
我们大多数人都知道有人监视我们的行为会影响最终结果。例如，有些运动员在体育比赛中，当父母在场观看时，他们会表现得更好。但是当机器人观看时会发生什么呢？这正是研究人员决定找出的答案。
Attention-based Neural Machine Translation with Keras
随着序列到序列预测任务变得越来越复杂，注意力机制已被证明是有帮助的。一个突出的例子是神经机器翻译。根据最近的 Google Colaboratory 笔记本，我们展示了如何在 R 中实现注意力。
Роботы не смогут заменить человеческое внимание
今天，每个人都在谈论即将到来的自动化和机器人取代人类。技术无疑正在快速发展，杂志和网站上充斥着关于技术如何取代劳动者的头条新闻。但这并不意味着人们会想要它。
Говорящий робот учится удерживать внимание собеседника
人们在相互交流时不仅使用文字，还使用手语。如果在谈话过程中我们注意到对话者失去了兴趣，那么我们会改变谈话主题并尝试采取行动以重新获得注意力。然而，当今的大多数机器人，即使在与人对话时，也采用独白原则。例如，即使对方没有注意他们，他们仍然继续说话，好像什么也没发生过一样。
AMC commander puts spotlight on Airmen
在对空军空中机动司令部状况的评论中，司令达伦·麦克杜 (Darren McDew) 将军在此处举行的 2014 年空军协会航空航天会议和技术博览会上赞扬了空军人员为国家全球空中力量提供支持的能力，9 月 16 日。
Attention, genes, and developmental disorders: What is attention?
这是我关于金·科迪什（Kim Cordish）和约翰·怀尔丁（John Wilding）的注意力，基因和发育障碍的第二本书俱乐部帖子。我以前的帖子可以在这里找到。第2章，“什么是关注？”跳到物质。正如我的评论者Weiwen已经观察到的那样，注意是一个多维概念。人们可能会将注意力定义为连贯，有条理和目标指导的[…]注意力，基因和发育障碍：什么是关注？首次出现在偶然的经济学家中。
Amazon Slides On Soft Profit Guidance, Declining AWS Margins
亚马逊在软利润指导下滑动，下降了AWS MSFT和META昨天炸毁了期望，并将纳斯达克释放到新的纪录中，即使只是看到所有这些收益在白天都消失了，今天的注意力转向其他两个MAG7巨头AAPL和AMZN，并在结束后又等待了以前的30分钟，并在以前的30分钟后进行了30分钟的报道。正如我们在预览中报道的那样，将两家公司定位都相对较弱，高盛（Goldman）在10分中的7个（AAPL甚至更糟的是在10分中的4分更糟），因此与昨天的两个juggernauts相比，期望更适度，与昨天的两次收益相比，buyside bogeys的收入与grousidy bogeys的收入相比，groun and aws a
Australia has a politician problem: not too many, but too few.
澳大利亚150名议会议员（国会议员）必须在比以往更多的选民之间分配他们的注意力：每位国会议员120,659名选民，比2022年多6000人。首先出现在澳大利亚研究所。
What Is Data Literacy in 2025? It’s Not What You Think
在当今快节奏的，分散注意力的世界中，数据素养不仅仅是关于理解图表或分析数字，而是关于上下文，清晰度和人际关系。随着注意力跨度的收缩和AI生成的见解淹没了我们的屏幕，即使是高技能的专业人员也可以像数据新手一样行事。真正的挑战不是技术知识，而是通过清晰，相关和可行的故事来指导不知所措的观众。真正的数据素养现在意味着超越仪表板的思考 - 通过同理心进行介绍的见解，简化消息，并帮助人们保持足够长的时间以做出明智的决定。这不是您认为首先要迈向数据科学的原因。
Demystifying the Science of Reading with Doug Lemov, Founder of Teach Like a Champion
迈克·帕尔默（Mike Palmer）欢迎像冠军一样的教学创始人道格·莱莫夫（Doug Lemov）来到播客。莱莫夫（Lemov）讨论了他从老师到教育创新者的旅程，以及像冠军一样的教学演变。他强调了这本新书的重要性，《像阅读科学冠军指南》（The Teach）与Colleen Driggs和Erica Woolway合着。对话深入研究了注意力在阅读中的关键作用，技术对认知的影响以及课堂上共享的阅读经验的力量。 Lemov还解释了近距离阅读和基于知识的理解的重要性，主张将复杂的文本，整本书和写作重新引入课堂。关键说明：阅读科学：了解阅读习得背后的研究的重要性并将其应用于早期基础阶段以外的教学实践
