FLUX GmbH Releases Whitepaper on Inductive Rotary Encoders for Next-Generation Applications
该文档是一份白皮书，讨论了通量感应性旋转编码器，在各种应用中越来越流行。这些编码器的鲁棒性，低轴向剖面以及高分辨率和准确性被认可。该论文概述了六个令人信服的理由选择通量归纳编码器和两个情况下可能不是最合适的情况。
联合解决方案将AI驱动的零件采摘与双纸袋机集成，使履行中心能够实现速度，准确性和可持续性，同时抵消了较高的纸包装成本。
Prompt Engineering Hacksheet for Legal AI by India's Human AI "Srinidhi Ranganathan"
由Srinidhi Ranganathan创建的我们的及时工程Hacksheet的Master Legal AI工具。获取可用的提示提示合同审查，法律研究，合规检查和起草以节省时间并提高准确性。
AI slop is on the rise — what does it mean for how we use the internet?
AI SLOP是指使用AI工具创建的低至中质量内容，通常很少考虑准确性或质量。
Building a BR&E survey that gets results
发现如何构建BR＆E调查，以提高参与度和数据准确性。学会创建有效的BR＆E调查，以推动实际结果。
Oldcastle accelerates document processing with Amazon Bedrock
这篇文章探讨了Oldcastle与AWS合作的方式，使用Amazon Bedrock与Amazon swarktract一起改变了他们的文档处理工作流程。我们讨论了Oldcastle如何克服了他们以前的OCR解决方案的局限性，以自动处理每月数十万个POD文档的处理，从而大大提高准确性，同时减少手动努力。
在这篇文章中，我们探讨了伦敦证券交易所集团（LSEG）如何使用亚马逊基岩和Anthropic的Claude Foundation模型来建立一个自动化系统，从而显着提高了市场监视操作的效率和准确性。
MultiTox: A sequence-based stacked ensemble model for multiclass protein toxin classification
多毒素：一种基于序列的堆叠集合模型，用于多类蛋白毒素分类，以示意毒素蛋白的结构和功能多样性对于阐明大分子分子行为，机械变异性和结构驱动的生物活性至关重要。传统方法主要集中于二进制毒性预测，从而有限地解决了不同的毒素作用模式。在这里，我们提出了基于分子的作用模式：神经毒素，细胞毒素，血状毒素和肠毒素的分类的多毒素，用于分类毒素蛋白的合奏堆叠框架。我们策划了24,756种蛋白质（20,361毒素和4395个非毒素）的综合数据集，并提取了编码进化，结构和生物化学特征的高维ESM-2嵌入。两层堆叠框架集成了LGBM，MLP，ET，KNN和QDA作为基本分类器，XGBoost作为元分类器。 Multit
ChatGPT vs Perplexity: Which AI Tool Is Better for Everyday Use?
如果您想知道要为您的日常需求选择哪种AI工具（茶或困惑），您就在正确的位置！两者都是强大的AI助手，但他们以不同的方式发光。由Openai建造的Chatgpt就像您的健谈，全能的好友一样，在创意任务和休闲对话方面出色。另一方面，困惑是您的首选，以获取快速，准确的答案，像超级聪明的图书馆员一样从网络中获取实时信息。在本文中，我们将分解他们的优势，怪癖，以及使每个日常使用的滴答作用。没有绒毛，只是诚实地看着这些工具如何堆叠 - 无论您是集思广益，研究还是好奇。让我们深入研究，找到适合您的完美AI！彩色水平图形显示蓝色背景上的chatgpt徽标与橙色背景上的困惑徽标。 CHATGPT与困惑：哪种AI
How Robotic Arms Are Changing the Workplace
机器人武器提高了制造业，医疗保健和物流等行业的工作场所生产力，安全性和准确性，从而改变了如何完成任务。
在周末，Google的最新AI玩具Nano Banana与Openai的Chatgpt进行了面对面的面对面，这感觉不像是一场友好的比赛，而更像是一项陈述：Google不再只是在追赶。报告的测试运行显示，纳米香蕉的速度，准确性和及时的解释始终超过表现，这是用户在尝试将疯狂的想法在几秒钟内栩栩如生时大部分关心的事情。但是真正的踢脚？它不仅击败了Chatgpt，而且还落后于chatgpt。通常将Openai系统接近一分钟的一些提示，在[…]
GAO发现退伍军人事务部（VA）依靠合同的审查员为退伍军人提出的大多数体检提供了申请残疾索赔。 VA的医疗残疾检查办公室（MDEO）监督了合同的考试。 MDEO使用考试错误数据来确定质量问题，但误认为旨在激励高质量考试的某些付款。每个季度，MDEO都使用合同考试错误的数据来识别趋势并提高考试质量。例如，MDEO为承包商提供了有关考试类型的信息，更有可能导致错误，承包商用来制定行动计划来防止这些考试错误。财务激励措施。 MDEO还使用其考试错误数据来根据承包商绩效来计算财务激励措施（奖励和罚款）。但是，它没有书面程序来验证这些计算的准确性。结果，MDEO在2024财政年度的第一季度不正确地支付了
Document intelligence evolved: Building and evaluating KIE solutions that scale
在这篇博客文章中，我们展示了一种使用亚马逊基地可用的Amazon Nova模型来构建和评估KIE解决方案的端到端方法。这种端到端方法包括三个关键阶段：数据准备（了解和准备文档），解决方案开发（使用适当模型实施提取逻辑）和绩效衡量（评估准确性，效率和成本效益）。我们使用Fatura数据集说明了这种全面的方法，该方法集合了各种发票文档，该文档是现实世界中企业数据的代表代理。
我非常悲伤地报道了宾夕法尼亚大学的名誉经济学教授罗伯托·S（“鲍比”）于2025年4月17日星期四在宾夕法尼亚大学的经济学教授。著名的统计学家西奥多·W·安德森（Theodore W.从1971年到2004年，他曾在宾夕法尼亚州的经济学学院任教，教授各种研究生和本科计量学课程。然后，他搬到了新加坡管理大学，在那里他担任经济与社会科学学院的创始院长（2002-2007）和经济学院院长（2007-2010）。他以对精确的有限样本分布理论和预测准确性比较的开创性方法论贡献而在计量经济学中广为人知，并且他是计量经济学学会的当选研究员。 2022年，他被教皇方济各任命为梵蒂冈监督和财务信息局的董事会成员
Who Has the Best F-4 Phantom Gifts?
谁拥有最好的F-4幻影礼物？url：https：//airspeedjunkie.com/collections/mcdonnell-douglasconversational简介：很少有飞机对F-4 Phantom的尊重。对于航空迷和退伍军人来说，找到合适的F-4纪念品可能很艰难。这就是为什么Airspeed Junkie提供了您在典型的商店中找不到的独特的F-4幻影礼物的集合。从服装和贴花到定制斑块，这些礼物旨在捕捉传奇喷气式飞机的精神。每种产品都是用航空准确性制成的 - 对于以前的幻影飞行员，航空历史学家或任何欣赏冷战时代飞机的人的完美，这是客户所说的：“我订购的F-4斑块绝对令人惊叹。
More than half of developers say ‘LLMs can code better than humans’
对800名高级开发人员的调查显示，迅速采用了人工智能工具，但仍然关注隐私，失业和准确性。随着大型语言模型（LLMS）迅速成为软件行业中不可避免的工具，新的研究表明，超过一半（53％）的高级开发人员认为LLMS已经可以比大多数[…]
Wikipedia’s AI Cleanup Crew: Volunteers Wage War Against “Slop” for the Sake of Trust
Wikipedia的志愿编辑们坚持不懈地防止一种新的威胁，这种威胁不会破坏或巨魔，但通过捏造的引用和微妙的不准确性而通过合理的写作悄悄地滑入。正如某些人所说的那样，这种“ AI Slop”的现代瘟疫正在引起该网站的人类监护人的紧急回应。近几个月来，已经标记了数百份潜在的AI污染文章，并标记了警告，并且形成了一个镇上的Wikiproject AI清理，以解决问题。 AI生成的错误信息的兴起不仅是一个浮躁，而且是巧妙伪装的错误的游行。普林斯顿研究人员发现，约有5％的[…]
