Stocks And Euro Surge, Gold Tumbles On Report US, EU Close In On 15% Tariff Deal
Stocks And Euro Surge, Gold Tumbles On Report US, EU Close In On 15% Tariff DealJust a few minutes before 12pm ET, stocks shot up as if stung, with the Euro joining along for the move higher while gold and silver tumbled, on an FT report that fresh off signing a landmark trade deal with Japan, Trump
Develop a RAG-based application using Amazon Aurora with Amazon Kendra
RAG 从预先存在的知识库（您的数据）中检索数据，将其与 LLM 的知识相结合，并生成更像人类语言的响应。但是，为了让生成式 AI 理解您的数据，需要进行一定程度的数据准备，这涉及很大的学习曲线。在这篇文章中，我们将引导您了解如何将现有的 Aurora 数据转换为索引，而无需为 Amazon Kendra 进行数据准备以执行数据搜索并实施 RAG，将您的数据与 LLM 知识相结合以产生准确的响应。
Past Fracture Damage Can Inhibit Earthquake Slip
在 2008 年汶川地震的表面破裂附近，一项新研究记录了预先存在的断裂损伤与地震滑移之间的负相关性 - 这意味着损伤抑制了滑移。
CREATE-ing new strategies through tax-free reorganizations
2021 年，我在本专栏中讨论了《企业复苏和企业税收激励法》（CREATE）中引入的《税法》第 40(C)(2) 条下新的免税交换 (TFE) 条款，以及我对这些规则如何为企业提供额外的重组选择并解决预先存在的 TFE 实施障碍的初步印象。超过 […]
Enhancing threat detection for GenAI workloads with cloud attack emulation
Cloud GenAI 工作负载继承了预先存在的云安全挑战，安全团队必须积极发展创新的安全对策，包括威胁检测机制。传统的云威胁检测威胁检测系统旨在允许及早发现潜在的安全漏洞；通常，这些指标意味着攻击者可能绕过了预防性安全措施。因此，威胁检测系统对于分层、纵深防御的安全架构至关重要。威胁检测系统采用的一种常见策略是使用威胁检测……更多→文章通过云攻击模拟增强 GenAI 工作负载的威胁检测首先出现在 Help Net Security 上。
Paycheck Protection Program: Program Changes Increased Lending to Smaller and Underserved Businesses
GAO 的发现薪资保护计划 (PPP) 通过可免除的工资贷款和其他合格费用来支持小型企业。根据政府问责局对小企业管理局 (SBA) 数据的分析，早期贷款有利于大型企业和农村企业。具体而言，42% 的早期贷款（2020 年 4 月 3 日至 16 日批准）流向了大型企业（10 至 499 名员工），尽管这些企业仅占美国所有小型企业的 4%。较大的企业更有可能与银行建立预先存在的贷款关系。尽管传统上服务不足，但农村地区的企业也获得了很高比例的早期贷款。其他传统上服务不足的企业，特别是个体经营者、少数族裔、妇女和退伍军人拥有的企业，面临着获得贷款的挑战，促使国会和小企业管理局该计划启动后不久进行了一
Understanding Deep Learning Algorithms that Leverage Unlabeled Data, Part 1: Self-training
深度模型需要大量的训练样本，但标记数据很难获得。这激发了利用未标记数据的重要研究方向，而未标记数据通常更容易获得。例如，可以通过爬取网络获取大量未标记的图像数据，而 ImageNet 等标记数据集则需要昂贵的标记程序。在最近的实证发展中，使用未标记数据训练的模型已开始接近全监督性能（例如 Chen 等人，2020 年，Sohn 等人，2020 年）。本系列博客文章将讨论我们的理论工作，该工作旨在分析使用未标记数据的最新实证方法。在第一篇文章中，我们将分析自我训练，这是一种非常有影响力的半监督学习和领域自适应算法范式。在第 2 部分中，我们将使用相关理论思想来分析自监督对比学习算法，这种算法对于
Understanding Deep Learning Algorithms that Leverage Unlabeled Data, Part 1: Self-training
深度模型需要大量的训练样本，但标记数据很难获得。这激发了利用未标记数据的重要研究方向，而未标记数据通常更容易获得。例如，可以通过爬取网络获取大量未标记的图像数据，而 ImageNet 等标记数据集则需要昂贵的标记程序。在最近的实证发展中，使用未标记数据训练的模型已开始接近全监督性能（例如 Chen 等人，2020 年，Sohn 等人，2020 年）。本系列博客文章将讨论我们的理论工作，该工作旨在分析使用未标记数据的最新实证方法。在第一篇文章中，我们将分析自我训练，这是一种非常有影响力的半监督学习和领域自适应算法范式。在第 2 部分中，我们将使用相关理论思想来分析自监督对比学习算法，这种算法对于
Why would nasally-transferred coronavirus only affect the left side of the brain?
我们收到了问题！问 – “我从轻度 COVID 中幸存下来。我应该担心我大脑左半球嗅觉相关结构中的灰质体积吗？”答 – 您在社交媒体上阅读的大部分内容可能都被夸大了。SARS-CoV-2 最可怕的事情之一（除了可能死亡）是它会影响多个器官，包括大脑。绝大多数研究将 COVID 幸存者的测量值与未感染 COVID 的参与者的测量值进行了比较。这些横断面研究无法确定预先存在的差异是否可以解释与疾病相关的“变化”。Douaud 和同事发表的一份重要的新预印本报告了一项纵向研究的结果，该研究在大流行之前和大流行期间从参与者那里获得了 MRI。精心匹配的 COVID+（n=394）和 COVID-（n=
监管的僵化性使入学率降低了高风险池的入学率：“政府问责局报告说，政府到目前为止已经花费了50亿美元分配的[…用于]预先存在的状况保险计划。”六个月没有保险的要求和“可信赖覆盖范围”的定义是[…]邮政反射：2011年8月31日首次出现在附带经济学家上。
Reader Response – What about those not 55 years old?
读者写道：回复：您的关于“我有一个26岁的女儿，没有保险的大学生，没有钱购买保险和3个预先存在的条件。我不得不丢下23岁的联邦雇员计划。首次出现在偶然的经济学家中。
