驻美国台北经济文化代表处 – 国家先进地对空导弹系统PDF 版本新闻稿 - TECRO 24-48 CN.pdfandrew.t.paeff…星期五，2024 年 10 月 25 日 - 21:00媒体/公共联系人pm-cpa@state.govTransmittal No24-48华盛顿，2024 年 10 月 25 日 - 美国国务院已决定批准向驻美国台北经济文化代表处出售国家先进地对空导弹系统及相关设备，估计成本为 11.6 亿美元。国防安全合作局今天提交了所需的证明，通知国会此次可能的出售。驻美国台北经济文化代表处已请求购买三 (3) 个国家先进地对空导弹系统 (NASAMS) 中程防
Multilayer Perceptron, Explained: A Visual Guide with Mini 2D Dataset
分类算法剖析微型神经网络的数学（带视觉效果）有没有感觉神经网络无处不在？它们出现在新闻中、手机中，甚至出现在社交媒体中。但说实话 — 我们大多数人都不知道它们实际上是如何工作的。所有那些花哨的数学和像“反向传播”这样的奇怪术语？这里有一个想法：如果我们把事情变得非常简单会怎么样？让我们探索多层感知器 (MLP) — 最基本的神经网络类型 — 使用小型网络对简单的 2D 数据集进行分类，只需处理少量数据点。通过清晰的视觉效果和逐步解释，您将看到数学变得生动，确切地观察数字和方程式如何在网络中流动以及学习是如何发生的！所有视觉效果：作者使用 Canva Pro 创建。针对移动设备进行了优化；在桌面
NVIDIA Brings Generative AI Tools, Simulation and Perception Workflows to ROS Developer Ecosystem
在丹麦最古老的城市之一和自动化中心奥登斯举行的 ROSCon 上，NVIDIA 及其机器人生态系统合作伙伴宣布了面向机器人操作系统 (ROS) 开发人员的生成式 AI 工具、模拟和感知工作流程。其中包括为 ROS 开发人员部署到 NVIDIA Jetson 平台进行边缘计算的全新生成式 AI 节点和工作流程阅读文章
Top International airports in India this winter
随着印度日益增长的经济抱负以及政府表示要在主要机场建立国际航空旅行枢纽的意图，让我们来看看这个国家的状况，了解印度航空公司快速发展的国际航线网络的动态。这篇文章分析了前 10 个出发节点……继续阅读今年冬天印度的顶级国际机场 →
Top International airports in India this winter
随着印度日益增长的经济愿望以及政府表示要在主要机场建设国际航空旅行枢纽的意图，让我们来看看这个国家的状况，了解印度航空公司快速发展的国际航线网络的动态。这篇文章分析了印度十大出发节点……继续阅读今年冬季印度最佳国际机场 →
A Graph Too Far: Graph RAG Doesn’t Require Every Graph Tool
不要使用图形 DB、QL 或图形分析使事情复杂化。知识图谱中的冒险：迷失在无尽的文档中。由 Brian Godsey 使用 DALL-E 生成。当 RAG 开发人员决定尝试图形 RAG（即构建知识图谱并将其集成到他们的 RAG（检索增强生成）系统中）时，根据互联网，他们有很多选择。有很多文章、指南和操作方法介绍了使用图形 RAG 和一般图形的不同工具。因此，一些开发人员直接开始，认为他们需要集成和配置一长串图形工具和技术才能正确执行图形 RAG。当搜索如何入门时，你通常会发现一些文章建议你需要以下部分或全部内容：知识图谱——连接语义搜索无法捕获的关键术语和概念关键字和实体提取工具——用于构建知
"Superhuman": Nvidia CEO Blown Away After Musk Sets Up 100,000 GPUs In 19 Days
“超人”：马斯克在 19 天内设置了 100,000 个 GPU，Nvidia 首席执行官大吃一惊Nvidia 首席执行官黄仁勋表示，埃隆·马斯克在短短 19 天内设置了 100,000 个 H200 Blackwell GPU 的超级集群，实现了“超人”壮举 - 他说这个过程其他人需要“一年才能完成”。插图由 Kristen Radtke / The Verge；Getty Images 提供根据 Tom's Hardware 的说法，xAI 团队据称在不到三周的时间内从“概念”发展到与 Nvidia 的“设备”完全兼容 - 包括运行 xAI 的首次 AI 训练运行。从开始到结束，这个过程涉
国家微电子教育网络的网络协调中心将建立和运营区域节点，以提供一致、严格、引人入胜的课程、教学材料、体验机会、教师
21st TSC hones convergence with NATO partners during Avenger Triad 2024
德国凯泽斯劳滕——第 21 战区支援司令部与北约伙伴合作，在凯泽斯劳滕进行了一次多节点指挥所演习......
Implementing GraphReader with Neo4j and LangGraph
通过将长文档构造成可探索的图形并实现基于图形的代理系统来提高 RAG 的准确性和性能ChatGPT 想象中的遍历图形的 AI 代理大型语言模型 (LLM) 非常适合传统的 NLP 任务，例如总结和情绪分析，但更强大的模型也表现出良好的推理能力。LLM 推理通常被理解为通过制定计划、执行计划并评估每一步的进展来解决复杂问题的能力。基于此评估，他们可以通过修改计划或采取替代行动来适应。代理的兴起正成为一种越来越引人注目的方法来回答 RAG 应用程序中的复杂问题。在这篇博文中，我们将探讨 GraphReader 代理的实现。此代理旨在从遵循预定义模式的结构化知识图中检索信息。与您在演示文稿中可能看到
Doctor Web resumed virus database updates after the attack on its infrastructure
2024 年 9 月 18 日现在，针对 Doctor Web 基础设施的攻击的危险情况已成功解决，我们很高兴向您介绍最新进展并介绍安全事件的完整时间表。对我们基础设施的攻击始于 2024 年 9 月 14 日星期六。我们密切监视并控制着局势。2024 年 9 月 16 日，Doctor Web 的信息安全团队检测到未经授权干扰我们 IT 基础设施的迹象。按照既定的安全政策，我们断开了所有服务器与网络的连接，并启动了全面的安全诊断。为了分析和消除事件的后果，我们实施了一系列措施，包括使用 Dr.Web FixIt! for Linux。收集到的数据使我们的安全专家能够成功隔离威胁并确保我们的客
Springfield and Joplin chambers join efactory in building innovation-friendly region
斯普林菲尔德和乔普林商会加入 efactory 建设创新友好型地区 合作对于建立支持创新和为居民创造更好就业机会的区域生态系统至关重要。 8 月，密苏里技术公司 (MTC) 通过首届 2024 年区域节点资助计划向密苏里州立大学的 efactory 授予了 200,000 美元，以协调资源并激励创业。这……斯普林菲尔德和乔普林商会加入 efactory 建设创新友好型地区一文最先出现在斯普林菲尔德地区商会。
‘Biggest thing … for years’: Industry eagerly awaits next phase of Australian Army network contract
“这是军队所需的所有通信设备，从背着背包四处走动的前线步枪手，一路上通过无线电通话，一直到拥有大量人员的大型联合特遣部队总部，以及拥有大型后勤节点的野战医院——所有部署的设备，”波音澳大利亚公司的达西·罗林森 (Darcy Rawlinson) 说道。
Space Force extends Sev1Tech contract to continue work on meshONE-T for DAF Battle Network
MeshONE-T 旨在作为数据传输节点网络运行，允许全球站点之间进行快速、安全的通信。
How Tiny Neural Networks Represent Basic Functions
通过简单的算法示例对机械可解释性进行简单介绍简介本文展示了小型人工神经网络 (NN) 如何表示基本功能。目标是提供有关 NN 工作原理的基本直觉，并作为机械可解释性的简单介绍——该领域旨在对 NN 进行逆向工程。我提供了三个基本函数的示例，使用简单的算法描述了每个函数，并展示了如何将算法“编码”到神经网络的权重中。然后，我探索网络是否可以使用反向传播来学习算法。我鼓励读者将每个示例视为一个谜语，并在阅读解决方案之前花一点时间。机器学习拓扑本文尝试将 NN 分解为离散操作并将其描述为算法。另一种方法可能更常见、更自然，即研究不同层中线性变换的连续拓扑解释。以下是一些有助于增强拓扑直觉的优秀资源：
OpenFGL: A Comprehensive Benchmark for Advancing Federated Graph Learning
图神经网络 (GNN) 已成为捕获现实世界实体中复杂交互并在各个业务领域中寻找应用的强大工具。这些网络擅长通过对节点特征和结构洞察进行编码来生成有效的图实体嵌入，这使得它们对于众多下游任务非常有用。GNN 已成功实现节点级金融欺诈检测，OpenFGL：推进联邦图学习的综合基准一文首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
OpenFGL: A Comprehensive Benchmark for Advancing Federated Graph Learning
图神经网络 (GNN) 已成为捕获现实世界实体中复杂交互并在各个业务领域中找到应用程序的强大工具。这些网络擅长通过对节点特征和结构洞察进行编码来生成有效的图实体嵌入，这使得它们对于许多下游任务非常有用。GNN 已成功实现节点级金融欺诈检测，文章 OpenFGL：推进联邦图学习的综合基准首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 35, Number 9, September 2024
1) 特邀编辑：图学习专题作者：Feng Xia、Renaud Lambiotte、Neil Shah、Hanghang Tong、Irwin King页数：11630 - 116332) 用于异质图学习的置换等变图框架作者：Jianfei Li、Ruigang Zheng、Han Feng、Ming Li、Xiaosheng Zhuang页数：11634 - 116483) MARML：多层网络中基于主题感知的深度表示学习作者：Da Zhang、Mansur R. Kabuka页数：11649 - 116604) 面向极端数据稀缺的稳健图半监督学习作者：Kaize Ding、Elnaz No
