Deep depression brings heavy rain to Odisha, Chhattisgarh, Rajasthan, Gujarat
预计从周三开始，未来几天 Telangana、Vidarbha 和 Madhya Pradesh 地区将有更多降雨
Extreme heavy rain for Coastal AP, Telangana, Odisha today as deep depression lurks
印度气象局表示，上午最靠近奥里萨邦海岸的深洼地可能会在下午穿过普里
Deep Depression likely to cross Odisha coast near Puri on Monday: IMD
该系统的中心位于普里（奥里萨邦）东南偏南约 70 公里处、戈帕尔普尔（奥里萨邦）东南偏东 140 公里处、帕拉迪普（奥里萨邦）西南偏南 120 公里处、昌巴利（奥里萨邦）西南偏南 170 公里处、卡林加帕特南（安得拉邦）东北偏东 240 公里处和迪加（西孟加拉邦）西南偏南 290 公里处。
Depression forms over Bay of Bengal, IMD upgrades outlook to deep depression by Monday
沿海安得拉邦和亚南地区将迎来两天的局部特大暴雨，特兰甘纳邦的降雨量非常大
Gravitational Waves Reveal the Hidden Depths of the Universe’s Strangest Stars
一项新研究揭示了双中子星系统内的潮汐力如何通过引力波分析深入了解宇宙的运作和这些恒星的内部动力学。更好地了解中子星的内部运作将有助于更好地了解 [...]
混沌顺序传播 (SPoC) 是一种用于求解平均场随机微分方程 (SDE) 及其相关非线性福克-普朗克方程的最新技术。这些方程描述了受随机噪声影响的概率分布的演变，在流体动力学和生物学等领域至关重要。解决这些 PDE 的传统方法面临着挑战，因为它们的 DeepSPoC：将混沌顺序传播与深度学习相结合以有效解决平均场随机微分方程首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Universal Robots Shows Deep Learning-Based Part Detection for Machine Tending Cobots at IMTS
协作机器人领域的先驱者将在 IMTS 上推出一款新的人工智能机器管理解决方案，通过消除对固定装置的需要，实现更快的批次转换。此外，该公司还将展示用于焊接、精加工、零件进料和激光打标的先进协作机器人应用。
Learn Deep Learning in Just 7 Days with This Ultimate Guide!
数字营销传奇人物 Srinidhi Ranganathan 指导您完成开始深度学习之旅所需的基本软件安装、编程语言和开发环境。
Are Those TV Doctors Real? The Deepfake Scam Explained
《英国医学杂志》报道称，英国著名电视医生正在利用深度伪造技术在社交媒体上为健康产品制作虚假代言，使……
机器学习，特别是深度神经网络，专注于开发能够准确预测结果并量化与这些预测相关的不确定性的模型。这种双重关注在医疗保健、医学成像和自动驾驶等高风险应用中尤其重要，在这些应用中，基于模型输出的决策可能会产生深远的影响。准确的不确定性估计有助于评估 MIT 研究人员提出 IF-COMP：一种可扩展的不确定性估计解决方案，并在分布偏移下改进深度学习中的校准 首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
这次采访探讨了 Mahan Salehi 的非凡历程，从创办 AI 初创公司到成为 NVIDIA 的高级产品经理。最初，Salehi 共同创办了两家 AI 初创公司——一家利用机器学习实现保险承保自动化，另一家利用 AI 驱动的数字助理为初级保健医生提供心理保健服务。这些企业提供了宝贵的技术专业知识和深厚的 […]
A Decade of Transformation: How Deep Learning Redefined Stereo Matching in the Twenties
立体匹配是近半个世纪以来计算机视觉的一个基本课题，它涉及从两张校正后的图片计算密集的视差图。它在许多应用中起着关键作用，包括自动驾驶、机器人技术和增强现实等。根据其成本-体积计算和优化方法，现有调查将端到端架构分为 2D 文章《十年转型：深度学习如何在二十年代重新定义立体匹配》首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Rainbow: The Colorful Evolution of Deep Q-Networks
在 JAX 中组装 DQN Megazord 所需的一切。“彩虹 Megazord”，Dall-E 32013 年，Mnih 等人引入了深度 Q 网络 (DQN)。[1] 标志着深度强化学习的首次突破，在三款 Atari 游戏中超越了人类专家玩家。多年来，DQN 的几种变体相继发布，每种变体都针对原始算法的特定弱点进行了改进。2017 年，Hessel 等人。[2]通过结合 6 种强大的变体，充分利用了 DQN 调色板，打造出所谓的 DQN Megazord：Rainbow。在本文中，我们将分解组成 Rainbow 的各个组件，同时回顾它们在 Stoix 库中的 JAX 实现。DQNRainb
Form Data Extraction: From OCR to Deep Learning
探索表单数据提取：挑战、技术（如 AI）、实施最佳实践和自动化处理。立即简化文档处理。
