Linkam launches CMS196V4 stage for cryo-CLEM microscopy
Linkam Scientific Instruments 宣布对其专业 CMS196 低温台进行最新更新。CMS196V4 支持低温相关光学和电子显微镜 (cryo-CLEM)，允许研究人员在低至 < -195 °C 的低温下研究样品。CMS196V4 台的最新更新包括改进的用户界面，该界面具有触摸屏和操纵杆，以及编码和电动 XY 台，可实现样品网格的高精度自动映射...
In ‘Bit by Bit,’ alumna Ecy King sketches CS 106 in comics
作为一名终身学习跨学科研究的人，Ecy King '23 M.S. '24 出版了两本分形网格教育漫画《Bit by Bit》和《Una Kushε》，作为斯坦福大学计算机科学学生和教师的资源。文章《在《Bit by Bit》中，校友 Ecy King 在漫画中勾勒出 CS 106 的轮廓》首次出现在《斯坦福日报》上。
How to Make Proximity Maps with Python
快速成功数据科学Geopy 的大圆方法密西西比州立大学的距离地图（作者）您是否注意到社交媒体上的一些“距离”地图？我刚刚看到 Todd Jones 的一张地图，它显示了您在美国本土 48 个州的任何位置与国家公园的距离。这些邻近地图既有趣又有用。如果您是生存主义者，您可能希望尽可能远离潜在的核导弹目标；如果您是狂热的垂钓者，您可能希望靠近 Bass Pro Shop。我和一个对美国大学橄榄球几乎一无所知的英国人一起读研究生。尽管如此，他在我们每周的投注中表现非常出色。他的秘诀之一是，假设参赛球队实力相当，或者主队更受青睐，那么他就押注任何需要行驶 300 多英里才能比赛的球队。在这个 Quic
Getting Started with Powerful Data Tables in your Python Web Apps
开始使用 Python Web 应用程序中的强大数据表使用 AG Grid 和 Reflex 以纯 Python 构建财务应用程序过去几个月，我一直在探索用于 Web 应用程序的各种数据可视化和操作工具。作为 Python 开发人员，我经常需要处理大型数据集并将其显示在交互式、可自定义的表中。一直困扰我的一个问题是：如何构建一个与我的 Python 后端无缝集成的强大数据网格 UI？有无数种选项可以构建复杂的数据网格，但作为一名 Python 工程师，我对 JavaScript 或任何前端框架的经验有限。我一直在寻找一种仅使用我最熟悉的语言 Python 来创建功能丰富的数据网格的方法！我决定
Exploring the AI Alignment Problem with GridWorlds
探索网格世界中的 AI 对齐问题很难在不遇到正交目标的情况下构建有能力的 AI 代理设计一个“网格世界”，AI 代理很难在不鼓励不良行为的情况下学习。图片由作者提供。这是 AI 对齐问题的本质：具有强大功能的高级 AI 模型的目标可能与我们的最佳利益不一致。这种模型可能会以不利于人类文明繁荣的方式追求自己的利益。对齐问题通常在生存风险的背景下讨论。许多人批评这个想法，认为人工智能对人类构成生存风险的可能性很小。一个常见的贬义简化是，人工智能安全研究人员担心超级智能人工智能会像电影《终结者》中那样制造杀人机器人。更令人担忧的是人工智能有“正交”而不是敌对的目标。一个常见的例子是，当我们修建高速公
A Legislator’s Lessons From Fifth Graders
立法者从五年级学生身上学到的教训vpthomas2024 年 10 月 1 日我们的客座作者是马萨诸塞州参议员 Becca Rausch。今年早些时候，我走进了我所在地区的一所小学，拜访了五年级的学生——总共 300 名。（对于那些可能不经常与年轻人打交道的人来说，这已经是很多五年级学生了。）参观学校和与学生交流是我在马萨诸塞州参议院任职期间最喜欢的部分之一。目前，我是我们议院中唯一一个小学年龄或更小的孩子的母亲，而且我和孩子们一起工作的时间已经很长了，所以我热爱并投入时间和精力进行青年外展活动这一事实并不令人惊讶。但这次特别的访问让我印象深刻，因为它具有巨大的内在力量。当我与学生交谈时，我总
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，
The “Who Does What” Guide To Enterprise Data Quality
一个答案和许多最佳实践，说明大型组织如何为现代数据平台实施数据质量程序企业数据质量“谁做什么”的答案。图片由作者提供。我曾与全球最大公司的数十位企业数据专家交谈过，最常见的数据质量问题之一是“谁做什么？”紧接着是“为什么和怎么做？”这是有原因的。数据质量就像一场接力赛。每条腿的成功——检测、分类、解决和测量——都取决于另一条腿。每次传递接力棒时，失败的几率都会飙升。照片由 Zach Lucero 在 Unsplash 上拍摄实际问题值得实际答案。然而，每个组织围绕数据的组织方式略有不同。我见过拥有 15,000 名员工的组织将所有关键数据的所有权集中起来，而规模只有他们一半的组织则决定完全联合
Heatmap for Confusion Matrix in Python | by Michał Marcińczuk, Ph.D. | Sep, 2024
一张图片胜过千言万语。 图片来自作者 混淆矩阵是一种方便的方式来呈现机器学习模式所犯的错误类型。 它是一个带有数字的 N x N 网格，其中 [n, m] 单元格中的值表示用第 n 个注释的示例数。 帖子 Python 中混淆矩阵的热图 | 作者 Michał Marcińczuk，博士 | 2024 年 9 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Structural basis of inhibition of human NaV1.8 by the tarantula venom peptide Protoxin-I
狼蛛毒液肽 Protoxin-I 抑制人类 NaV1.8 的结构基础摘要电压门控钠通道 (NaV) 选择性地允许钠离子扩散穿过细胞膜，并在可兴奋细胞中负责传播动作电位。九种人类 NaV 亚型之一 NaV1.8 是止痛药的有希望的靶点，选择性抑制剂作为治疗剂很有吸引力。一种这样的抑制剂，即来自狼蛛毒液的门控调节肽 Protoxin-I，通过将激活电压阈值转移到更去极化的电位来阻止通道开放，但这种抑制的结构基础此前尚未确定。使用单层石墨烯网格，我们分别以 3.1 埃和 2.8 埃的分辨率报告了全长人类 apo-NaV1.8 和 Protoxin-I 结合复合物的低温电子显微镜结构。 apo 结构显
Pinguicula tlahuica López-Pérez & Zamudio，收录于 López-Pérez、Zamudio、Munguía-Lino 和 Rodríguez，2024 年。DOI：10.17129/botsci.3485 作品作者：Fatima Bracamontes 摘要背景：Pinguicula 属有 110 个物种，其中 53 个分布在墨西哥。墨西哥山脉的形成有利于 Pinguicula 的多样化。在墨西哥州墨西哥火山带 (TMVB) 沿线收集的 Pinguicula 标本与任何已知物种都不相符。问题：收集的标本属于新物种吗？它的保护状况如何？TMVB 沿线有多少
$1m prize for AI that can solve puzzles that are simple for humans
对于大多数人来说，推断出将彩色网格对连接起来的正确模式相对容易，但依赖于人工智能模型所缺乏的技能。一项新的 100 万美元奖金希望鼓励开发能够解决此类难题的人工智能
CDNetworks Bolsters Its Presence in Latin America as Regional Traffic Reaches Tbps-Level Milestone
目睹媒体和娱乐消费的蓬勃发展，CDNetworks 设想为拉丁美洲的互联网格局注入新的活力。CDNetworks 区域流量达到 Tbps 级里程碑，CDNetworks 加强了其在拉丁美洲的存在，首次出现在 CDNetworks 上。
Soldiers square off in YPG Turkey Bowl flag football game
尤马试验场是陆军两个精锐空降部队的所在地，他们为了一点点网格而再次对峙......
