Evaluating Sample Utility for Data Selection by Mimicking Model Weights
基础模型经过大规模网络爬行数据集的培训，这些数据集通常包含噪声，偏见和无关的信息。这激发了数据选择技术的使用，这些技术可以分为无模型的变体 - 依靠启发式规则和下游数据集 - 以及基于模型的模型，例如使用影响功能。前者设计和冒险引入不必要的依赖性可能是昂贵的，而后者通常在计算上是过于刺激的。相反，我们建议使用MIMIC分数（一种利用…
刺激氛围：对捕食和威慑振动播放的行为反应（半翅目：ricaniidae）摘要摘要底物传播的振动播放在控制昆虫害虫中的使用是一种迅速成长的研究，以许多有问题的物种为目标。在当前正在测试的控制方法中，旨在防止进食并将害虫远离目标区域的振动威慑播放量相对较少探索。在涉及新西兰果园的害虫的实验中，激情藤料中（PVH，Scolypopa Australis），我们研究了PVH抗侵犯行为和警报呼叫反应，并可能将警报调用用作基于振动的威慑刺激。我们使用激光多普勒振动法和视频记录来评估PVH对捕食者的存在（Maratus Griseus跳跃蜘蛛）的振动和行为反应，并偶然发现了可能涉及伴侣拒绝的新女性呼吁。在我
Palm-sized single-shot full-color incoherent digital holographic camera system with white light
在最近的一项研究中，研究人员开发了一种便携式数字全息相机系统，该系统可以在单个曝光中获取用空间和时间上不相互光的光照明物体的全彩数字全息图。他们采用了基于深度学习的denoising算法来抑制图像重建过程中的随机噪声，并成功地使用了白色LED进行了视频速度全彩色数字全息动作图像成像。
辍学通常是指从其所属的组织或社会中删除或采取反建制行动。这个词具有负面含义，例如辍学或辍学，通常不被认为是非常有利的。 但是，在AI（人工智能）的机器学习中，该术语具有完全不同的含义。它在提高AI学习准确性方面起着重要作用。辍学不仅可以应用于机器学习，还可以应用于组织成长的体育培训和培训。 这次，让我们看一下辍学。 AI机器学习是根据大量培训数据进行的。通过重复机器学习，可以提高未来预测和数据分类的准确性。当AI首次发展时，它像人类一样犯了各种错误。但是，与人类不同，他们不会抱怨或疲倦，并且始终继续学习。这将越来越提高准确性。过度学习是AI机器学习中的一个问题。过度学习是指在训练过程中获得高精
Scientists Thought This Would Make AI Worse but It Made It Smarter
事实证明，在完美控制的环境中训练AI可以帮助其在混乱的现实环境中更好地表现。麻省理工学院的研究人员发现，接受了无噪声模拟训练的AI代理通常优于在嘈杂条件下训练的AI代理，即使在无法预测的环境中进行测试时。这种“室内训练效应”违反了常规的AI训练智慧，并且可以[...]
An examination of the levitation in residential building employment
- 作者：New Deal democrat 我们正在等待明天的新经济数据，让我来谈谈我昨天结束讨论的一个问题：虽然制造业已经下滑，但美国经济的商品生产却受到建筑业（尤其是住宅建筑业）的阻碍。鉴于抵押贷款利率和房价的大幅上涨，我将其描述为“悬浮”。所以今天让我们来看看这种悬浮。和往常一样，我总是从抵押贷款利率领先销售这一事实开始。下图包括抵押贷款利率（蓝色，左侧刻度）与住房许可（红色，右侧刻度）以及更领先但非常嘈杂的新独栋住宅销售（灰色，右侧刻度）的比较。后两者的峰值为 100：随着抵押贷款利率从 3% 上升到 7%，销售额和许可下降了约 20%，+/-5%。这是一次严重的下降，通常但并不总是
Учёные “подсмотрели” у мозга алгоритм для улучшения памяти робота
来自MIPT的俄罗斯科学家，俄罗斯科学院和Airi Institute的“信息学和管理”已为人工智能开发了一种新的生物学上相似的记忆算法，从而大大提高了机器人培训在噪声环境条件下的有效性。该方法基于树突原理 - 负责信号传输的大脑神经元的过程。新算法允许AI更快地处理信息并找到数据之间的连接，同时降低计算资源的成本。
Researchers improve chaotic mapping for super-resolution image reconstruction
超分辨率 (SR) 技术在提高图像质量方面发挥着关键作用。SR 重建旨在从低分辨率图像生成高分辨率图像。传统方法通常会导致图像模糊或扭曲。稀疏表示和基于深度学习的方法等先进技术已显示出有希望的结果，但在噪声鲁棒性和计算复杂性方面仍面临限制。
- 作者：New Deal democrat我最近一直在同时关注新房和现房销售，因为我们正在寻找市场的重新平衡，现房销售价格下降，库存增加，而新房价格则略有下降。此外，像往常一样，让我首先强调一个重要的警告，即新房销售数据非常嘈杂且经过大量修订。而且它们经过了大量修订，因为 10 月份的初步报告为 610,000 套年化，这是自 2022 年 11 月以来的最低水平，上调了 17,000 套至 627,000 套；而 11 月份又增加了 37,000 套，达到 664,000 套年化，在过去两年中仍然处于较低水平：上图还显示了单户住宅许可证，其往往比新房销售滞后几个月，但噪声要小得多。新房销售
量子计算机有可能在某些优化和数据处理任务中胜过传统计算机。然而，由于可靠地操纵量子比特（其底层信息单位）存在已知的物理挑战，量子系统对噪声也更敏感，因此容易出错。
Can deep learning techniques predict sudden state transitions in nonlinear dynamical systems?
非线性动力系统是可能经历突然转变的系统，这种转变不是由于其状态或稳定性的变化，而是由于外部条件或参数变化的速率而发生的。这些突然转变被称为噪声诱导和速率诱导的倾覆，它们使得预测系统随时间的变化方式变得更加困难。
Tracking Particles With Neuromorphic Computing
在瓦伦西亚的 IV 研讨会上，我团队的一名学生 Emanuele Coradin 展示了一种用于识别硅跟踪器中带电粒子的新算法的结果。其新颖之处在于使用了神经形态计算，其工作原理是在电流脉冲到达神经元时对探测器命中进行编码，并让神经元从随机命中产生的噪声中“学习”带电粒子产生的命中的真实模式。阅读更多
What to look for if housing construction does forecast a recession
- 作者：New Deal democrat今天没有数据，但由于本周主要是房地产周，让我来谈谈我在昨天帖子结尾讨论的一个话题；即，如果房地产确实预示着即将到来的衰退，那么我们接下来应该对该行业有何期待？长话短说，我们最终需要关注建筑业就业。简要介绍一下背景，我不会费心重新发布图表，但住房数据中最主要的方面是抵押贷款利率。之后最主要的是新屋销售（非常嘈杂）和许可，其中单户住宅许可的噪声最小。许可、开工和销售都引领价格。而且，从昨天重新发布的内容来看，许可大幅引领在建住房单位：许可还引领经总体通胀调整后的住宅建筑支出：现在让我们将正在建设的住房单位与经通胀调整后的住宅建筑支出进行比较。在下图中，我
Silent Signals: The Breakthrough Technology Powering Faster Space Data
在太空探索中，长距离光学链路现在能够使用光将图像、视频和数据从太空探测器传输到地球。然而，为了使这些信号不受干扰地传输整个距离，超灵敏的接收器和无噪声放大器是必不可少的。瑞典查尔姆斯理工大学的研究人员现已开发出一种具有静音功能的系统 [...]
Ensemble Learning for Anomaly Detection
深入研究隔离森林模型以检测时间序列数据中的异常异常检测是任何组织必备的功能。通过检测异常和离群值，我们不仅可以识别看似可疑（或可能错误）的数据，还可以确定“正常”数据是什么样子。异常检测可以识别数据错误，从而成为强大数据治理系统的重要功能。对于分析而言，异常值在某些情况下（例如欺诈检测和预测性维护）可能是一个关注点。然而，随着数据的增长，异常检测会变得越来越困难。高维数据带有噪声，难以用于分析和洞察。大型数据集也可能存在错误和/或特殊情况。值得庆幸的是，集成学习带来了速度和效率，帮助我们处理高维数据并检测异常。什么是集成学习？集成学习是一种机器学习技术，它结合了多个单独模型的预测，以获得比任何
Gen-AI Safety Landscape: A Guide to the Mitigation Stack for Text-to-Image Models
AI 不再狂野：了解驯服 T2I 模型的安全组件了解文本转图像 AI 模型的功能和风险文本转图像模型 (T2I) 是根据文本提示描述生成图像的 AI 系统。潜在扩散模型 (LDM) 正在成为最流行的图像生成架构之一。LDM 首先将图像压缩到“潜在空间”，这是表示图像所需的核心信息的压缩、简化表示，而无需在较少的维度上提供所有详细的像素数据。该模型从此潜在空间中的随机噪声开始，并通过称为扩散的过程逐渐将其细化为清晰的图像，由输入文本引导。LDM 用途广泛，不仅能够生成文本转图像输出，还具有修复等功能，允许用户通过简单描述所需的更改来编辑现有图像的特定部分。例如，您可以通过文本命令无缝地从照片中删
CtrlSynth: Controllable Image-Text Synthesis for Data-Efficient Multimodal Learning
预训练稳健的视觉或多模态基础模型（例如 CLIP）依赖于大规模数据集，这些数据集可能存在噪声、可能错位且具有长尾分布。先前的研究已显示出通过生成合成样本来扩充数据集的良好结果。但是，它们仅支持特定领域的临时用例（例如，仅支持图像或文本，但不能同时支持两者），并且由于缺乏对合成过程的细粒度控制，数据多样性有限。在本文中，我们设计了一个可控的图像文本合成管道 CtrlSynth，用于数据高效且稳健的……
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 32, Issue 9, September 2024
1) GIFTWD：基于前景理论的广义直觉模糊三支决策模型作者：戴建华，陈涛，张凯，刘敦，丁伟平页数：4805 - 48192) 多尺度决策信息系统中基于直觉模糊数的前景理论三支决策方法作者：肖义斌，詹建明，张超，吴伟志页数：4820 - 48343) 一种用于时间序列数据多粒度模糊关联分析的新型三支深度学习方法作者：蒋春茂，段颖页数：4835 - 48454) 一种融合模糊偏好关系下三支聚类和遗憾理论的大规模群体决策方法作者：郭伦，詹建明，张超，徐泽水页数： 4846 - 48605) 基于模糊规则的投资组合选择系统使用技术分析作者：Ahmad Zaman Khan、Pankaj Gupta
