要点伊朗为其核武器开发活动编造了精心设计的掩饰故事，如核档案和其他地方所见。1 这项战略是从 21 世纪初伊朗的速成核武器计划阿玛德计划发展而来的。伊朗继续开展工作，称其为民用或非核军事工作，以继续其核武器开发。多年来，研究伊朗的开源科学和工程文献发现，与核武器开发相关的工作重点各异，强度和相关性也各不相同，这是伊朗优先事项的重要指标。本报告重点关注与核武器开发相关的计算机建模。它基于对伊朗最近数百篇学术科学出版物的调查，其中 157 篇文章被选中进行详细审查。这些出版物之所以被选中，是因为它们讨论了与武器化相关的技术，重点是可能与核武器开发相关的计算机建模。计算机建模是核武器研发的一个内
Is Multi-Collinearity Destroying Your Causal Inferences In Marketing Mix Modelling?
因果 AI，探索因果推理与机器学习的整合照片由 NOAA 在 Unsplash 上拍摄本系列是关于什么的？欢迎来到我的因果 AI 系列，我们将探索因果推理与机器学习模型的整合。期望探索不同业务环境中的许多实际应用。在上一篇文章中，我们介绍了使用 CUPED 和双重机器学习为实验提供动力。今天，我们将重点转移到了解多重共线性如何损害您做出的因果推断，特别是在营销组合建模中。如果您错过了上一篇关于使用 CUPED 和双重机器学习为实验提供动力的文章，请在此处查看：使用 CUPED 和双重机器学习为实验提供动力简介在本文中，我们将探讨多重共线性的破坏性，并评估我们可以用来解决它的一些方法。将涵盖以下
The Iron Age of Biology: Discovering Life’s First Building Block
自生命诞生以来，金属，尤其是铁，在生物功能中发挥着至关重要的作用。科学家提出，铁是生命早期的主要金属，这得益于其在充氧前海洋中的丰富性。这种主导地位影响了早期生物的生物过程和进化，地球大气含氧量降低后发生了重大变化 [...]
Energy Modeling as Gambling Addiction
假设您在老虎机旁……然后您拉动控制杆。轮子旋转然后停止：您看到两个 7 和一个樱桃。如果您是正常人，您会说，“天哪，我输了。”如果您有赌博成瘾的倾向，您会说，“我差点就赢了！”
The need for pluralism in climate modelling
如果目标是改善与气候相关的决策，我们应该如何分配气候建模资源？更高的分辨率、机器学习和/或故事情节？呼吁更深入地讨论我们应该如何开发气候建模工具箱。 客座帖子作者：Marina Baldissera Pacchetti、Julie Jebeile 和 Erica Thompson 需要能够“公里级”模型 […]帖子气候建模需要多元化首次出现在 RealClimate 上。
ReALM: Reference Resolution as Language Modeling
引用解析是一个重要问题，对于理解和成功处理不同类型的上下文至关重要。此上下文包括先前的轮次和与非对话实体相关的上下文，例如用户屏幕上的实体或在后台运行的实体。虽然 LLM 已被证明对各种任务都非常强大，但它们在引用解析中的使用，特别是对于非对话实体，仍未得到充分利用。本文展示了如何使用 LLM 来创建一个有效的系统来解析各种引用……
Modeling & Simulation Expo showcases cutting-edge innovations in the Nation’s Capital
华盛顿特区——来自全国各地的建模和仿真组织齐聚美国首都，参加第 14 届国会山模式……
Scott Wells Models the Foundations of a Successful Cold Call
在我们的冷拨电话研讨会上，我们经常总结教师在冷拨电话时可以做的四件关键事情，以确保体验积极、富有成效和成功。它们是：1) 准备。在冷拨电话之前给学生时间准备答案有助于他们形成高质量的想法，并经常在冷拨电话中排练这些想法……文章 Scott Wells 为成功的冷拨电话奠定了基础，首先出现在 Teach Like a Champion 上。
DIAMOND: Visual Details Matter in Atari and Diffusion for World Modeling
2018 年，在神经网络世界模型的背景下首次引入了强化学习的概念，很快，这一基本原理就被应用于世界模型。一些实施强化学习的著名模型是 Dreamer 框架，它从潜在空间引入了强化学习 […]The post DIAMOND：Atari 中的视觉细节和世界建模的扩散很重要首次出现在 Unite.AI 上。
User Action Sequence Modeling: From Attention to Transformers and Beyond
将推荐系统 LLM 化的探索继续阅读 Towards Data Science »
Enhancing CTC-based Speech Recognition with Diverse Modeling Units
近年来，端到端 (E2E) 自动语音识别 (ASR) 模型的发展令人瞩目，这在很大程度上要归功于 Transformer 等深度学习架构的进步。在 E2E 系统的基础上，研究人员通过使用基于音素的模型重新评分 E2E 模型的 N 个最佳假设，实现了显着的准确性提升。这提出了一个有趣的问题，即除了系统组合效应之外，改进还来自哪里。我们研究了推动这些收益的潜在机制，并提出了一种有效的联合训练方法，其中 E2E 模型进行联合训练……
Step-by-Step Guide to Creating Simulated Data in Python
一个适合初学者的教程，教你如何生成自己的数据进行分析和测试照片由 Alexandru-Bogdan Ghita 在 Unsplash 上拍摄想象一下，你刚刚编写了一个机器学习模型，需要在特定场景中对其进行测试，或者你正在发布一篇关于自定义数据科学解决方案的学术论文，但可用的数据集有版权限制。另一方面，你可能正处于机器学习项目的调试和故障排除阶段，需要数据来识别和解决问题。所有这些情况，以及更多情况，都可以从使用模拟数据中受益。通常，现实世界的数据并不容易获得、昂贵或私密。因此，创建合成数据对数据科学从业者和专业人士来说是一项有用的技能。在本文中，我介绍了一些使用 Python 从头开始创建
3D Modeling and Bioprinting: An Augmented Tool for Healthcare Research
研讨会于 2024 年 8 月 9 日至 8 月 10 日在班加罗尔举行。
Improved Modelling of Federated Datasets using Mixtures-of-Dirichlet-Multinomials
实际上，使用联邦学习进行训练的速度可能比标准集中式训练慢几个数量级。这严重限制了可以进行的实验和调整的数量，使得在给定任务上获得良好性能变得具有挑战性。服务器端代理数据可用于运行训练模拟，例如用于超参数调整。这可以通过减少在真实客户端上执行的调整运行次数来大大加快训练流程。然而，确保这些模拟准确反映动态是一项挑战……
В ОДК заменяют натурные испытания авиадвигателей математическим моделированием
使用新程序，您可以模拟燃气涡轮发动机压气机叶片的自振荡
Modeling, Simulation Experts Convene at Summit
2024 年第三届空军建模与仿真部年度峰会于 5 月 7 日至 9 日在德克萨斯州圣安东尼奥君悦河滨步道举行。
Modeling, Simulation Summit: Following through with training transformation
第三届 2024 年空军部建模与仿真峰会于 5 月 7 日至 9 日在德克萨斯州圣安东尼奥的君悦河滨步道举行。
NPS Researchers Recognized for Modeling Integrated Deterrence in INDOPACOM Region
加利福尼亚州蒙特雷 — 为了表彰他们在推进未来部队设计和下一代联合作战概念方面所做的努力，海军研究生院 (NPS) 的几位研究人员最近荣获美国海军文职服务嘉奖奖章。开发可量化模型，将美国印度太平洋司令部（INDOPACOM）地区的高利益作战场景中的作战变量和综合威慑联系起来。
