Ngamugawi wirngarri Clement, Cloutier, Lee, King, Vanhaesebroucke, Bradshaw, Dutel, Trinajstic & Long, 2024 DOI：10.1038/s41467-024-51238-4摘要 现存的腔棘鱼 Latimeria (Sarcopterygii: Actinistia) 是一种标志性的所谓“活化石”，属于形态最保守的脊椎动物群之一。我们描述了一种新的 3-D 保存的腔棘鱼，来自西澳大利亚的晚泥盆世 Gogo 组。我们对该群体进行了全面的分析，以评估所有腔棘鱼的系统发育、进化速度和形态差异。我们发
Oversampling and Undersampling, Explained: A Visual Guide with Mini 2D Dataset
数据预处理人工生成和删除数据，以造福大众⛳️ 更多数据预处理，解释：· 缺失值插补 · 分类编码 · 数据缩放 · 离散化 ▶ 过采样和欠采样收集每个类别都有完全相同数量的类别需要预测的数据集可能是一个挑战。实际上，事情很少能完美平衡，当你制作分类模型时，这可能是一个问题。当一个模型在这样的数据集上训练时，一个类别比另一个类别有更多的示例，它通常会变得更擅长预测较大的组，而更不擅长预测较小的组。为了解决这个问题，我们可以使用过采样和欠采样等策略——为较小的组创建更多示例或从较大的组中删除一些示例。目前有许多不同的过采样和欠采样方法（名字吓人，如 SMOTE、ADASYN 和 Tomek Lin
Boulenophrys lichun Lin, Chen, Li, Peng, Zeng & Wang, 2024 立春角蟾 | 立春角蟾 || DOI: 10.3897/zookeys.1216.130017摘要描述了中国福建省东部沿海丘陵地区发现的 Boulenophrys 属的一个新种。该新分类单元可通过离散的形态特征状态差异和线粒体 16S + CO1 基因组合中的遗传分歧与所有已知同类相区分。我们还提供了福建省 Boulenophrys 物种分布模式图和省级检索表，这将有助于地方当局在实地鉴定和数据收集工作中准确识别物种，从而有助于其保护。关键词：Boulenophrys lic
Gaussian Naive Bayes, Explained: A Visual Guide with Code Examples for Beginners
分类算法钟形假设以获得更好的预测⛳️ 更多分类算法，解释：· 虚拟分类器 · K 最近邻分类器 · 伯努利朴素贝叶斯 ▶ 高斯朴素贝叶斯 · 决策树分类器 · 逻辑回归 · 支持向量分类器 · 多层感知器（即将推出！）基于我们之前关于处理二进制数据的伯努利朴素贝叶斯的文章，我们现在探索用于连续数据的高斯朴素贝叶斯。与二元方法不同，该算法假设每个特征都服从正态（高斯）分布。在这里，我们将看到高斯朴素贝叶斯如何处理连续的钟形数据（产生准确的预测），而无需深入研究贝叶斯定理的复杂数学。所有视觉效果：作者使用 Canva Pro 创建。针对移动设备进行了优化；在桌面上可能显得过大。定义与其他朴素贝叶斯
Coastal Hazards System–South Atlantic (CHS-SA)
摘要：美国陆军工程兵团完成了南大西洋沿岸研究 (SACS)，以量化风暴潮和海浪危害，从而将沿海灾害系统 (CHS) 扩展到南大西洋分部 (SAD) 领域。CHS-SACS 的目标是量化当前条件和未来海平面上升情景下的风暴危害，以降低洪水风险并提高沿海环境的恢复力。CHS-SACS 已在 SAD 领域内的三个地区完成，本报告重点关注南大西洋 (CHS-SA)。本研究应用 CHS 的概率框架和增强元建模预测的联合概率方法 (JPM-AMP) 对热带气旋 (TC) 和温带气旋 (XC) 响应进行概率沿海危害分析 (PCHA)，利用新的大气和流体动力学数值模型模拟合成 TC 和历史 XC。本报告记录了
How Tiny Neural Networks Represent Basic Functions
通过简单的算法示例对机械可解释性进行简单介绍简介本文展示了小型人工神经网络 (NN) 如何表示基本功能。目标是提供有关 NN 工作原理的基本直觉，并作为机械可解释性的简单介绍——该领域旨在对 NN 进行逆向工程。我提供了三个基本函数的示例，使用简单的算法描述了每个函数，并展示了如何将算法“编码”到神经网络的权重中。然后，我探索网络是否可以使用反向传播来学习算法。我鼓励读者将每个示例视为一个谜语，并在阅读解决方案之前花一点时间。机器学习拓扑本文尝试将 NN 分解为离散操作并将其描述为算法。另一种方法可能更常见、更自然，即研究不同层中线性变换的连续拓扑解释。以下是一些有助于增强拓扑直觉的优秀资源：
Perception-Inspired Graph Convolution for Music Understanding Tasks
本文讨论了 MusGConv，一种用于符号音乐应用的感知启发式图卷积块。简介在音乐信息研究 (MIR) 领域，理解和处理乐谱的挑战不断被引入新方法和新途径。最近，许多基于图的技术已被提出，作为针对音乐理解任务的一种方式，例如语音分离、节奏检测、作曲家分类和罗马数字分析。这篇博文涵盖了我最近的一篇论文，其中我介绍了一种名为 MusGConv 的新图卷积块，专门用于处理乐谱数据。MusGConv 利用音乐感知原理来提高应用于音乐理解任务的图神经网络中图卷积的效率和性能。理解问题 MIR 中的传统方法通常依赖于音乐的音频或符号表示。虽然音频可以捕捉随时间变化的声波强度，但 MIDI 文件或乐谱等符号
Poropuntius anlaoensis Hoàng, Phạm & Trần,in Hoang, Pham, Tran, Durand, Wu, Pfeiffer, Chen et Page, 2024. DOI：10.3897/zookeys.1204.120873摘要来自包含 22 个 Poropuntius 名义种的样本的分子数据表明，该属的物种水平多样性被大大高估，可能是由于分类单元和地理采样不足以及依赖于种内变化的形态特征。后者包括与种群内替代喂养策略（生态形态）相关的离散口形态。描述了一个新物种，Poropuntius anlaoensis Hoàng, Phạm & T
Build a conversational chatbot using different LLMs within single interface – Part 1
随着生成人工智能 (AI) 的出现，基础模型 (FM) 可以生成内容，例如回答问题、总结文本和提供源文档中的亮点。但是，对于模型选择，有多种模型提供商可供选择，例如 Amazon、Anthropic、AI21 Labs、Cohere 和 Meta，再加上 PDF 中的离散真实世界数据格式，[…]
Behavioral Responses to Wealth Taxation: Evidence from Colombia
作者：Juliana Londoño-Vélez，加州大学洛杉矶分校Javier Avila-Mahecha，哥伦比亚税收和海关目录 摘要：我们研究了哥伦比亚对个人财富税的行为反应。我们利用 1993 年至 2016 年与泄露的巴拿马文件相关的税务微观数据来调查该国主要避税天堂的离岸外包情况。我们利用离散跳跃的变化[…]对财富税的行为反应：来自哥伦比亚的证据首先出现在公平增长上。
Analog vs. Digital Electronics
我们可以用两种不同的方式来看待电子产品，它们都有不同的用途，即模拟电子产品和数字电子产品。简而言之，模拟电子学处理连续、平滑变化的信号，而数字电子学处理离散信号（要么是开，要么是关，换句话说，是 1 或 0）。模拟电子学 […]
Flipping the Model for the Modern Classroom with Kareem Farah
Kareem Farah 是现代教室项目的首席执行官兼联合创始人。他与主持人 Mike Palmer 一起探讨了创新的教学方法。您可以在此处详细了解他们的方法。Kareem 解释了他是如何从金融行业起步，但后来转行成为一名数学老师的。在传统教学几年后，他意识到这种教学方式无法满足学生的需求。这促使他和一位联合创始人设计了一种新的混合式、基于掌握和自定进度的教学模式，即现代教室项目。他们开始在华盛顿特区自己的教室中测试它，并于 2018 年成立了一个非营利组织，以更广泛地传播这种方法。Farah 分享了该模型如何让学生更多地掌握学习过程，同时让教师腾出时间专注于个人和小组支持。我们讨论了辅导、教
NIST Releases Latest Software for Modeling Manufacturing Systems
NIST 发布了 SimPROCESD 的最新软件版本，即用于支持决策的操作和条件评估的模拟生产资源。 SimPROCESD 对离散制造系统进行建模，例如生产和装配
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 32, Issue 6, June 2024
1) 以人为本的模糊最佳最差群体决策过程综述作者：Yanlin Li, Yung Po Tsang, Carman Ka Man Lee, Zhen-Song Chen页数：3302 - 33182) 具有停留时间的互联切换非线性系统的自适应模糊最优控制作者：Licheng Zheng, Junhe Liu, C. L. Philip Chen, Yun Zhang, Ci Chen, Zongze Wu, Zhi Liu页数：3319 - 33283) 分层演化模糊系统：一种多维混沌时间序列在线预测方法作者：Lei Hu, Xinghan Xu, Weijie Ren, Min Han页数：
On the Stepwise Nature of Self-Supervised Learning
图 1：自监督学习中的逐步行为。在训练常见的 SSL 算法时，我们发现损失以逐步方式下降（左上），而学习到的嵌入则以迭代方式增加维度（左下）。嵌入的直接可视化（右图；显示了前三个 PCA 方向）证实了嵌入最初会折叠到一个点，然后扩展到 1D 流形、2D 流形，并随着损失的步骤而扩展。人们普遍认为，深度学习的惊人成功部分归功于它能够发现和提取复杂数据的有用表示。自监督学习 (SSL) 已成为一种领先的框架，用于直接从未标记数据中学习图像的这些表示，类似于 LLM 直接从网络抓取的文本中学习语言的表示。然而，尽管 SSL 在 CLIP 和 MidJourney 等最先进的模型中发挥着关键作用，但诸
Inquiry vs. Direct Instruction: A Case of Conflating Events with Systems?
在辩论直接教学和基于探究的学习的优点/缺点时，我遇到的一个问题是，教育工作者倾向于以不同的方式定义它们。这种混淆源于基于探究的学习和直接教学都可以被视为 1) 离散的教学事件或 2) 整个教学系统/方法。经常听到老师……继续阅读探究与直接教学：将事件与系统混为一谈的案例？
Instrumental Variables in Practical Application
我一直对 Alwyn Young 的论文《无推理的一致性：工具变量在实际应用中》很感兴趣。在线附录。很高兴看到它现在发表在《欧洲经济评论》上。请注意非白色干扰的关键作用。引言：经济学界正处于一场“可信度革命”（Angrist 和 Pischke 2010）中，其中精心的研究设计已牢固确立为应用工作的必要特征。这场革命的一个关键要素是使用工具来识别因果关系，而不受内生普通最小二乘回归量的潜在偏差的影响。然而，对研究设计的日益重视并没有与对推理质量的同等要求齐头并进。尽管 Eicker (1963)-Hinkley (1977)-White (1980) 异方差稳健协方差估计及其聚类扩展被广泛使用
摘要：尺度或空间分辨率在解释遥感图像或其他地理空间相关数据的空间结构中起着关键作用。这些数据是在不同的空间尺度上提供的。确定最佳样本或像素大小可以有利于需要不同分辨率的多个数据集的信息提取的地理空间模型和环境算法。为了解决这个问题，对空间分辨率的多个比例因子进行了分析，以确定地理空间数据集的最佳样本大小。在 ERDC-GRL 的 NET-CMO 项目下，开发并实施了一种新方法，用于确定具有不同和异构空间结构的图像的最佳像素大小。局部空间色散的应用被研究为在重采样图像空间中优化的三维函数。图像被重新采样到逐渐变粗的空间分辨率并堆叠以创建一个图像空间，在该图像空间内映射像素级色散最大值。计算与局部
