Ростех начал поставки импортозамещенных ИК-фильтров для работы в экстремальных условиях
产品适用于热成像仪和视频监控设备，以及用于监测场所内氧气和有害气体水平的系统
Harvard Builds Laser the Size of a Chip, Bright Enough to Map Invisible Worlds
哈佛大学的物理学家开发了一种强大的新激光片，它在中红外光谱中排放明亮的脉冲 - 一种难以捉摸且非常有用的光范围，用于检测气体并启用新的光谱工具。该设备将大量更大系统的功能包装到一个小芯片中，不需要任何外部组件。它合并了突破性光子[...]
Complex & Intelligent Systems, Volume 11, Issue 1, January 2025
1）IMTLM-Net：基于定位机制网络的改进型多任务转换器，用于手写英文文本识别作者：张乾锋、刘峰、宋婉如2）基于混合数据类型的系统可靠性建模因果发现与故障诊断作者：王小康、蒋思琪、王墨竹3）一种用于负荷预测的二次支持向量回归方法作者：贾彦河、周帅光、高哲明4）释放拼音的力量：利用多重嵌入和注意力机制促进中文命名实体识别作者：赵吉贵、钱玉荣、小开提艾孜买提5）CSTrans：用于无监督域自适应的跨子域转换器作者：刘俊驰、张翔、罗志刚6）煤矿设备系统的交互关系推理方法作者：曹宪刚、高嘉俊、程博阳7）一种用于高光谱异常的新型图卷积和频域滤波方法检测作者：杨丁、闫浩、阿如涵8）一种考虑残差恢复的新
Soft Computing, Volume 28, Issue 15-16, August 2024
1) AENCIC：一种基于图像复杂度估计聚类数量的方法，用于图像分割的模糊聚类算法作者：Luis Madrid-Herrera、Mario I. Chacon-Murguia、Juan A. Ramirez-Quintana页数：8561 - 85772) 基于混合元启发式算法的深度神经网络肺癌检测和分类作者：Umesh Prasad、Soumitro Chakravarty、Gyaneshwar Mahto页数：8579 - 86023) 一种新的并行蝙蝠群优化算法及其在人工选择进化 CNN 架构中的应用作者：Kanishk Bansal、Amar Singh页数：8603 - 86214
NRL LARADO Instrument to Detect Lethal Orbital Debris, Integrated on STP Satellite
美国海军研究实验室 (NRL) 的光片异常分辨率和碎片观测 (LARADO) 仪器已成功集成并在位于德克萨斯州休斯顿的国家航空航天局 (NASA) 约翰逊航天中心的空间测试计划卫星 7 (STPSat-7) 航天器上进行了测试。
Polarized Vs Non Polarized Sunglasses: Which Aviator Sunglasses is Better?
尽管飞行员太阳镜最初是为军事飞行员设计的，但当它们被引入平民时，它们的成功就开始了。如今，这些飞行员太阳镜已成为男女眼镜领域的流行时尚配饰。如果您之前购买过这些飞行员太阳镜或现在计划购买一副，您必须知道，当谈到飞行员太阳镜时，最重要的决定之一是在偏光太阳镜和非偏光太阳镜之间进行选择。偏光太阳镜和非偏光太阳镜都有各自的优点、缺点和应用。而这种选择决定了您将拥有的视觉体验。那么，您如何做出选择呢？这就是我们要帮助您的。在本文中，我们将为您提供它们之间的区别、优点和局限性的清晰图片，以便您做出最适合您需求的明智选择。偏光太阳镜与非偏光太阳镜什么是偏光太阳镜？偏光太阳镜的镜片采用特殊滤光片设计
Selective Classification Can Magnify Disparities Across Groups
选择性分类是一种在错误代价高昂的环境中部署模型的有效方法，即当模型对预测不确定时，允许它们“弃权”。例如，在医学领域，模型错误可能会造成生死攸关的后果，但弃权问题可以通过让医生做出诊断来轻松处理。在从视觉 123 到 NLP 45 的一系列应用中，即使是简单的选择性分类器，仅依赖于模型逻辑，也会通过弃权而经常显著提高准确性。这使得选择性分类成为 ML 从业者 67 的有力工具。然而，在我们最近的 ICLR 论文中，我们发现尽管选择性分类可以可靠地提高平均准确率，但它可能无法提高甚至损害某些数据子群体的准确率。作为一个激励人心的例子，考虑通过胸部 X 光片诊断胸腔积液或肺部积液的任务。胸腔积液通
Selective Classification Can Magnify Disparities Across Groups
选择性分类是一种在错误代价高昂的环境中部署模型的有效方法，即当模型对预测不确定时，允许它们“弃权”。例如，在医学领域，模型错误可能会产生生死攸关的后果，但弃权可以通过退到医生那里，然后由医生做出诊断来轻松处理。在从视觉 123 到 NLP 45 的一系列应用中，即使是简单的选择性分类器，仅依赖于模型逻辑，也会通过弃权而经常显著提高准确性。这使得选择性分类成为 ML 从业者 67 的有力工具。然而，在我们最近的 ICLR 论文中，我们发现，尽管选择性分类可以可靠地提高平均准确率，但它可能无法提高甚至损害某些数据子群体的准确率。作为一个激励人心的例子，考虑通过胸部 X 光片诊断胸腔积液或肺部积液的
Real-World Applications Of Machine Learning In Healthcare
医疗行业一直受益于技术进步及其产品。从心脏起搏器和 X 光片到电子心肺复苏术等，由于技术的作用，医疗保健能够为社会及其发展带来巨大的价值。在这个进步阶段，推动发展的是人工智能 (AI) 及其 […]
Cost control: FEHBP vs. Medicare, part I
由于没有真正的苹果到苹果对公共计划与私人保险的比较，因此我们必须采用第二好的方法和第三好的方法。 （对于其中许多人，请参阅常见问题解答。）这是尚未为领带的页面增光片：（基于私人计划的）联邦雇员健康福利计划（FEHBP）与传统[…]后成本控制：FEHBP与Medicare，第一部分首次出现在偶然的经济学家上。
