The Math Mystery That Connects Sudoku, Flight Schedules and Protein Folding
计算机科学中成千上万个众所周知的难题实际上是同一个伪装问题
AI can’t do your Christmas shopping just yet—but next year might be different.
我是一名计算机科学家，也是一个糟糕的圣诞节购物者。上周末，我在想人工智能系统是否能帮我。我能否让 ChatGPT 为我的表弟约翰尼挑选一份个性化的礼物，并及时发货给他？唉，这个开朗的聊天机器人帮不上忙，告诉我 […]The post AI 还不能帮你买圣诞礼物——但明年可能会有所不同。首次出现在 Knowridge Science Report 上。
Ny AI-modell kan ”fantisera” detaljerade scenarier från en enda bild
约翰·霍普金斯大学的一组计算机科学家在人工智能的开发方面迈出了一大步，可以以更人性化的方式思考。他们创建了一种人工智能模型，可以“想象”和探索环境，而无需物理检查它，使其更接近人类推理。这种新模型被称为“生成式”[...]新的人工智能模型可以从单个图像中“想象”详细的场景，该模型首次出现在人工智能新闻中。
AI system can envision an entire world from a single picture
霍普金斯大学计算机科学家创建的模型根据单幅图像设想深入场景，以便做出明智的决策
Unpacking the Significance of Google’s Quantum Chip Breakthrough
谷歌推出的新型量子计算芯片 Willow 引起了人们的兴奋，人们不仅对其性能里程碑感到兴奋，还认为它有助于推进量子计算的商业可行性。电气工程与计算机科学系主任 Alex K. Jones...
‘Switch’ by VEX Robotics: Bridging the Gap Between Block Coding and Python
帮助学生在熟悉的编码环境中按照自己的节奏学习 Python 德克萨斯州格林维尔 2024 年 12 月 9 日 /PRNewswire-PRWeb/ — K-12 STEM 教育的领导者 VEX Robotics 宣布推出“Switch”，这是一种革命性的计算机科学学习方法。Switch 是……继续阅读 →
Why Robots Are Not Effective Tools for Supporting Autistic People
加州大学雅各布斯工程学院的研究人员发布的一项新研究表明，尽管教育技术行业急于开发可以为自闭症儿童提供治疗的机器人，但研究表明这些设备是无效且不受欢迎的。患有自闭症的计算机科学博士候选人 Naba Rizvi 是该研究的主要作者 […]
Dr. Devavrat Shah, Co-Founder & CEO of Ikigai Labs – Interview Series
Devavrat Shah 博士是 Ikigai Labs 的联合创始人兼首席执行官，他是麻省理工学院统计与数据科学中心的教授兼主任。他与他人共同创立了面向零售商的预测分析平台 Celect，并将其出售给了 Nike。Devavrat 拥有印度理工学院和斯坦福大学的计算机科学学士和博士学位，[…]Ikigai Labs 联合创始人兼首席执行官 Devavrat Shah 博士 - 访谈系列文章首次出现在 Unite.AI 上。
Love thy neighbor: How neighborhood enhances cooperation.
ISTA 的研究人员揭示了增强合作的新网络结构，并通过博弈论将其应用于生物学和计算机科学。文章《爱你的邻居：邻里如何增进合作。》首次出现在《科学询问者》上。
Majoring in Time-Wasting: The Hidden Cost of Academic Bloat
斯坦福计算机科学学位需要 180 个学分才能毕业。但是，这些学分中只有 58 个（不到三分之一）是实际的计算机科学课程。数学专业的情况也类似，只需要 57 个学分的数学课程。去掉外围要求，一个专门的
JAMB Subject Combination for Computer Engineering
JAMB 计算机工程学科组合：计算机工程已成为 21 世纪尼日利亚学生最需要的学习领域之一。计算机工程融合了电气工程和计算机科学，涉及计算机系统和技术的设计、开发和集成。这门令人兴奋的学科提供了丰富的职业机会。获得录取 […]JAMB 计算机工程学科组合首次出现在 PrepsNG Scholars 上。
DallE 等生成式 AI 工具背后的算法与基于物理的数据相结合，可用于开发更好的地球气候建模方法。西雅图和圣地亚哥的计算机科学家现在已经利用这种组合创建了一个模型，该模型能够比最先进的方法快 25 倍预测 100 年内的气候模式。
It’s expected that AI will run out of data within a decade – then what?
新南威尔士大学一位领先的计算机科学家表示，一种被吹捧为解决生成式人工智能大问题的解决方案更适合其他形式的人工智能。新南威尔士大学计算机科学教授 Claude Sammut 表示，ChatGPT 和 Google Gemini 等人工智能聊天机器人的数据已经耗尽。生成式人工智能模型已经吞噬了大部分数据 […]
Automotive Engineering Course Focuses on Vehicle Design and Development
工程与计算机科学学院的汽车工程 (MAE 457) 课程旨在帮助学生为汽车行业和其他各种领域的职业做好准备。这门课程将激发学生的好奇心，探索...
The Turing Lectures: Can we trust AI? – with Abeba Birhane
图灵讲座系列邀请了数据科学和人工智能领域的有影响力的人物。最新一期讲座于 10 月举行，由 Mozilla 基金会可信人工智能高级研究员、爱尔兰都柏林圣三一学院计算机科学与统计学院兼职讲师/助理教授 Abeba Birhane 博士主讲。[…]
Baharan Mirzasoleiman receives funding to train AI for cosmic data analysis
这位计算机科学助理教授从美国国家科学基金会和西蒙斯基金会获得了 55 万美元的奖金。
Do Liberal Arts Colleges Pay Off? What the Data Say
作者：AEI 的 Preston Cooper。摘录：“平均而言，文理学院比其他学校更糟糕。文理学院 35% 的学士学位课程的投资回报率为负，而其他学校只有 23%。当学位课程的投资回报率为负时，学生入学后的情况通常比根本不上大学更糟糕。文理学院表现不佳主要是因为学费较高，校友收入略低。”“尽管文理学院的财务回报往往低于平均水平，但对于投资回报率最高的专业来说并非如此。如果你在文理学院学习工程、计算机科学、护理或经济学，你的成绩可能会比该专业的全国平均水平还要好。”相关文章：让应届毕业生致富的美国顶尖大学（2024 年）上大学值得吗？ （2024 年）（FREOPP 创建的有趣工具。它可以让您
