机器学习涵盖了很多领域，但它也有可能做出错误的决定。我们也已经达到了炒作的阶段，人们忘记了许多分类问题也可以由自然智能来处理。此软件包包含与 scikit-learn 兼容的工具，这些工具应该可以更轻松地构建和基准测试由人类设计的基于规则的系统。您还可以将其与 ML 模型结合使用。
Industry partner events accelerate Army’s prototype-to-fielding cycle
马里兰州阿伯丁试验场 (APG)（2021 年 3 月 31 日）——陆军网络开发人员正在推进行业技术集成，以支持下一个软件包...
Rover Robotics ROS2 Update + Simulation Support
我们很自豪地宣布推出更新的 ROS2 软件包和新的、可靠的安装脚本，这是一项关键升级，将改变您使用机器人的方式。此新更新使为每个机器人安装 ROS2 和我们的 Rover Robotics 驱动程序比以往任何时候都更轻松、更可靠！此外，通过此新更新，我们为所有机器人整合了通用机器人描述格式 (URDF) 支持。这意味着您现在可以使用易于理解的基于文本的描述格式无缝定义和自定义您的机器人。URDF 支持使您比以往更轻松地在虚拟世界中可视化、操作和控制您的机器人模型。我们还为每个机器人设置了 Gazebo 模拟。这为您提供了一个安全可靠的虚拟环境，可在部署前测试和调整您的机器人。通过这些模拟，您可
摘要：极端事件空间统计和模型校准的最新进展被应用于开发和提供按季节和持续时间划分的降水面积超额估计值 (PREC)，以及按冷季月份和时间划分的雪水当量 (SWE)。对于水年，针对哥伦比亚河流域 (CRB) 的 758 个划定的子流域，对应于新的 CRB 水文模型流域划定。了解未来美国陆军工程兵团西北师的任务要求可能会发生变化，项目执行还包括开发和交付应用指导文件，以可靠地计算区域超标估计，包括不确定性，适用于范围内任何任意区域的 PREC 或 SWE CRB。 R，一个用于统计计算和图形的免费软件环境 (https://www.r-project.org/)，以及 QGIS，一个免费开源地理信
摘要：空间极值科学和模型正则化的最新进展被应用于开发康涅狄格河流域上游雪水当量 (SWE) 区域极值数据。基于区域的 SWE 超标概率估计的开发与冷季概率洪水灾害分析 (PFHA) 相关。本案例研究中介绍的方法适用于与 PFHA 相关的其他水文气象变量。方法论符合极值理论（EVT）对空间极值的分析；因此，外推有坚实的理论基础。趋势面的开发以 EVT 理论和正则化一般线性模型的最新进展为指导。 R（一种用于统计计算和图形的免费软件环境）和 QGIS（一种免费开源地理信息系统）是用于产品开发和交付的主要工具。项目执行期间主要使用以下 R 软件包：evd、Glmnet、maps、raster、rgd
Ученые разработали систему для исследования ментальных состояний человека по ЭЭГ
开发人员创建了软件模块“Cognigraph-BCI”和“Cognigraph.BCI-PRO”，使您能够直观地、有效地创建、编辑和运行脑机接口（BCI）识别心理状态的算法 -先进的信号处理方法和强大的机器学习分类器现在可以在单个软件包中使用，系统用户不再需要知道如何编程。
Томичи обучили нейросеть диагностировать заболевания глаз
托木斯克公司Enbisys开发了一款基于图像诊断眼部疾病的软件包。该系统可识别糖尿病性视网膜病变、青光眼和与年龄相关的视力退化。
Автономные способности марсохода ExoMars прошли серьезную проверку на испытательном стенде (+видео)
为欧空局 ExoMars 2020 火星车登陆红色星球后提供动力的软件包之一已在该航天局名为“火星场”的测试设施进行了严格测试。
[Google Cloud] Setup Instructions for FastAI 2018 Deep Learning Course - Open source library
在我之前的博客文章之后，我在线观看了 Jeremy Howard 的 FastAI 深度学习讲座。这是 2018 年深度学习版课程的链接 - 它完全免费，并且通过“实践”深入概念细节，提供了对实用深度学习的深刻见解。该课程的 FastAI 库是在 Pytorch 之上构建的，并提供了一个很好的顶级 API，可在几分钟内开始创建您的深度学习模型！设置库很困难，因为它依赖于不同的软件包版本，并且由于更新构建它的软件包而导致损坏。我将列出我为启动和运行它而遵循的设置。1. 按照 Medium.com 上的指南在 Google Cloud 上设置 Google 计算单元2. 我遇到的问题是 curl
Plan Ahead for Personally Procured Moves
在11月和12月提交的PPM索赔的和解，可能会延迟由于离线系统的系统而被推迟。提交的所有PPM软件包将根据收到的日期和处理，一旦系统返回在线，将优先考虑。
Plan Ahead for Personally Procured Moves
在11月和12月提交的PPM索赔的和解，可能会延迟由于离线系统的系统而被推迟。提交的所有PPM软件包将根据收到的日期和处理，一旦系统返回在线，将优先考虑。
Getting started with deep learning in R
许多领域都受益于深度学习的使用，借助 R keras、tensorflow 和相关软件包，您现在可以轻松地在 R 中进行最先进的深度学习。在这篇文章中，我们想提供一些关于如何最好地开始的指导。
正如您已经知道的，我是 EViews 计量经济学软件包的忠实粉丝。在教授经济统计学和计量经济学时，我一直认为它是一种非常棒、用户友好的资源，而且我在自己的研究中也广泛使用它。最近，我和许多其他 EViews 用户有机会“试用”此软件包最新版本 EViews 11 的测试版。EViews 11 现已正式发布，它具有一些很棒的新功能。（单击那里的链接可查看一些非常有用的视频。）要查看现在可用的内容，请在此处查看。更新不错。谢谢！© 2019，David E. Giles
Seasonal Unit Roots - Background Information
最近有一封电子邮件询问我们在非平稳季节性数据中使用的语言，以及我们应该如何应对“季节性单位根”的存在，这让我觉得有必要就其中一些问题写一篇简短的背景文章。为了从以下内容中获得最大的收获，我建议您快速浏览一下我之前的帖子 - 尤其是确保您理解时间序列数据中“确定性”季节性和“随机季节性”之间的区别。有大量关于随机季节性和季节性单位根测试的计量经济学文献，至少可以追溯到 1990 年。这几乎不是一个新话题，但它在实证应用中经常被忽视。虽然有几种季节性单位根测试可用，但最常用的是 Hylleberg 等人 (1990) 提出的测试 - 以下简称“HEGY”。根据您喜欢使用的统计/计量经济学软件包，您
上周末，新电影《沙赞》以超过 5300 万美元的票房收入荣登票房榜首 - 这是它上映以来的第一个周末。还不错！当然，在计量经济学界，我们将 SHAZAM 这个词与 Ken White 著名的计算软件包联系起来，该软件包自 1977 年以来一直陪伴着我们。Ken 和我相识已久。几年前，我发表了一篇关于 SHAZAM 软件包背景的帖子。在那篇文章中，我解释了首字母缩略词“SHAZAM”的含义。如果你看看它，你就会明白为什么现在了解这些重要的历史事实对你来说是及时的！当你在那里时，看看其他故事的链接，这些故事说明了 Ken 众所周知的讽刺幽默感。© 2019，David E. Giles
Томские ученые научат беспилотники оценивать состояние экосистем
来自托木斯克科学中心 (TSC) 和 SB RAS 气候与生态系统监测研究所 (IMKES) 以及 Indorsoft 公司的科学家正在开发一个软件包，使他们能够分析生态系统的状态使用无人机收集的数据。
我们很高兴地宣布 cloudml 软件包现已推出，它为 Google Cloud Machine Learning Engine 提供了 R 接口。CloudML 提供了许多服务，包括按需访问 GPU 上的训练和超参数调整，以优化模型架构的关键属性。
