Pushing the frontiers of audio generation
我们先进的语音生成技术正在帮助世界各地的人们与更自然、对话式和直观的数字助理和人工智能工具进行互动。
Automate document processing with Amazon Bedrock Prompt Flows (preview)
这篇文章演示了如何使用 Amazon Bedrock Prompt Flows 构建 IDP 管道以自动从文档中提取和处理数据，Amazon Bedrock Prompt Flows 是一项完全托管的服务，可让您使用 Amazon Bedrock 和其他服务在直观的可视化构建器中构建生成式 AI 工作流。Amazon Bedrock Prompt Flows 允许您随着业务变化快速更新管道，扩展文档处理工作流以帮助满足不断变化的需求。
Oversampling and Undersampling, Explained: A Visual Guide with Mini 2D Dataset
数据预处理人工生成和删除数据，以造福大众⛳️ 更多数据预处理，解释：· 缺失值插补 · 分类编码 · 数据缩放 · 离散化 ▶ 过采样和欠采样收集每个类别都有完全相同数量的类别需要预测的数据集可能是一个挑战。实际上，事情很少能完美平衡，当你制作分类模型时，这可能是一个问题。当一个模型在这样的数据集上训练时，一个类别比另一个类别有更多的示例，它通常会变得更擅长预测较大的组，而更不擅长预测较小的组。为了解决这个问题，我们可以使用过采样和欠采样等策略——为较小的组创建更多示例或从较大的组中删除一些示例。目前有许多不同的过采样和欠采样方法（名字吓人，如 SMOTE、ADASYN 和 Tomek Lin
The next generation of Cessna Citation Business Jets unveiled.
赛斯纳奖状 CJ4 Gen3、CJ3 Gen3 和 M2 Gen3德事隆航空正通过其传奇的赛斯纳奖状系列的下一代产品展示其所坚信的飞行未来。新款赛斯纳奖状 M2 Gen3、CJ3 Gen3 和 CJ4 Gen3 采用了革命性的 Garmin 紧急自动着陆技术。奖状 CJ4 Gen3 采用了全新的下一代 Garmin G3000 PRIME 航空电子设备，为飞行员提供直观、无缝的控制。目前正在开发的 CJ4 Gen3 预计将于 2026 年投入使用，M2 Gen3 和 CJ3 Gen3 将于 2027 年投入使用。奖状 Gen3 飞机在拉斯维加斯举行的美国商务航空协会商务航空大会和展览会 (NB
Beyond the Click: The Art of Interaction Design
交互设计原则的重要性 在不断发展的数字体验领域，交互设计 (IxD) 已成为设计用户友好界面的关键组成部分。虽然美学很重要，但用户与产品的互动方式可以成就或破坏他们的体验。理解和应用交互设计原则可以带来更直观、更高效、更……这篇文章超越点击：交互设计的艺术首先出现在 Mantra Labs 上。
TurtleBot 4 Now Supports ROS 2 Jazzy
我们很高兴地宣布，TurtleBot 4 现在正式支持最新版本的 ROS 2，Jazzy Jalisco！什么是 TurtleBot 4？TurtleBot 4 是一款教育机器人，旨在让学习机器人技术变得简单易懂且引人入胜。凭借其强大的硬件、直观的设计和丰富的功能集，它提供了增强理解的动手体验 […]The post TurtleBot 4 Now Supports ROS 2 Jazzy 最先出现在 Clearpath Robotics 上。
Charlie Mnemonic - Update 5: Introducing Chain-of-Thought and Integrated Recall System
摘要：思路链实现集成回忆系统：回忆插件和 Charlie 回忆应用程序用户界面和体验改进新模型和未来更新我们很高兴地宣布对 Charlie Mnemonic 进行第五次重大更新，它是您的具有长期记忆功能的开源 AI 助手。此版本带来了突破性的功能，包括思路链推理和集成回忆系统，可让您轻松搜索和引用桌面上显示的过去信息，增强 Charlie 的上下文理解和响应能力。让我们深入了解新功能！思路链实现此更新中最重要的新增功能之一是思路链 (CoT) 插件。此功能增强了 Charlie 的推理能力，允许它将复杂问题分解为可管理的步骤。CoT 插件提供分步解释，提高 AI 响应的透明度和理解力。我们集成
Top 5 Principles for Building User-Friendly Data Tables
设计直观、可靠的表格，您的数据团队一定会喜欢继续阅读 Towards Data Science »
Home Ownership Rates Across Europe Vary Dramatically
欧洲各地的房屋自有率差异巨大尽管欧洲各地的房屋面积、结构和质量各不相同，但住房负担能力仍然是整个地区普遍面临的挑战。在这张图表中，Visual Capitalist 的 Bruno Venditti 根据 Statista 的数据，直观地展示了 2023 年部分欧洲国家的房屋自有率。住房供应在我们的排名中，阿尔巴尼亚的成年人房屋自有率为 96%。在巴尔干国家地拉那，只需花费 287,000 欧元（315,000 美元）就可以购买一套 100 平方米的两居室公寓。相比之下，瑞士只有 42% 的人拥有房产。苏黎世一套类似大小的公寓售价约为 1,095,000 瑞士法郎（128 万美元）。国家房屋自
Plastic-Eating Bacteria Discovered in Urban Waterways
这一发现可能为解决塑料废物清理问题的生物工程解决方案铺平道路。研究人员长期以来一直观察到，一种常见的环境细菌 Comamonadacae 家族生长在城市河流和污水系统中散落的塑料上。但这些 Comamonas 细菌究竟在做什么仍然是个谜。现在，西北大学领导的研究人员发现了 [...]
How Prioritizing Innovation Over Maintenance Can Redefine Your Educational Platform?
预计从 2023 年到 2032 年，K-12 教育技术市场支出将以 25.2% 的复合年增长率增长，达到 1324 亿美元。教育技术的创新和激烈的竞争预计将推动对 K-12 学习解决方案的需求。学习行业的首要任务是通过直观的教育实现可访问性、公平性和包容性 [...]阅读更多...
How AlphaChip transformed computer chip design
我们开创性的语音生成技术正在帮助世界各地的人们与更自然，对话和直观的数字助手和AI工具互动。
Hands-On Imitation Learning: From Behavior Cloning to Multi-Modal Imitation Learning
最突出的模仿学习方法概述，并在网格环境中进行测试照片由 Possessed Photography 在 Unsplash 上拍摄强化学习是机器学习的一个分支，它涉及通过标量信号（奖励）的引导进行学习；与监督学习相反，监督学习需要目标变量的完整标签。一个直观的例子来解释强化学习，可以用一所有两个班级的学校来解释，这两个班级有两种类型的测试。第一节课解决了测试并获得了完全正确的答案（监督学习：SL）。第二节课解决了测试并只获得了每个问题的成绩（强化学习：RL）。在第一种情况下，学生似乎更容易学习正确的答案并记住它们。在第二节课中，任务更难，因为他们只能通过反复试验来学习。然而，它们的学习更加稳健，
Water Cooler Small Talk: Gambler’s Fallacy and Ruin
对赌博、运气和风险的直观而透彻的解释，让您不会显得愚蠢继续阅读 Towards Data Science »
Market Basket Analysis Using High Utility Itemset Mining
在交易中寻找高价值模式在这篇文章中，我将提供一种替代流行的市场篮子分析技术的方法，它可以帮助从业者找到高价值模式，而不仅仅是最常见的模式。我们将对不同的模式挖掘问题有一些直观的了解，并看一个真实的例子。完整的代码可以在这里找到。所有图像均由作者创建。简介我已经写了一篇关于模式挖掘的更入门的文章；如果你不熟悉这里提到的一些概念，请先阅读那篇文章。简而言之，模式挖掘试图在数据中寻找模式（呃）。大多数时候，这些数据以（多）集或序列的形式出现。例如，在我的上一篇文章中，我研究了用户在网站上执行的操作序列。在这种情况下，我们会关心项目的顺序。在其他情况下，比如我们将在下面讨论的情况，我们不关心项目的顺序
Market Basket Analysis Using High Utility Itemset Mining | by Laurin Brechter | Sep, 2024
在交易中寻找高价值模式 在这篇文章中，我将提供一种替代流行市场篮子分析技术的方案，该方案可以帮助从业者找到高价值模式，而不仅仅是最常见的模式。我们将对不同的模式挖掘问题有一些直观的了解，并看一个真实的例子。完整的代码可以是使用高效用项集挖掘进行市场篮子分析 | 作者：Laurin Brechter | 2024 年 9 月，首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
