sparklyr 1.5: better dplyr interface, more sdf_* functions, and RDS-based serialization routines
与之前的所有三个 sparklyr 版本不同，最近发布的 sparklyr 1.5 更注重增强现有的 sparklyr 功能，而不是创建新功能。因此，我们采纳了许多来自 sparklyr 用户的宝贵建议，并在一系列错误修复和改进中成功解决了这些问题。
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
Introducing sparklyr.flint: A time-series extension for sparklyr
我们很高兴地宣布，sparklyr.flint 现已在 CRAN 上可用，它是使用 Flint 大规模分析时间序列的 sparklyr 扩展。Flint 是一个用于处理 Apache Spark 中时间序列的开源库，支持对时间序列数据集进行聚合和连接。
FNN-VAE for noisy time series forecasting
在这个关于使用假最近邻 (FNN) 损失进行预测的迷你系列的最后一部分中，我们用卷积 VAE 替换了上一篇文章中的 LSTM 自动编码器，从而实现了相同的预测性能，但训练时间明显缩短。此外，我们发现，当底层确定性过程被大量噪声所掩盖时，FNN 正则化会大有帮助。
Time series prediction with FNN-LSTM
在最近的一篇文章中，我们展示了如何使用由假最近邻 (FNN) 损失正则化的 LSTM 自动编码器来重建非线性混沌动态系统的吸引子。在这里，我们探讨了同样的技术如何帮助进行预测。与容量相当的“原始 LSTM”相比，FNN-LSTM 可以提高一组非常不同的真实世界数据集的性能，尤其是对于多步预测中的初始步骤。
sparklyr 1.3: Higher-order Functions, Avro and Custom Serializers
Sparklyr 1.3 现已推出，具有令人兴奋的新功能，例如集成 Spark 高阶函数以及以 Avro 和用户定义的序列化格式导入/导出数据。
Oriol Vinyals: DeepMind AlphaStar, StarCraft, Language, and Sequences
Oriol Vinyals 是 Google DeepMind 的高级研究科学家。在此之前，他曾在 Google Brain 和伯克利任职。他的研究已被引用超过 39,000 次。他是深度学习领域最聪明、最具影响力的人物之一。他推动了人工智能领域一些最重要的论文和想法，包括序列到序列学习、音频生成、图像字幕、神经机器翻译和强化学习。他是 AlphaStar 项目的联合负责人（与 David Silver 一起），该项目创建了一个在星际争霸游戏中击败顶级专业人士的代理。如果您想获取有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、Linked
Time Series Forecasting with Recurrent Neural Networks
在本文中，我们将回顾三种用于提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。我们将在温度预测问题上演示这三个概念，您可以访问来自安装在建筑物屋顶上的传感器的时间序列数据点。
让我们从头开始讲述 RV-12 序列号 75 的故事：我的 RV-12 尾部套件（序列号 284）于 2009 年 10 月 13 日星期二送到我家门口，距今不到四天，距今已有六年。我花了三年的时间轻松地将一系列子套件改装成一架可以飞行的飞机。相比之下，序列号 75 于 2015 年 10 月 5 日首次飞行。这意味着它至少在机库装修了六年，但可能更像七年。我们为什么要关心？我们对序列号 75 的兴趣是什么？好吧，归根结底是这样的：我花了一年半的时间帮助它飞上天空。这一切都始于我在机库大楼 N284DG 上度过相当多时间的那段日子。任何在机场建造过飞机的人都知道，他们吸引机场其他居民的方式，就
上周，我引入了一个开始的整数序列，该序列开始：1、11、21、1211、111221，…此序列称为“外观和说”序列。它也被称为罗伯特·莫里斯（Robert Morris）序列。它是约翰·康威（John Conway）在1986年发现和描述的。克利福德·斯托尔（Clifford Stoll）在他的1990年著作《……]帖子“外观和说”序列首次出现在偶然的经济学家中。
Scientists shrink the genetic code of E. coli to contain only 57 of its usual 64 codons
地球上几乎所有生命的DNA都包含许多裁员，科学家长期以来一直想知道这些冗余是否有目的，或者只是进化过程中的剩菜。 DNA和RNA都包含密码子，它们是三个核苷酸的序列，它们要么提供有关如何用特定氨基酸形成蛋白质的信息，要么告诉细胞在蛋白质合成过程中停止（停止信号）。
bessent释放国库在重大步骤中回购要进行曲线控制的重大大修，使Bill Dominancein上的Bill Dimomancein上述了今天密切关注的季度季度退款，这对许多人来说比FOMC声明更为重要 - 财政部在上午8:30表示，预计其序列将保持其注意事项的尺寸和纽约市的数量，至少是“至少”“至少是“至少”“至少”“至少”“至少”“至少”“至少是又是“又是一定的”。由于这是自去年年初以来财政部给予的指导，因此它是珍妮特·耶伦（Janet Yellen）的激进国库发行策略的支点安全性，斯科特·贝斯特（Scott Bessent）反复地撰写，再次承受了政府借贷需求的上升需求，尽管以下是比尔和
Netflix is now using generative AI—but it risks leaving viewers and creatives behind
Netflix最近在科幻节目“ El Eternauta”（“ Eternaut”）中使用生成AI来创建建筑崩溃场景，而不是技术里程碑。它揭示了关于使娱乐真实的基本心理紧张。该序列代表了流媒体巨头在最终录像中的第一个正式部署文本对视频AI。根据Netflix的说法，[…] Netflix现在正在使用Generative AI，但它有可能将观众和创意遗留在Knowridge Science报告中。
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 33, Issue 7, July 2025
1) Optimizing Deep Neuro-Fuzzy Network for ECG Medical Big Data Through Integration of Multiscale FeaturesAuthor(s): Xin Wang, Jianhui Lv, Byung-Gyu Kim, Bidare Divakarachari Parameshachari, Keqin Li, Dongsheng Yang, Achyut ShankarPages: 2027 - 20372) FDformer: A Fuzzy Dynamic Transformer-Based高效工业时
New AI Tool Accelerates mRNA-Based Treatments for Viruses, Cancers, Genetic Disorders
德克萨斯州奥斯汀 - 一种新的人工智能模型可以通过预测如何有效地特定的mRNA序列产生蛋白质，无论是多种细胞类型，都可以改善药物和疫苗发现的过程。通过德克萨斯大学奥斯汀大学和赛诺菲分校之间的学术工业伙伴关系发展的新进步有助于预测新的AI工具加速了基于mRNA的病毒，癌症，癌症，遗传疾病，遗传疾病首先出现在Austin News上 - 奥斯汀大学 - 德克萨斯大学的奥斯汀大学。
New AI tool accelerates mRNA-based treatments for viruses, cancers, genetic disorders
一种新的人工智能模型可以通过预测如何有效地特定的mRNA序列产生蛋白质的蛋白质，从而改善药物和疫苗发现的过程。
Aluminium-20: The Self-Destructing Atom Scientists Never Saw Coming
物理学家发现了一个从未见过的原子核-20铝 - 实际上在三种不同的质子爆发中散落。这种罕见且不稳定的同位素不仅衰减，还通过质子排放的戏剧性序列散发出来，这些质子排放质量挑战了关于核结构的长期假设。该发现标志着“三重蛋白衰变[...]
Your DNA Is Full of Ancient Viruses – And They’re Running the Show
多年来，科学家认为我们的DNA的某些部分是毫无用处的，这是从没有目的的古代病毒中的远处。但是，一项新的国际研究使这个想法倾斜了。研究人员发现，这些所谓的“垃圾” DNA序列是从病毒继承的数百万年前，实际上有助于控制我们的基因的行为，尤其是在[...]
