Technology with a human face - Precise FAULHABER Drives for Humanoid Robots.
FAULHABER 的贡献和现代技术的使用正在为机器人技术发展的下一阶段奠定基础。
New NIST Method Precisely Measures Radioactivity in Tiny Samples
这一进展可以支持改进癌症治疗、先进反应堆的核燃料后处理和其他领域。
Twin Black Hole Collisions Offer the Most Precise Test of Einstein’s Theory Yet
最近检测到的两次黑洞合并（在 2024 年末观察到的时间间隔仅一个月）为科学家们提供了迄今为止对爱因斯坦广义相对论最精确的测试。 LIGO-Virgo-KAGRA 合作记录的这两次碰撞揭示了迄今为止观察到的旋转速度最快的黑洞之一，以及另一个因与轨道相反的方向旋转而超出预期的黑洞。这些发现 [...]
Unit-free theorem pinpoints key variables for AI and physics models
机器学习模型旨在接收数据，查找这些数据中的模式或关系，并使用所学知识进行预测或创建新内容。这些输出的质量不仅取决于模型内部工作的细节，而且最重要的是取决于输入模型的信息。
高速原子力显微镜 (HS-AFM) 是唯一直接观察蛋白质动态作用的实验技术。然而，作为一种空间分辨率有限的表面扫描技术，HS-AFM 不可避免地无法为生物分子功能的详细原子理解提供足够的信息。尽管之前在计算建模方面的努力试图克服这些限制，但从测量中检索原子级信息的成功应用实际上并不存在。
Team pinpoints when people turn into ‘ostriches’
在最近的研究中，研究人员确定了我们开始回避信息的年龄——即使它是有帮助的。
FN to continue developing Army’s next-gen precision grenadier system
下一代系统的创建受到实时士兵反馈和战场优先事项的影响，这些情况在乌克兰等地不断发展。
Learning from failure to tackle extremely hard problems
这篇博文基于 BaNEL 的著作：Exploration Posteriors for Generative Modeling Use Only Negative Rewards。解决非常困难的问题机器学习研究的最终目标是推动机器在关键应用中超越人类的极限，包括下一代定理证明、算法问题解决和药物发现。标准配方包括：(1) 对现有数据进行预训练模型以获得基本模型，然后 (2) 使用衡量生成样本的质量或正确性的标量奖励信号对它们进行后训练。然而，对于这些问题的最困难的实例，我们遇到两个挑战： 稀疏性：基本生成模型获得接近于零的奖励信号。产生正奖励样本的概率可能非常低，以至于模型可能会经历大部分训练
The broken promise of game theory
博弈论与一般主流经济学一样，是以模型为导向的。造成这种情况的原因有很多——学科的历史、从自然科学（尤其是物理学）借用的理想、对普遍性的追求（用尽可能少的内容解释尽可能多的内容）、严谨性、精确性等等。大多数主流经济学家和博弈论学家寻求[...]
Carrier USS Gerald R. Ford Now in U.S. Southern Command
本文根据美国第四舰队的声明进行了更新。据美国海军学院新闻网获悉，美国海军杰拉尔德·R·福特号航空母舰 (CVN-78) 目前正在美国南方司令部服役。杰拉尔德·R·福特 (Gerald R. Ford) 率领的第 8 舰载机联队及其护航舰于 10 月 24 日奉命从地中海出发，以支持南方司令部日益壮大的海军建设。南方司令部司令阿尔文·霍尔西上将在周二的声明中表示：“通过坚定不移的承诺和精确使用我们的部队，我们随时准备打击那些试图破坏我们地区稳定的跨国威胁。”航母驶过
