The Transformative Power of US Internship Programs for International High School Students
现在，世界各地的 COVID-19 边境限制已几乎 100% 解除，这是一个探索祖国以外新机遇的激动人心的时刻。对于那些满怀热情准备接受高等教育的国际高中生来说，在美国实习可以极大地促进他们为大学做准备。此外，这些实习可以为学生提供独特的全球视野、技能发展、社交机会和个人充实，这些都可以真正改变生活。让我们来谈谈美国实习如何塑造国际高中生的未来。 简历/履历增强和大学申请 美国实习可以成为高中生简历或履历的独特补充。它展示了主动性、适应性和对自我提升的承诺。对于考虑接受高等教育的学生来说，实习通过展示实践经验和积极主动的学习方法，为他们在大学申请中提供了竞争优势。全球视野和文化丰富 在美国实习
Wisdom Factories and AI Games with Dr. Tim Dasey
注意：以下节目笔记是使用 Anthropic 的 Claude.ai 创建的 - 毕竟这似乎是一个切题的：我们应该如何让学生为快速自动化的世界做好准备？在本期节目中，主持人 Mike Palmer 与《智慧工厂：人工智能、游戏和现代工人的教育》一书的作者 Tim Dasey 博士探讨了这个问题。Dasey 解释了为什么传统的专注于专业知识的教育模式变得不那么重要。随着人工智能处理更多常规分析任务，人类将需要擅长批判性思维、创造力和管理复杂性等高阶技能。Dasey 主张修改课程以教授这些“智慧”能力。他认为基于问题和协作的学习方法具有巨大潜力，以及利用游戏为复杂系统提供有意义的体验。然而，Das
Evolving Systems. Volume 15, Issue 3, June 2024
1）基于改进的Bi-LSTM神经网络的山区公路隧道入口路面温湿度预测作者：陶睿，彭睿……乔建刚页数：691 - 7022）反脆弱视角下涉及非凸属性的投资组合选择多目标优化作者：Davi Gotardelo，Leonardo Goliatt页数：703 - 7153）通过深度学习和计算机视觉打造AI设计师作者：Caner Balim，Kemal Ozkan页数：717 - 7294）RVFLN-CDFPA：一种利用混沌差分花授粉算法优化的随机向量函数链接神经网络，用于日前净资产价值预测作者：Smita Mohanty，Rajashree Dash页数：731 - 7575）DeepNet-WI：
Making Amazing Experiential Learning with Dr. Steve Joordens and Lilaani Thangavadivelu
Steve Joordens 博士与 Lilaani Thangavadivelu 一起回到节目中，与主持人 Mike Palmer 一起讨论他们最近对基于项目的协作学习方法的研究，这些方法可以实现大规模的变革性学习体验。Mike 欢迎 Steve 回来，我们听到 Lilaani 在 2019 年秋季首次体验 Steve 的心理学入门课程。然后，她和 Steve 分享了他们对一项新研究的研究结果，该研究涉及 450 个学生团队与 Swab the World 合作制作公共服务公告，以分享干细胞研究在多伦多和世界各地非白人社区的重要性。他们使用 Steve 实验室设计的点对点反馈工具 peerS
S.T.E.M. 教育的重要性及其在航空领域的作用 S.T.E.M. 教育是一种跨学科的学习方法，融合了科学、技术、工程和数学，对于培养当今的学生迎接明天的世界至关重要。这些领域在技术飞速发展的时代至关重要，它们推动着创新引擎并支撑着我们所看到的发展[…] 探索互动航空-S.T.E.M. 区：阿伯茨福德航展如何激励下一代飞行员首先出现在阿伯茨福德国际航展上。
Self-supervised learning tutorial: Implementing SimCLR with pytorch lightning
了解如何实现臭名昭著的对比自监督学习方法 SimCLR。在 PyTorch 和 PyTorch-lightning 中逐步实现
Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold
AlphaFold 最新版本的基础是一种新颖的机器学习方法，它将有关蛋白质结构的物理和生物学知识，利用多序列比对，融入到深度学习算法的设计中。
Top Resources to start with Computer Vision and Deep Learning
精选的最佳课程、书籍和博客列表，用于学习使用深度学习方法的计算机视觉
What Is Geometric Deep Learning?
为什么重要：几何深度学习专注于超越当前的深度学习方法，主要通过专注于将第三维度纳入通过该技术创建的人工神经网络中。
Machine learning shows potential to enhance quantum information transfer
陆军资助的研究人员展示了一种纠正系统中量子信息的机器学习方法
Deep learning in medical imaging - 3D medical image segmentation with PyTorch
介绍了张量表示的基本 MRI 基础，以及应用深度学习方法处理特定任务问题（类别不平衡、数据有限）的基本组件。此外，我们还介绍了开源医学图像分割库的一些功能。最后，我们讨论了我们的初步实验结果并提供了查找医学影像数据的来源。
MIPT 认知动态系统实验室的员工成为 MineRL 竞赛的获胜者。他们提出了一种新的基于演示的强化学习方法，可以快速有效地解决 Minecraft 环境中的分层问题：寻找资源并创建新工具。
Gavin Miller 是 Adobe Research 的负责人。30 多年来，Adobe 一直致力于通过 Photoshop、Illustrator、Premiere、After Effects、InDesign、Audition 等处理图像、视频和音频的软件，为所有从事数字媒体工作的艺术家、设计师和创意人才提供支持。Adobe Research 致力于定义这些产品的未来发展，让创意人员的生活更轻松，自动执行繁琐的任务，并让他们有更多时间在创意空间而不是像素空间中工作。这是过去十年的尖端深度学习方法比其他任何应用程序都更能发光的地方。Gavin 是技术与创造力相结合的化身。在 Ado
Машинное обучение и ИИ помогают ученым определять конфигурации атомов
洛桑联邦理工学院 (EPFL) 的科学家们开发了一种用于原子物理实验的新机器学习方法。与核磁共振（NMR）光谱一起，它将有助于在创纪录的时间内确定粉末状物质中原子的位置。
Generating images with Keras and TensorFlow eager execution
生成对抗网络 (GAN) 是一种流行的深度学习方法，用于生成新实体（通常但并非总是图像）。我们展示了如何使用 Keras 和 TensorFlow Eager Execution 对它们进行编码。
以下是本月推荐阅读的精选：Athey, S. & G. W. Imbens，2019 年。经济学家应该了解的机器学习方法。Mimeo。Bhagwat, P. & E. Marchand，2019 年。关于适当的贝叶斯但不可接受的估计量。美国统计学家，在线。Canals, C. & A. Canals，2019 年。什么时候 n 足够大？寻找合适的样本量来估计比例。《统计计算与模拟杂志》，89，1887-1898。Cavaliere, G. & A. Rahbek，2019 年。时间序列模型中假设的引导检验入门：应用于双自回归模型。讨论文件 19-03，哥本哈根大学经济学系。Chudik, A.
