Kendall delivers LCID 2024 keynote, urges 'go faster'
肯德尔讨论了 DAF 的现代化方法、保持技术和创新领先地位的重要性以及重新调整军队以应对大国竞争的必要性。
U.S. Navy to Christen Guided-Missile Destroyer Future USS Patrick Gallagher
海军将于美国东部时间 7 月 27 日星期六上午 11:00 在缅因州巴斯市为未来的 USS Patrick Gallagher (DDG 127) 命名。爱尔兰外交部（国际发展和侨民事务）国务部长 Sean Fleming 将发表重要讲话。缅因州美国参议员 Susan Collins、海军陆战队助理司令 Christopher Mahoney 将军、海军总法律顾问 Sean Coffey、海军军法署署长 Darse E. “Del” Crandall, Jr. 中将和通用动力巴斯钢铁厂总裁 Charles F. Krugh 也将发表讲话。按照海军的悠久传统，该舰的赞助商和舰名命名者 Te
Rear Admiral Bartley A. Randall
海军少将 Bart Randall 是美国海军海豹突击队军官，出生于德克萨斯州金伍德。Randall 是
从随机森林到 YOLO：比较卫星图像中云分割的不同算法。作者：Carmen Martínez-Barbosa 和 José Arturo Celis-Gil 云朵在一片开满鲜花的绿色田野上，画的是梵高的风格。图片由作者使用 DALL 创建。卫星图像彻底改变了我们的世界。借助它，人类可以实时跟踪水、空气、土地、植被的变化以及我们在全球范围内产生的足迹效应。提供此类信息的应用程序无穷无尽。例如，它们已用于评估土地使用对河流水质的影响。卫星图像还用于监测野生动物和观察城市人口的增长等。根据忧思科学家联盟 (UCS) 的数据，大约有一千颗地球观测卫星正在绕地球运行。然而，其中最著名的是 Sentine
Healthcare in Focus: Political Hurdles and Policy Progress in Africa
2024-04-254月23日，最后一场会议审查了整个非洲的医疗保健获取政策和公共卫生举措。在我们的讨论中，我们探讨了健康和医疗保健政策的政治，特别是考虑到 COVID-19 大流行。我们确定了扩大医疗保健覆盖范围和获取机会的政治障碍，对话集中在解决传染病和慢性病方面取得进展的领域。除了关注实施有效医疗保健政策所面临的挑战之外，在本次会议中，我们还邀请与会者提出展望未来的政策解决方案。研究小组在外部专家嘉宾 Salma Abdalla 博士的陪同下进行了统计。阿卜杜拉博士是一名苏丹医生，也是波士顿大学公共卫生学院全球健康和流行病学助理教授。她是洛克菲勒-波士顿大学健康、数据科学和决策决定因素
MassBudget 的 Phineas Baxandall 作证：允许波士顿保护居民免受因商业税降低而导致的房地产税大幅增加的影响。文章《支持“波士顿市房地产税分类法案”(HB.4805) 的证词》首先出现在马萨诸塞州预算和政策中心。
我尝试的第一个 AI 图像生成模型是 2022 年夏天的 Midjourney v2。一个月前，OpenAI 推出了 DALL-E 2 测试版，结果看起来令人难以置信地神奇。只需向 AI 提示艺术家的名字，您就可以生成任何艺术风格的图像。我没有 [...]
The Math Behind Multi-Head Attention in Transformers
深入探究 Transformer 和 LLM 中的秘密元素多头注意力。让我们探索它的数学原理，并从头开始用 Python 构建它DALL-E 生成的图像1：简介1.1：Transformer 概述Vaswani 等人在其论文“Attention is All You Need”中介绍的 Transformer 架构已经改变了深度学习，尤其是在自然语言处理 (NLP) 领域。Transformer 使用自注意力机制，使它们能够一次性处理所有输入序列。这种并行处理允许更快地计算并更好地管理数据中的长距离依赖关系。这听起来不熟悉？别担心，因为它会在本文的末尾出现。让我们首先简单看一下 Transfo
文本到图像生成模型已经通过先进的 AI 技术获得了关注，能够根据文本提示生成详细且上下文准确的图像。该领域的快速发展导致了许多模型的出现，例如 DALLE-3 和 Stable Diffusion，旨在将文本转换为视觉上连贯的图像。文本到图像生成中的一个重大挑战是帖子 MJ-BENCH：用于评估文本到图像生成的多模式 AI 基准，重点关注对齐、安全性和偏差，首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
How to Deliver Successful Data Science Consulting Projects
关于如何成功开展数据科学咨询项目并建立持久客户关系的关键建议图片由作者使用 DALL-E 生成引言我并不羞于这么说：数据科学咨询并不总是那么容易！它可能很残酷——尤其是在高层，当您需要创造销售以保持竞争力时。即使让客户满意是您的首要任务，但对于数据科学项目来说，做到这一点并不总是一件容易的事。回顾十多年来提供数据科学和数据工程项目的经历——其中大部分是作为顾问——我看到项目为客户带来了令人难以置信的价值，但我也看到项目跌跌撞撞，结果平庸，通常是由于计划不周、期望不一致和技术困难。很明显，成功的数据科学咨询不仅仅是成为 Python 和 R 奇才——在 Hackerrank 数据科学编程竞赛中取
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
Elliott Investment ramps up attack on Southwest's board
股东 Elliott Investment Management L.P. 表示，西南航空 (WN, Dallas Love Field) 董事会与股东情绪脱节，需要做出改变。该公司于 7 月 8 日致函董事会，声称其和航空公司高管似乎无法制定扭转公司局面的计划。Elliott 持有西南航空约 11% 的股份，有投资实体和强制变革的历史，并公开批评西南航空董事会......
World science and Indigenous knowledge | Science
主页科学第 385 卷，第 6705 期世界科学与土著知识返回第 385 卷，第 6705 期完全访问信件分享世界科学与土著知识Rex Ahdar、Brian Boyd、[...]、Ananish Chaudhuri、Kendall D. Clements [email protected]、[...]、Garth Cooper、Douglas Elliffe、Brian Gill、Russell D. Gray、Natasha Hamilton-Hart、[...]、David Lillis、Michael Matthews、John Raine、Elizabet…
Unveiling Metadynamics: A Beginner’s Guide to Mastering PLUMED (Part 1 of 3)
揭开元动力学的面纱掌握 PLUMED 的初学者指南（第 1 部分，共 3 部分）DALL-E 生成的封面图片在计算化学和分子动力学 (MD) 中，理解复杂系统有时需要进行超出 MD 引擎或 VMD 可视化所提供的分析。我个人从事生物分子的原子模拟，它们非常庞大。由于计算这些大型模拟框中每个原子的轨迹非常复杂，通常我无法看到超过 1 或 2 微秒的轨迹，这是许多 MD 运行的一致上限。这意味着，虽然传统 MD 非常适合查看在短于该时间内发生的过程的轨迹波动，但对于需要更长时间的过程呢？存在一种强大的技术来查看这些过程，称为元动力学，而 PLUMED 因其与 GROMACS 引擎的无缝集成而成为该
US's Southwest Airlines adopts shareholders rights plan
西南航空 (WN, Dallas Love Field) 董事会已批准采用有限期股东权利计划，以回应 Elliott Investment Management L.P. 收购其大量普通股。该航空公司通过 7 月 3 日的监管文件宣布了这一消息，此前 Elliott 这位所谓的激进投资者持有西南航空约 11% 的股份，并在财务业绩不佳后呼吁更换领导层。“西南航空取得了良好的业绩……
AutoML with AutoGluon: Transform Your ML Workflow with Just Four Lines of Code
AutoML 与 AutoGluon：仅用四行代码实现的 ML 工作流AutoGluon 如何主导 Kaggle 竞赛以及您如何击败它。用四行代码击败 99% 数据科学家的算法。由 DALL-E 生成的图像在两项热门的 Kaggle 竞赛中，AutoGluon 仅在对原始数据进行 4 小时的训练后就击败了 99% 的参赛数据科学家（AutoGluon 团队。“AutoGluon：用于文本、图像和表格数据的 AutoML。” 2020）这句话摘自 AutoGluon 研究论文，完美地概括了我们今天将要探索的内容：一个以最少的编码提供令人印象深刻的性能的机器学习框架。您只需要四行代码即可设置完整的
Duck, Duck, Code: An Introduction to Python’s Duck Typing
作者提供的图片 | DALLE-3 和 Canva 什么是鸭子类型？ 鸭子类型是编程中的一个概念，通常与 Python 等动态语言相关，它更强调对象的行为而不是其类型或类。 使用鸭子类型时，您会检查对象是否具有某些方法或属性，文章《鸭子、鸭子、代码：Python 鸭子类型的介绍》首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Fal AI Introduces AuraSR: A 600M Parameter Upsampler Model Derived from the GigaGAN
近年来，人工智能领域在图像生成和增强技术方面取得了重大进步，例如稳定扩散、Dall-E 等模型。然而，该领域仍然存在一个关键挑战，即在保持质量和细节的同时对低分辨率图像进行升级。为了解决这个问题，Fal 的帖子 Fal AI 推出 AuraSR：从 GigaGAN 衍生的 600M 参数上采样器模型首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
