1.35 亿年前，英格兰东南部的早白垩世洪泛平原：棘龙占据了鸟足类恐龙的尸体，这让体型较小的暴龙（左）和奔龙科恐龙十分恼火。Barker、Handford、Naish、Wills、Hendrickx 等，2024 年。DOI：doi.org/10.1002/spp2.1604 安东尼·哈钦斯 (Anthony Hutchings) 的作品。摘要英格兰南部的下白垩世威尔登超群包含各种兽脚类恐龙，其分类单元由碎片以及欧洲中生代最具信息量的骨骼组成。棘龙科、新猎龙科异特龙科、暴龙科和奔龙科是已报道的威尔登超群演化支之一。然而，大多数相关标本来自巴列姆阶上韦尔德粘土组和威塞克斯组，而较古老的贝里亚斯阶
在这个研究人员的眼睛系列中，我们再次报告了“虚构数字”和“复数数字”，这些数字是由虚构数字和实际数字组成的，这些数字和实数在几个单独的分期付款中，关于它们的内容，它们拥有的属性以及它们如何在社会中有用。首先，上次我们开始解释“虚构数字”是什么，然后解释了虚构数字和复杂数字的历史和概述。正如历史上解释的那样，虚构和复数的概念和研究已经成为必要的，因为方程解决方案在现实世界中并不结束，并且诸如虚构和复数等数字的新概念已经变得必不可少。通过对虚构数量和复杂数字的研究，代数世界将显着发展。因此，这次我们将解释与方程式相关的主题，并研究数学世界中如何有效地使用复数。正如上一位研究人员眼中提到的那样，17
在Chowchuvech，Manitkoon，Chanthasit，Chokchaloemwong，Kosulawatha et ketwetsuriya，2025年，Chowchuvech，Manitkoon，Chanthasit，Manitkoon，Chanthasit，2025。doi：doi：oi：doi.org/10.1016/j.cretres.2025.1025.1025.106147 earking therew>值得注意的是，脊椎动物的上侏罗纪上方仍然存在于泰国下白垩纪的霍拉特群。但是，尽管发现了许多牙科材料，但只有有限的研究集中在这些孤立牙齿的形态和分类学上。这项研究调查了
IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, Volume 8, Issue 6, December 2024
1) 多人差分博弈系统的去中心化触发和基于事件的积分强化学习作者：Chaoxu Mu、Ke Wang、Song Zhu、Guangbin Cai页数：3727 - 37412) 基于同步视频和 EEG 的儿童癫痫发作检测作者：Jiuwen Cao、Yuan Fang、Xiaonan Cui、Runze Zheng、Tiejia Jiang、Feng Gao页数：3742 - 37533) 考虑隐私的在线优化零阶去中心化对偶平均作者：Keke Zhang、Qingguo Lü、Xiaofeng Liao、Huaqing Li页数：3754 - 37664) 不平衡和不完整时间序列数据的深度回归建
使用物种分布模型 (SDM) 预测马来西亚半岛狼蛛的栖息地适宜性摘要狼蛛科，通常称为“狼蛛”，是 Mygalomorh 蛛形纲蜘蛛科的一个亚目。它是一种大型蜘蛛，有向下指向的毒牙和多毛的身体。到目前为止，马来西亚半岛狼蛛科的研究很少，但这些研究主要集中在物理分类上，并简要介绍了蜘蛛的自然历史。本研究揭示了马来西亚半岛狼蛛科栖息地适宜性的预测。物种分布模型 (SDM) 是根据马来西亚半岛狼蛛科的出现点使用的。根据 274 个出现坐标确定栖息地适宜性的预测。在研究中，0.857 的高 AUC 值表明预测模型具有很高的判别能力。根据使用 MaxENT 的 SDM 建模，树冠覆盖率、海拔和森林面积是预
Multimodal Autoregressive Pre-Training of Large Vision Encoders
*平等贡献者大型多模态模型中的主导范式是将大型语言解码器与视觉编码器配对。虽然众所周知如何为多模态任务预训练和调整语言解码器，但不太清楚应该如何预训练视觉编码器。事实上的标准是使用判别目标（例如对比损失）预训练视觉编码器。这会导致预训练和生成自回归下游任务之间的不匹配。同时，继语言领域取得成功之后，自回归图像模型已被证明……
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 35, Issue 8, August 2024
1) 自主视觉感知的开放式在线学习作者：Haibin Yu, Yang Cong, Gan Sun, Dongdong Hou, Yuyang Liu, Jiahua Dong页数：10178 - 101982) 连续时间强化学习控制：理论结果回顾、性能洞察和新设计需求作者：Brent A. Wallace, Jennie Si页数：10199 - 102193) 可解释人工智能归纳逻辑编程技术评论作者：Zheng Zhang, Levent Yilmaz, Bo Liu页数：10220 - 102364) 离线强化学习调查：分类、评论和开放问题作者：Rafael Figueiredo Pru
Caprimulgus ritaeKing, Sangster, Trainor, Irestedt, Prawiradilaga & Ericson, 2024 帝汶夜鹰 | Cabak Timor || DOI: 10.1111/ibi.13340 Researchgate.net/publication/381669747photo by James Eaton摘要Caprimulgus macrurus 复合群的夜鹰分布于巴基斯坦至澳大利亚，包含六种形态相似但声音不同的物种。在小巽他群岛的帝汶和韦塔尔进行的实地考察发现了该复合群中的第七种物种，我们将其描述为新物种。该物种之前曾与 Ca
Transformer-based Model for ASR N-Best Rescoring and Rewriting
语音助手越来越多地使用设备上的自动语音识别 (ASR) 来确保速度和隐私。然而，由于设备的资源限制，涉及复杂信息域的查询通常需要搜索引擎进一步处理。对于这样的应用，我们提出了一种基于 Transformer 的新型模型，该模型能够通过并行探索 N 个最佳假设的完整上下文来重新评分和重写。我们还提出了一种新的判别序列训练目标，它可以很好地用于重新评分和重写任务。我们表明我们的 Rescore+Rewrite 模型优于……
美国政府问责局的发现 美国政府问责局发现，美国国土安全部 (DHS) 情报与分析办公室收集了其任务中心和合作伙伴的意见，以确定威胁的优先次序并指导 2019 至 2022 财年期间的情报制作。具体而言，该办公室 (1) 将情报界的优先事项整合到一个框架中；(2) 与国土安全部的情报部门协调，以确定该框架中确定的威胁的优先次序；(3) 征求州、地方和其他合作伙伴的意见，以完善优先事项并为产品开发提供信息。美国政府问责局还发现，情报与分析办公室并未全面实施旨在监控人员是否遵守其政策的活动，以保护美国公民和合法永久居民等美国人的隐私、公民权利和公民自由。例如，该办公室没有开展两项必需的监控活动：信息
Review : Stanford's Online Artificial Intelligence Courses - Deep Learning and Machine Learning
你好！我已经入读斯坦福大学并在网上学习他们的课程。以下是我目前所学课程的一些看法。CS224n - 自然语言处理与深度学习 (Manning 教授)难度：4/5 (中等)预期内容：了解应用于 NLP 的最先进的 (SoTA) 深度学习技术。关键主题：问答文本摘要词性标记序列到序列模型Transformers为您提供了NLP发展方向的非常好的概述，家庭作业很有挑战性，但允许您实现最新的神经架构来解决各种语言问题。我的课堂项目：BertQA（github上99*颗星）- 荣获班级最佳项目奖CS231n - 用于视觉识别的卷积神经网络（Li教授和Justin Johnson）难度：4/5（中等）预期
A friendly introduction to Generative Adversarial Networks
到目前为止，我们一直在讨论判别模型，它将输入特征 x 映射到标签 y 并近似 P(y/x)——贝叶斯定律。生成模型则相反，它们试图根据标签预测输入特征。假设给定的标签是 y，我们看到某些特征 x 的可能性有多大。它们近似 P(x 和 y) 的联合概率。来源：Medium / CycleGAN生成对抗网络 (GAN)来源：O'ReillyGAN 的组成部分：1. 生成器——这是一个逆 CNN，当我们沿着 CNN 链前进并在输出处提取特征时，该网络不会压缩信息，而是将随机噪声作为输入特征并在其输出处生成图像。2. 鉴别器——鉴别器是一个 CNN，它查看来自训练集和生成器输出的图像，并将它们分类为真
Baidu’s Artificial-Intelligence Supercomputer (Minwa) Beats Google at Image Recognition
近来，图像分类中不断提升的判别能力的竞争愈演愈烈。2 天前，中国百度搜索公司宣布，他们打破了微软研究院在图像识别领域创下的记录，错误率仅降低了 0.36%。微软在近 3 个月前的 2015 年 2 月首次超越了人类的识别性能，而谷歌目前排名第二。所有这一切都是通过使用深度卷积网络和深度学习方案实现的，即构建神经形态识别方案，其中原始信息经过多个中间层，然后给出所需的类别识别输出。这是通过使用巨大的计算能力（超级计算机）来实现的，这种能力被用于对大量真实数据进行系统训练。这些新闻是对之前关于人类情感模拟和识别的文章的后续报道，科学家报告说，相应的系统可以达到并略微超过人类对情感的识别性能！对于那
