A Derivation Of Prices Of Production With Linear Programming
1.0 简介这篇文章基于应用于线性规划的对偶理论的某些性质，说明了生产价格的推导。我力求比以前的阐述更简洁、更基本。本阐述基于 John Roemer 的《可重复解决方案》（《马克思主义经济理论的分析基础》，剑桥大学出版社，1981 年）。您将在下面找到效用最大化或供需函数。我不需要这样的假设。尽管如此，人们可以将这种推导解读为与边际主义一致。2.0 技术和禀赋本例中生产了两种商品，铁和玉米。公司经理知道一种由表 1 中定义的流程组成的技术。每列显示以单位级别运行的流程的投入和产出。所有流程都需要一年时间才能完成，并在年底提供其产出。每个过程都表现出规模收益不变 (CRS)。为方便起见，假设表
Helping robots zero in on the objects that matter
一种名为 Clio 的新方法使机器人能够快速绘制场景并识别完成给定任务所需的物品。
Your Documents Are Trying to Tell You What’s Relevant: Better RAG Using Links
文档数据集已经具有结构。充分利用它。照片由 Jayne Harris 在 Unsplash 上拍摄构建检索增强生成 (RAG) 应用程序面临多层挑战。文档检索是 RAG 工作流程的重要组成部分，它本身就是一组复杂的步骤，可以根据用例以不同的方式处理。RAG 系统很难找到与细微输入提示相关的最佳文档集，尤其是在完全依赖向量搜索来找到最佳候选者时。然而，我们的文档本身通常会告诉我们应该在哪里寻找有关给定主题的更多信息——通过引文、交叉引用、脚注、超链接等。在本文中，我们将展示一种新的数据模型——链接文档——如何通过使我们能够解析和保留这些对其他文本的直接引用来解锁性能改进，使它们可供同时检索——无
Elon Musk's Problem-Solving Mantra Adapted to Game Development
我最近看了一个视频，其中埃隆·马斯克讨论了他所谓的用于解决工程和产品开发中的问题的“基本第一原理算法”或“咒语”。我觉得这与我们的游戏开发工作高度相关，所以我调整了他的方法以适应我们的环境：质疑需求：检查并减少每个游戏功能或项目的需求数量。即使需求来自经验丰富的团队成员或利益相关者，它们也可能并非都是必要的。这确保我们不会构建错误的功能或使游戏过于复杂。删除功能或组件：尝试消除游戏项目的全部功能或组件。如果我们没有被迫恢复至少 10% 的删除内容，则说明我们削减的还不够。这有助于简化我们的游戏并专注于核心元素。优化或简化：只有在质疑需求并削减不必要的功能后，我们才应该优化或简化剩余的内容。这可
目前，科学家正在开发软件，允许使用摄像机的无人机自动识别给定物体（例如，在森林中迷路的人），并且在任何天气条件下都将出错的风险降至最低。
Ludwig Von Mises Being Wrong On Economic Calculation
我已经证明冯·米塞斯未能发现中央计划的问题。这篇文章仅仅记录了冯·米塞斯的错误。他错误地说，如果没有资本货物和资源的市场价格，就无法对生产给定商品的替代方法做出经济决策。“主任想建一所房子。现在，有很多方法可以采用。从主任的角度来看，每种方法在未来建筑物的利用方面都具有某些优点和缺点……；每种方法都需要其他建筑材料和劳动力的支出……主任应该选择哪种方法；他无法将各种材料和各种劳动力的支出归结为一个共同点。因此，他无法比较它们……简而言之，在比较要花费的成本和要获得的收益时，他不能诉诸任何算术运算。他的建筑师的计划列举了各种各样的实物；它们指的是各种材料的物理和化学性质，以及各种机器、工具和程序
Monopoly Capitalism Is Inefficient
标题的说法并不令人惊讶。但我发现，这是根据我如何建立生产价格模型得出的，前提是各行业之间的相对利润率是稳定的。我并不是这种建模的原创者。我的贡献是分析技术的选择，并探索这种分析如何随着相对加价的扰动而变化。在价格方程中，s1 r、s2 r、s3 r 等是各个行业的利润率。我称 r 为利润率的比例因子。给定技术和给定的工资（以给定的计量单位表示），可以找到价格和利润率的比例因子。比例因子是工资的递减函数。给定工资时的成本最小化技术是该工资外部边界工资曲线的技术。在转换点，不止一种技术可以实现成本最小化。在竞争市场的情况下，1 = s1 = s2 = s3 = ...对技术选择的分析简化为文献中的
Building a Local Face Search Engine — A Step by Step Guide
构建本地人脸搜索引擎 — 一步一步指南第 1 部分：关于人脸嵌入以及如何动态运行人脸搜索“办公室”演员的面部识别和搜索示例演示在这篇文章（第 1 部分）中，我们将介绍人脸识别和搜索的基本概念，并纯用 Python 实现一个基本的工作解决方案。在本文的最后，您将能够在自己的图像上本地动态运行任意人脸搜索。在第 2 部分中，我们将通过使用矢量数据库来优化接口和查询，扩展第 1 部分的学习。人脸匹配、嵌入和相似性指标。目标：在图像池中找到给定查询人脸的所有实例。我们可以通过基于相似性对结果进行排序来放宽标准，而不是将搜索限制为完全匹配。相似度得分越高，结果匹配的可能性就越大。然后，我们可以只选择前
Novel-View Acoustic Synthesis From 3D Reconstructed Rooms
我们研究了将盲音频记录与 3D 场景信息相结合以实现新视角声学合成的好处。给定来自 2-4 个麦克风的音频记录以及包含多个未知声源的场景的 3D 几何形状和材料，我们估计场景中任何地方的声音。我们认为新视角声学合成的主要挑战是声源定位、分离和去混响。虽然单纯地训练端到端网络无法产生高质量的结果，但我们表明，结合从 3D 重建中得到的房间脉冲响应 (RIR)……
Video Friday: UC Berkeley’s Little Humanoid
视频星期五是每周精选的精彩机器人视频，由 IEEE Spectrum robotics 的朋友收集。我们还发布未来几个月即将举行的机器人活动的每周日历。请将您的活动发送给我们以供收录。ICRA@40：2024 年 9 月 23-26 日，荷兰鹿特丹SIROS 2024：2024 年 10 月 14-18 日，阿联酋阿布扎比SICSR 2024：2024 年 10 月 23-26 日，丹麦奥登塞Cybathlon 2024：2024 年 10 月 25-27 日，苏黎世享受今天的视频！我们推出了 Berkeley Humanoid，这是一个可靠且低成本的中型人形机器人研究平台，用于基于学习的控制
Currency Hierarchy — Eric Tymoigne
在《稳定与不稳定经济》中，明斯基指出，“一个经济体中存在多种不同类型的货币：每个人都可以创造货币；问题在于如何让货币被接受”（第 228 页）。虽然政府和银行通常成为关注的焦点，但迄今为止，在世界范围内货币历史的许多时期，地方、教会领地、地方领主、酒馆和其他私人机构已经发行了数以万计的货币工具[参见 Burn (1853)；von Glahn (1996)；Fletcher (2003)；Blanc (2017)]。所有这些工具都是“货币等级制度”（Bell，2001）、“债务金字塔”（Olivecrona，1957）、“信用金字塔”（Murad，1954）或“信用等级”（Wilson，181
Is The US Economy Flirting With Recession?
从某些圈子的分析来看，经济衰退已成定局。较为谨慎的人认为经济扩张仍在继续，但只是勉强维持，正式的衰退很可能在未来几个月的某个时候开始。像往常一样，不可能完全否定任何给定的预测。但回顾一下 […]
The Machine Learning Guide for Predictive Accuracy: Interpolation and Extrapolation
评估训练数据之外的机器学习模型简介近年来，机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 等数据驱动方法已应用于广泛的任务，包括机器翻译和个性化定制推荐。这些技术通过分析大量数据揭示了给定训练数据集中的一些模式。但是，如果给定的数据集存在一些偏差并且不包含您想要了解或预测的数据，则可能很难从训练模型中获得正确答案。照片由 Stephen Dawson 在 Unsplash 上拍摄让我们考虑一下 ChatGPT 的情况。ChatGPT 目前的最新版本是 ChatGPT 4o，该模型使用的数据训练到 2023 年 6 月（本文撰写时）。因此，如果您询问 2024 年发生的事情，而这些事情未包含在训练数据
AutoML with AutoGluon: Transform Your ML Workflow with Just Four Lines of Code
AutoML 与 AutoGluon：仅用四行代码实现的 ML 工作流AutoGluon 如何主导 Kaggle 竞赛以及您如何击败它。用四行代码击败 99% 数据科学家的算法。由 DALL-E 生成的图像在两项热门的 Kaggle 竞赛中，AutoGluon 仅在对原始数据进行 4 小时的训练后就击败了 99% 的参赛数据科学家（AutoGluon 团队。“AutoGluon：用于文本、图像和表格数据的 AutoML。” 2020）这句话摘自 AutoGluon 研究论文，完美地概括了我们今天将要探索的内容：一个以最少的编码提供令人印象深刻的性能的机器学习框架。您只需要四行代码即可设置完整的
T-72BZM 的机组人员利用地形的褶皱，迅速到达封闭的射击位置。对给定坐标进行精确射击，对敌人造成火焰伤害。
Артиллеристы-десантники Ивановского соединения ВДВ уничтожают противника в районе Часов Яра
从无人机实时接收到的客观监控录像可以验证非制导 122 毫米高爆破片炮弹在给定区域的精确影响。
