“Highly Inaccurate”: Gogo slams SmartSky’s antitrust filing
本周早些时候有消息称，前 SmartSky 连接提供商的代表已对 Gogo Business Aviation 提起反垄断诉讼，Gogo……文章“高度不准确”：Gogo 抨击 SmartSky 的反垄断申请首先出现在 Aviation Business News 上。
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。
Метод ученых Пермского Политеха повысит точность и качество работы акустических сенсорных устройств
如今，触摸设备广泛应用于工业、医学、国防和消费电子领域。这是一种实用且方便的信息输入方式
Screens Publishes Redlining GenAI Accuracy
随着提高法律 genAI 准确性透明度和理解度的运动不断发展，总部位于美国的 Screens 发布了另一项深入的绩效研究，这次研究针对的是...
Researchers reduce bias in AI models while preserving or improving accuracy
一项新技术可以识别并删除对机器学习模型失败影响最大的训练示例。
Time-symmetry concept boosts accuracy of radar and LiDAR systems
一个国际研究小组开发出一种新技术，有助于提高雷达应用和激光雷达系统的准确性。在其可能的用途中，它可以有助于实现自动驾驶汽车并优化环境监测。
Predicting Weather Disruptions Has Never Been This Accurate Before
2024 年诺贝尔物理学奖授予美国的约翰·霍普菲尔德和英国裔加拿大科学家杰弗里·辛顿，以表彰他们在机器学习和人工神经网络方面的开创性工作。这项变革性技术现在正在包括大气研究在内的各个领域掀起波澜。其中一个例子就是一个了不起的 […]
Google Launches AI for Accurate 15-Day Weather Forecasts
为什么重要：谷歌推出人工智能，提供精确的 15 天天气预报，提高准确性、公共安全和气候适应能力。
DeepMind AI predicts weather more accurately than existing forecasts
Google DeepMind 的最新天气预报 AI 模型可以在 97% 以上的时间内击败领先的提供商，并且运行速度更快、成本更低
Google Introduces A.I. Agent That Aces 15-Day Weather Forecasts
该公司 DeepMind 部门的 GenCast 的表现优于世界上对致命风暴以及日常天气的最佳预测。
GenCast predicts weather and the risks of extreme conditions with state-of-the-art accuracy
新的AI模型推进了天气不确定性和风险的预测，更快，更准确的预测
GenCast predicts weather and the risks of extreme conditions with state-of-the-art accuracy
新的AI模型推进了天气不确定性和风险的预测，更快，更准确的预测
GenCast predicts weather and the risks of extreme conditions with state-of-the-art accuracy
新的AI模型推进了天气不确定性和风险的预测，更快，更准确的预测
GenCast predicts weather and the risks of extreme conditions with state-of-the-art accuracy
新的AI模型推进了天气不确定性和风险的预测，更快，更准确的预测
Bias + Inaccuracy Key Concerns With Legal AI Tools: Survey
Linklaters、She Breaks the Law 和 Next 100 Years 发布了一项关于法律界女性如何使用法律的详细调查结果......
Multimodal machine learning model increases accuracy of catalyst screening
确定特定反应的最佳催化剂材料对于推进储能技术和可持续化学过程至关重要。为了筛选催化剂，科学家必须了解系统的吸附能，机器学习 (ML) 模型，尤其是图神经网络 (GNN)，已经成功预测了这一点。
