博文关键词检索结果

你的财务状况正在被窥探。以下是方法

Your finances are being snooped on. Here's how

我们都知道我们的财务状况正在被窥探,但大多数人都无法清楚地表达出他们是如何窥探我们的。我们知道我们被两个团体窥探,企业和政府。这篇文章将重点介绍政府如何监视我们的交易,因为民主政府通常(但肯定不是总是!)会提前告诉我们他们将收集哪些信息,以及这些数据将如何使用。政府窥探守法公民的财务数据是有充分理由的——他们试图追踪资金以抓捕坏人。政府被赋予收集这些信息的权力,而不必征求法官的批准,比如申请搜查令。我认为公民在一定程度上接受一定程度的无证财务窥探是可以的,因为它可以减少犯罪。但随着监视强度的增加,它最终会达到令人毛骨悚然的程度,这时我们大多数人都希望踩刹车。这条线在哪里?我是一个坚定的比较主义

使用 Amazon Bedrock 代理以交互方式生成基础设施代码

Using Agents for Amazon Bedrock to interactively generate infrastructure as code

在这篇博文中,我们将探讨如何使用 Amazon Bedrock 代理直接从上传的架构图生成符合组织标准的定制 IaC 脚本。这将有助于加速部署、减少错误并确保遵守安全准则。

新学年开始祈祷仪式

Prayer Services to Start the New School Year

为教职员工和学生提供有意义的祈祷服务是天主教学校的教育工作者参与信仰培养的重要方式之一。这篇博文将帮助您学习制定祈祷服务的技能。还提供了学年开始时的祈祷服务链接。

探索 Medusa 和多标记预测

Exploring Medusa and Multi-Token Prediction

这篇博文将详细介绍“MEDUSA:具有多个解码头的简单 LLM 推理加速框架”论文作者 — SDXL 的图片互联网是一个竞争异常激烈的地方。研究表明,如果网页加载时间超过 5 秒,客户就会离开网页 [2][3]。这对大多数大型语言模型 (LLM) 来说是一个挑战,因为它们无疑是目前最慢的程序之一。虽然定制硬件可以显着加快您的 LLM 速度,但目前在这种硬件上运行成本很高。如果我们能够找到充分利用标准硬件的方法,我们将能够大幅提升 LLM 的客户体验。《MEDUSA:具有多个解码头的简单 LLM 推理加速框架》论文的作者提出了一种架构变更,在现有硬件上运行时可实现 2 至 3 倍的速度提升。让我

用于音乐理解任务的感知启发式图形卷积

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

我希望早点知道的职业建议

Career Advice I Wish I’d Known Sooner

虽然这篇博文要到 7 月才会发布,但撰写本文时距离毕业典礼只有几天了。毕业典礼让我反思自己曲折的职业道路,并想起它是多么令人恐惧(但也……

倡导伙伴关系:成长和影响的故事(第二部分)

Advocacy Partnerships: Stories of Growth and Impact Part II

我们团队在教育领域的广泛工作涉及多个倡导伙伴关系 — 我们与这些组织合作只是因为我们相信他们的使命和宗旨。我们与 Man Up Memphis 的合作时间最长。在这篇博文中,倡导和伙伴关系总监 Brittany Hargrove 介绍了我们在支持他们的工作方面所学到的最新知识......文章《倡导伙伴关系:成长和影响的故事(第二部分)》首先出现在 Teach Like a Champion 上。

仓库运营的基本计算 – 第 2 部分:如何计算错误率

Essential Calculations for Warehouse Operations – Part 2: How to Calculate Error Rates

本系列博文分为三部分,第二部分将我们的重点从拣选率转移到错误率。仓储中的错误率是指拣选并发送给客户的错误物品的百分比。高错误率会导致运营效率低下、客户不满意,并最终导致收入减少。研究表明,一次拣选错误可以减少 […]

社会达尔文主义的历史

History of Social Darwinism

作为下一篇博文的准备,让我先介绍一下历史。首先,维基百科上关于“社会达尔文主义”的条目:社会达尔文主义是……各种伪科学理论和社会实践,旨在将自然选择和适者生存的生物学概念应用于社会学、经济学和政治学。社会达尔文主义者认为,强者应该看到他们的财富和权力增加,而弱者应该看到他们的财富和权力减少。……许多这样的观点强调自由放任资本主义下个人之间的竞争,而其他观点则强调民族或种族群体之间的斗争,支持优生学、种族主义、帝国主义和/或法西斯主义。……

实际利率规则的有效性:使用 10 年期收益率和通胀预期进行分析

The Effectiveness of Real Rate Rules: An Analysis Using 10-Year Yields and Inflation Expectations

摘要这篇博文使用 1988 年至 2024 年 10 年期国债收益率的季度数据和通胀数据,考察了实际利率规则在稳定通胀预期方面的有效性。我们按照“稳健实际利率”中概述的方法估计通胀偏离目标与未来通胀预期平均偏差之间的关系 […]

使用 Viam 扩展 ROS | Viam

Extend ROS with Viam | Viam

在 Viam,我们很高兴能够帮助公司打造更好、更聪明的机器人。在这篇博文中,我们将分享 Viam 和 ROS 如何以各种方式协同工作,以帮助您做到这一点。

如何利用加拿大国家电影局进行家庭教育

How to Use the National Film Board of Canada for Homeschooling

加拿大国家电影局 (NFB) 制作了各种各样的纪录片、动画和互动项目,以满足各个年龄段的学习者的需求,让主题栩栩如生,培养批判性思维,并让您的孩子更深入地了解各种主题。在这篇博文中,我们将探索 NFB 网站,重点介绍一些资源,并 […]如何利用加拿大国家电影局进行家庭教育的文章首先出现在 The Canadian Homeschooler 上。

学生应该了解这些 IT 服务

Students should be aware of these IT services

ZID(Zentraler Informatikdienst)负责维也纳大学的 IT 工作,并为学生提供广泛的 IT 服务。Sara 和 Doris 在那里工作,在这篇博文中,他们将向您介绍对您的学习最重要的服务。电子学习 Moodle 是维也纳大学电子学习的中心平台……继续阅读学生应该了解这些 IT 服务首先在 Univie 博客上。

卷积神经网络 (CNN) 说明

Convolutional Neural Networks (CNNs) Explained

在人工智能和机器学习领域,卷积神经网络 (CNN) 已成为图像识别、处理和分类的强大工具。它们独特的架构和学习空间层次的能力使它们特别适合处理涉及视觉数据的任务。在这篇博文中,我们将深入探讨 CNN 的复杂性、其组件及其应用。什么是卷积神经网络?卷积神经网络 (CNN) 是一类深度神经网络,特别适合分析视觉图像。受动物视觉皮层的启发,CNN 旨在自动和自适应地学习空间 […]

针对大三和大四学生的大学申请技巧、步骤和时间表

College Application Tips, Steps and Timelines for Juniors and Seniors

作者:Katie Azevedo,教育学硕士 在这篇博文中,我分享了高中三年级和四年级学生的关键大学申请技巧、步骤和时间表。虽然每个人的大学申请过程看起来都不同,并且取决于各种各样的因素,但这里的指导应该可以给你一个......阅读更多大学三年级和四年级学生的大学申请技巧、步骤和时间表首先出现在 SchoolHabits 上。

不合规的代价:欧盟人工智能法案处罚以及 Shaip 如何帮助您避免这些处罚

The Cost of Non-Compliance: EU AI Act Penalties and How Shaip Helps You Avoid Them

欧盟的《人工智能法案》(EU AI Act)不仅对 AI 系统提出了严格的要求,还对不遵守规定的行为施加了严厉的处罚。随着企业开发和部署 AI 技术,包括语音 AI 和大型语言模型 (LLM),了解这些处罚并采取主动措施避免这些处罚至关重要。在这篇博文中,[…]

不要只销售,还要让他们微笑

Don’t Just Sell, Make Them Smile

不要只销售,要让他们微笑 您知道吗,高达 86% 的客户愿意为出色的客户体验支付更多费用?在当今拥挤的市场中,好的产品是不够的。您需要创造与客户产生共鸣并让他们想要更多东西的体验。这篇博文将向您展示 […]The post Don't Just Sell, Make Them Smile 首次出现在 Mantra Labs 上。

构建您的第一个深度学习模型:分步指南

Building Your First Deep Learning Model: A Step-by-Step Guide

深度学习简介深度学习是机器学习的一个子集,而机器学习本身又是人工智能 (AI) 的一个子集。深度学习模型的灵感来自人脑的结构和功能,由多层人工神经元组成。这些模型能够通过称为训练的过程学习数据中的复杂模式,在此过程中,模型会进行迭代调整以最大限度地减少其预测中的错误。在这篇博文中,我们将介绍使用 MNIST 数据集构建一个简单的人工神经网络 (ANN) 来对手写数字进行分类的过程。了解 MNIST 数据集MNIST 数据集(修改后的国家标准与技术研究所数据集)是机器学习和计算机视觉领域最著名的数据集之一。它由 70,000 张从 0 到 9 的手写数字灰度图像组成,每张图像的大小为 28x28