Boolformer: Symbolic Regression of Logic Functions with Transformers
本文在ICML 2025的第二个AI上接受了数学研讨会。我们介绍了BoolFormer，这是一种基于变压器的模型，该模型训练有素，旨在执行布尔函数的端到端符号回归。首先，我们证明它可以预测鉴于其完整的真相表，可以预测训练期间未见的复杂功能的紧凑型公式。然后，我们证明，即使有不完整或嘈杂的观察，Boolformer仍然能够找到良好的近似表达式。我们在广泛的现实二进制分类数据集上评估了布尔形式，证明了其作为可解释的替代方案的潜力……
VernamVeil: A Fresh Take on Function-Based Encryption
密码学通常感觉像是一种古老的黑暗艺术，充满了数学繁重的概念，刚性的钥匙尺寸和严格的协议。但是，如果您可以完全重新考虑“密钥”的想法，该怎么办？如果钥匙不是固定的斑点，而是一个活着的呼吸功能怎么办？ vernamveil是一个实验性密码，可以准确探索这个想法。 […]
Q&A: Do women leaders drive better environmental outcomes?
我们如何以可持续的方式为贫穷的农村社区提供能源？是什么激励发展中国家的政策制定者制定提供更多电力的政策，同时又不进一步促进气候变化？这些政策制定者是否关注气候变化，或者对仅仅进一步促进其选举收益感兴趣？
'Stranded' astronauts closer to coming home after next ISS launch
国际空间站的常规船员轮换具有异常的意义：这为一对搁浅超过九个月的宇航员终于回家铺平了道路。
A Visual Understanding of the Softmax Function
Softmax 函数背后的数学和直觉及其在神经网络和 softmax 回归中的应用继续阅读 Towards Data Science »
Some Notes On The Utility Function Of Fundamental Science Experiments
今年早些时候，我在这里提到，我将撰写一篇关于如何指定基础科学实验的效用函数的文章，作为实现共同设计优化问题形式化的有利步骤。现在，随着提交截止日期的临近和时间的流逝，我又回到了这个话题，并仔细思考了这个问题，所以我认为在这里分享一些关于这个问题的想法是合适的。阅读更多
Omnipredictors for Regression and the Approximate Rank of Convex Functions
考虑监督学习设置，其目标是学习根据分布中的点 x 预测标签 y。损失函数类 L 和假设类 C 的全能预测器是这样的预测器，对于 L 中的每个损失，其预测的预期损失小于 C 中的最佳假设。自从 [GKR+21] 的工作引入这一概念以来，在 y∈{0,1} 的二元标签设置中已经有大量工作，但对于 y∈[0,1] 可以是连续的回归设置，人们知之甚少。我们的主要概念贡献是充分的概念……
5 Tips for Writing Better Python Functions
本教程介绍了五种简单而有效的实践，用于编写更好且可维护的 Python 函数。
The Estimation of Production Functions with Monetary Values
几十年来，有关生产函数估计的文献一直集中在通过不同的估计程序消除内生性偏差，以获得正确的要素弹性和其他相关参数。该问题的理论讨论正确地假设生产函数是物理投入和产出之间的关系。
Inline code nodes now supported in Amazon Bedrock Flows in public preview
我们很高兴地宣布，在亚马逊基岩流中公开预览了对内联代码节点的支持。借助这种强大的新功能，您可以在工作流程中直接编写Python脚本，从而减轻对简单逻辑的单独AWS lambda函数的需求。此功能简化了预处理和后处理任务（例如数据归一化和响应格式），简化了生成的AI应用程序开发并使在组织之间更容易访问。
III型太阳能无线电爆发是由通过行星际空间传播的能量电子的光束产生的。这些电子束从太阳释放出来，沿着Parker螺旋式传播，并通过电子速度分布函数的动力学不稳定性生长Langmuir波。生成的Langmuir波随后发生模式转换，在等离子体频率或其谐波下产生无线电发射。 Langmuir波是产生电场的静电波[...]
rutrizoma donoghuei，poinarinius aristovi和Polyaspidoid mitsrutrizoma li＆cai gen。十一月。在Li，Leschen，Kolibáč，Engel，Zhang，Yu，Huang et Cai，2025。doi：doi.org/10.1098/rspb.2025.1004 ding-hua yangabstractectractions的艺术品是为了理解物种的滋养关系和EcosStem Sempor函数的基础。但是，化石记录很少捕获这些复杂的动态，因为大多数化石保留了单个生物体，而不是塑造古代生态系统的相互作用。在这里，我们描
Uncertainty, learning, and rational expectations
理性期望假设假设 - 主要是出于内部一致性的原因 - AGAT具有对所有相关概率分布函数的完全了解。当尝试将学习纳入论文模型时，通常是在响应长期以来的批评中，这总是一种高度约束的学习形式。这种学习不包括真正的意外或令人惊讶。 […]
On Confusion About Gödel's Theorem, Including In Austrian Economics
1.0介绍的定理通常是在非数学背景下引用的，有时是在非常不理时尚的情况下（Franzen 2005，Raatikaine 2007，Jaimungal）。您应该怀疑许多人对戈德尔的看法，包括我所说的话。在这篇文章中，我看两个例子。一个是奥地利学校的一位困惑的经济学家。另一个是维特根斯坦（Wittgenstein），他在这一点上得到了辩护。2.0关于经济计算问题Qualitynguyen（2024）的主张说，某种程度上，戈德尔的定理支持集中的经济规划在原则上是不可能的。 Nguyen同情我们的思想（大脑？）超越了所有正式系统的能力。出于论点的目的，Nguyen在本文的大部分时间里都假设中央计划者
Interpreting and Improving Optimal Control Problems With Directional Corrections
许多机器人技术任务，例如路径规划或轨迹优化，被表达为最佳控制问题（OCP）。获得高性能的关键在于OCP目标函数的设计。实际上，目标函数由一组单个组件组成，必须仔细建模和交易，以使OCP具有所需的解决方案。平衡多个组件以实现所需的解决方案并了解解决方案时，通常是具有挑战性的，即在不希望的情况下会影响个人成本组件的影响。在本文中，我们提出一个框架…
UW ranked 38th worldwide in academic reputation
排名基于世界上最大的邀请函数的学术意见调查，全球有55,000多名学者的回应。
辍学通常是指从其所属的组织或社会中删除或采取反建制行动。这个词具有负面含义，例如辍学或辍学，通常不被认为是非常有利的。 但是，在AI（人工智能）的机器学习中，该术语具有完全不同的含义。它在提高AI学习准确性方面起着重要作用。辍学不仅可以应用于机器学习，还可以应用于组织成长的体育培训和培训。 这次，让我们看一下辍学。 AI机器学习是根据大量培训数据进行的。通过重复机器学习，可以提高未来预测和数据分类的准确性。当AI首次发展时，它像人类一样犯了各种错误。但是，与人类不同，他们不会抱怨或疲倦，并且始终继续学习。这将越来越提高准确性。过度学习是AI机器学习中的一个问题。过度学习是指在训练过程中获得高精
由IEEE计算机学会数学基础计算机基础委员会赞助的第66届计算机科学基础研讨会（2025年）将于12月14日至17日在澳大利亚悉尼举行。介绍了有关计算理论的新的和原始研究的论文。典型但不是独家感兴趣的主题包括：算法编码理论，代数计算，算法图理论，算法游戏理论，算法和数据结构，布尔函数的分析，近似算法，平均库复杂性，逻辑，计算，计算，计算，计算，计算，计算，计算，计算，计算复杂性，沟通复杂性，电路复杂性，组合优化，计算游戏理论，计算几何学，计算学习理论，连续优化，加密，机器学习的基础，在线算法，优化，并行和分布式算法，参数化算法，随机算法，随机算法，Sublinear Algorithm，Sub
