"I Thank God": Heroic Woman Saves Arkansas Trooper From Attack By Drunk Illegal Alien
“感谢上帝”：英勇的女人拯救了遭到醉酒非法移民袭击的阿肯色州警察拜登-哈里斯政府灾难性的开放南部边境政策将第三世界带入了第一世界，并在全国范围内产生了可怕的后果。最新的例子发生在阿肯色州，阿肯色州警察于周三公布了一名警察的车载摄像头拍摄的 7 月 27 日发生的一起事件的画面，画面显示一名醉酒的非法移民在高速公路上超速行驶。本顿县检察官约书亚·罗宾逊透露，根据阿肯色州法律，警员亚历山大·邓肯使用致命武力是正当的。此前，26 岁的危地马拉人安吉尔·扎佩特-阿尔瓦拉多在 49 号州际公路上拒捕并袭击警员时，血液酒精含量达到法定限值的两倍。阿肯色州警方提供了警员与移民之间暴力冲突的详细信息：大约晚上
摘要：目前尚不存在使用浅层机器学习和低密度时间序列图像进行自动训练数据生成和土地覆盖分类的近全球框架。本研究提出了一种使用 Sentinel-2 颗粒的两个日期在七个国际站点绘制九类、六类和五类土地覆盖的方法。该方法使用一系列光谱、纹理和距离决策函数与修改后的辅助层相结合来创建二进制掩码，从中生成一组平衡的训练数据应用于随机森林分类器。对于土地覆盖掩码，对反射率、光谱指数值和欧几里得距离层应用了逐步阈值调整，评估了 62 种组合。计算了全球和区域自适应阈值。使用年度 95 和 5 百分位 NDVI 合成为决策函数提供时间校正，并将这些校正与原始模型进行比较。精度评估发现，两日期土地覆盖和时间校
Early Look at 2025 Cost-Of-Living Adjustments and Maximum Contribution Base
美国劳工统计局今早报告称：过去 12 个月，城市工薪阶层和文职人员的消费者价格指数 (CPI-W) 上涨了 2.4%，指数水平达到 308.640（1982-84=100）。当月，该指数在季节性调整之前保持不变。CPI-W 是用于计算生活成本调整 (COLA) 的指数。计算日期随时间而变化（参见生活成本调整），但当前计算使用第三季度三个月（七月、八月、九月）的平均 CPI-W，并与第三季度月份中前期最高平均值进行比较。注意：这不是标题 CPI-U，也未经季节性调整 (NSA)。• 2023 年，CPI-W 的第三季度平均值为 301.236。2023 年第三季度平均值是最高的第三季度平均值，因
Does Semi-Supervised Learning Help to Train Better Models?
评估半监督学习如何利用未标记数据作者提供的图片 — 使用 Bing 中的 Image Creator 创建数据科学家面临的最常见挑战之一是缺乏足够的标记数据来训练可靠且准确的模型。标记数据对于监督学习任务（例如分类或回归）至关重要。但是，在许多领域，获取标记数据可能成本高昂、耗时或不切实际。另一方面，未标记数据通常很容易收集，但它们不提供任何直接输入来训练模型。我们如何利用未标记数据来改进我们的监督学习模型？这就是半监督学习发挥作用的地方。半监督学习是机器学习的一个分支，它结合标记和未标记数据来训练一个比单独使用标记数据表现更好的模型。半监督学习背后的直觉是，未标记的数据可以提供有关数据底层结
将基于 Transformer 的模型扩展到超过 1000 亿个参数已在自然语言处理中取得突破性成果。这些大型语言模型在各种应用中都表现出色，但由于生成推理的顺序性，有效部署它们带来了挑战，其中每个标记的计算都依赖于前面的标记。这需要细致的并行布局和内存帖子《大规模 Transformer 模型的有效部署：可扩展和低延迟推理策略》首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
An Early Look at 2025 Cost-Of-Living Adjustments and Maximum Contribution Base
美国劳工统计局昨天报告称：过去 12 个月，城市工薪阶层和文职人员的消费者价格指数 (CPI-W) 上涨了 3.3%，达到 308.163 的指数水平（1982-84=100）。当月，该指数在季节性调整之前上涨了 0.1%。CPI-W 是用于计算生活成本调整 (COLA) 的指数。计算日期随时间而变化（参见生活成本调整），但当前计算使用第三季度三个月（七月、八月、九月）的平均 CPI-W，并与第三季度月份中之前最高的平均值进行比较。注意：这不是总体 CPI-U，也未经季节性调整 (NSA)。• 2023 年，CPI-W 第三季度平均值为 301.236。2023 年第三季度平均值是最高的第三季
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
From MOCO v1 to v3: Towards Building a Dynamic Dictionary for Self-Supervised Learning — Part 1
从 MOCO v1 到 v3：走向构建自监督学习的动态词典 - 第 1 部分对动量对比学习框架的简要回顾我们是否已经进入自监督学习时代？数据每天都在流入。人们全天候工作。工作分布在世界的每个角落。但是，仍然有如此多的数据未注释，等待新模型、新训练或新升级的可能使用。或者，它永远不会发生。当世界以监督的方式运行时，它永远不会发生。近年来，自监督学习的兴起揭示了一个新的方向。自监督学习不是为所有任务创建注释，而是将任务分解为前置/预训练（请参阅我之前关于预训练的帖子）任务和下游任务。前置任务专注于从整个数据集中提取代表性特征，而无需任何基本事实注释的指导。尽管如此，此任务仍需要从数据集自动生成标签
Alytes obstetricans lusitanicus Ambu, Martínez-Solano & Dufresnes, 2024 biotaxa.org/Alytes/article/view/85334 x.com/batracofistrophoto: Christophe Dufresnes摘要生物多样性的绘图、划定和命名在学术研究、保护工作和野生动物交流之间建立了联系。助产士蟾蜍属于 Alytes 亚属，是欧洲博物学家广泛关注的一组高度保护物种，但其分类仍未确定。已鉴定出在上新世和更新世期间分化的六个系统地理谱系，并将它们划分为两个物种（A. obstetricans 和
News24 Business | Treasury: SA is on track to get off the grey list next year
南非必须在 2 月之前解决金融行动特别工作组标记的项目，以便在 2025 年 6 月之前将其从所谓的灰名单中剔除。
High Quality Data Essential for Training A.I. Models
将此上下文添加到原始数据是一个称为数据标记的过程，被认为是训练机器学习算法的关键步骤。...。。→ 阅读更多：训练人工智能模型必不可少的高质量数据
Decoding the Airport Runway: A Guide to Runway Designators and Threshold Markings
您是否曾经对机场跑道上那些看似神秘的数字和字母感到好奇？这些标记被称为跑道指示器和阈值标记，在确保空中交通的安全和效率方面发挥着至关重要的作用。本文深入探讨了跑道标记的世界，解释了它们的含义以及如何使用它们 […] 文章《解读机场跑道：跑道指示器和阈值标记指南》首先出现在 Aviation for Aviators 上。
Babs Kitography - 1/72 scale Part 2 Hasegawa
Hasegawa 将 Mania Ki-15-I 套件重新发布为 A31，装在如上所示的“红色闪光”盒中，英文标题为“三菱 BABS Ki-15-I 日本侦察机”。关于该飞机有一小段日文文字，其中提到了埋头铆钉，后面跟着日文标题“九七式总部侦察机 1 型 - 日本陆军总部侦察机”。Scalemates 给出的年份为 1977 年，而 Burns* 列出的年份为 1978 年至 1980 年，这似乎更有可能。盒子上没有显示版权日期。Shigeo Koike 为 Hasegawa 发行的 Mania 盒装封面重新绘制了封面，仔细观察了匿名的云形伪装 Babs，这次被带有中国标记的鲨鱼嘴 P-40E
Ghostbuster: Detecting Text Ghostwritten by Large Language Models
Ghostbuster 的结构，这是我们用于检测 AI 生成文本的全新先进方法。大型语言模型（如 ChatGPT）的写作能力令人印象深刻，甚至因此成为问题。学生已经开始使用这些模型来代写作业，导致一些学校禁止使用 ChatGPT。此外，这些模型还容易生成存在事实错误的文本，因此谨慎的读者在信任生成 AI 工具之前，可能希望了解这些工具是否曾被用于代写新闻文章或其他来源。教师和消费者可以做什么？现有的用于检测 AI 生成文本的工具有时在处理与训练数据不同的数据时表现不佳。此外，如果这些模型错误地将真实的人类写作归类为 AI 生成，则可能会危及那些真实作品受到质疑的学生。我们最近的论文介绍了 Gh
Civ Robotics выпустила CivDash - решение для автоматизации нанесения дорожной разметки
Civ Robotics去年推出了自主测量机器人CivDot，并发布了一款用于自动应用道路标记的新设备。据该公司称，CivDash 的使用将加速并确保这项工作的安全。
AMC removes code used to identify female flyers
在研究无意识的性别偏见时，一名空中机动司令部指挥官提出了删除一个遗留标记的想法，该标记曾经旨在为女性机组人员确保适当的住宿和准备物品。
GAO 发现的内容社会保障局 (SSA) 在确定申请人的健康或财务状况（例如患有绝症或迫切的财务需求）符合 SSA 政策手册中的标准后，将残疾上诉案件标记为“危急”。案件可以在到达听证办公室之前或听证过程的几乎任何阶段被标记为“危急”。SSA 政策指示工作人员在案件被标记为“危急”后加快处理。然而，GAO 采访的五个选定办公室中的三个办公室的工作人员表示，申请人必须提供其迫切的财务需求的证明文件，即使 SSA 政策没有要求这样做。在 2010 财年和 2020 财年之间，听证办公室处理危急案件的速度始终快于非危急案件，但等待时间因案件首次被标记的时间而异。到达听证办公室时被标记的案件中位数需要
Understanding Deep Learning Algorithms that Leverage Unlabeled Data, Part 1: Self-training
深度模型需要大量的训练样本，但标记数据很难获得。这激发了利用未标记数据的重要研究方向，而未标记数据通常更容易获得。例如，可以通过爬取网络获取大量未标记的图像数据，而 ImageNet 等标记数据集则需要昂贵的标记程序。在最近的实证发展中，使用未标记数据训练的模型已开始接近全监督性能（例如 Chen 等人，2020 年，Sohn 等人，2020 年）。本系列博客文章将讨论我们的理论工作，该工作旨在分析使用未标记数据的最新实证方法。在第一篇文章中，我们将分析自我训练，这是一种非常有影响力的半监督学习和领域自适应算法范式。在第 2 部分中，我们将使用相关理论思想来分析自监督对比学习算法，这种算法对于
