当分子与紫外线 (UV) 相互作用时，它们会迅速改变形状，产生应变——由于分子内部能量的增加，分子化学结构中会产生应力。这些过程通常只需几十皮秒（百万分之一秒）。X 射线自由电子激光 (XFEL) 设施的先进功能现在使科学家能够创建这些超快结构变化的图像。
Variational benchmarks for quantum many-body problems | Science
物理学和化学中多体基态问题的计算方法的不断发展要求有一种一致的方式来评估其整体进展。在这项工作中，我们引入了一个变分精度度量，即 V 分数，...
研究人员正在努力应对异构时间序列数据中因果关系发现的挑战，其中单一因果模型无法捕捉到不同的因果机制。基于结构因果模型、条件独立性检验和 Granger 因果关系的传统时间序列数据因果发现方法通常假设整个数据集的因果结构统一。然而，现实世界的场景 UCSD 研究人员提出了一种基于通用变分推理的框架 (MCD) 来推断潜在的因果模型以及每个样本的混合概率 这篇文章首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
JAX vs Tensorflow vs Pytorch: Building a Variational Autoencoder (VAE)
在从头开始开发和训练变分自动编码器时，对 JAX、Tensorflow 和 Pytorch 进行并排比较
The theory behind Latent Variable Models: formulating a Variational Autoencoder
解释生成学习和潜在变量模型背后的数学原理以及变分自动编码器 (VAE) 的制定方式（包括代码）
Variational convnets with tfprobability
在贝叶斯神经网络中，层权重是分布，而不是张量。使用 tfprobability（TensorFlow Probability 的 R 包装器），我们可以构建具有概率层的常规 Keras 模型，从而“免费”获得不确定性估计。在这篇文章中，我们展示了如何定义、训练和从概率卷积神经网络中获得预测。
Collaboration Without Borders: AI-LC/NC Strategies For Distributed Teams
发现AI驱动的低代码/无代码（LC/NC）平台如何彻底改变分布式团队协作。学习克服全球挑战，增强工作流程自动化并促进包容性，数据驱动的团队合作的关键策略。该帖子首次在电子学习行业上发表。
Dane Technologies and Brain Corp launch new inventory scanning robot
Dane Technologies以及机器人软件提供商Brain Corp推出了Dane Air DC，这是Dane Air DC，这是一种自动移动机器人，该机器人是“为“彻底改变分销中心内的库存管理和仓库内的库存管理）”。设计以无与伦比的速度，准确性和效率提供库存可见性，dane […]
Stanford Scientists Discover 380 DNA Variants That Could Predict and Fuel Cancer Growth
斯坦福大学的科学家已经确定了380种关键遗传变异，这些遗传变异很大，从而显着影响癌症的发展，并通过广泛的数据集过滤，以将有影响力的突变与无关的突变分开。这些变体调节与DNA修复，能源生产和免疫系统相互作用相关的基因，从而为遗传的癌症风险提供了新的启示。令人惊讶的是，与炎症相关的基因也成为潜在的癌症驱动因素。这个[...]
Karthik Ranganathan, Co-Founder and Co-CEO of Yugabyte – Interview Series
Karthik Ranganathan 是 Yugabyte 的联合创始人兼联合首席执行官，该公司是开源、高性能分布式 PostgreSQL 数据库 YugabyteDB 背后的公司。Karthik 是一位经验丰富的数据专家和前 Facebook 工程师，他与他的两位 Facebook 同事一起创立了 Yugabyte，以彻底改变分布式数据库。是什么促使您共同创立 Yugabyte，您发现市场存在哪些空白 […] 这篇文章 Karthik Ranganathan，Yugabyte 联合创始人兼联合首席执行官——访谈系列首先出现在 Unite.AI 上。
Bank of England leaves UK interest rates on hold in 6-3 split, knocking pound – as it happened
英国今年的最终利率决定，西班牙 Navantia 同意收购 Harland & Wolff 的四家造船厂完整报道：在通胀上升的担忧中，英格兰银行维持英国利率不变分析：泰晤士水务公司因向股东支付“不合理”股息被罚款 1820 万英镑。Ofwat 裁定，泰晤士水务公司在 2023 年 10 月支付了 3750 万英镑的中期股息，并在 2024 年 3 月支付了 1.583 亿英镑，违反了其许可义务。“Ofwat 的 1800 万英镑罚款和追回 1.31 亿英镑的不合理股息是对整个行业的明确警告：我们将对从这些业务中拿钱的公司采取行动，因为业绩不值得。”继续阅读...
What’s Ahead For GenAI? Insights, Ideas, And Predictions From Six SweetRush Innovators
从彻底改变分支场景到个性化学习路径，让我们看看 SweetRush 团队的六名成员如何看待 GenAI 在未来学习设计中的作用。这篇文章最初发表于 eLearning Industry。
Transformer? Diffusion? Transfusion!
最新多模态转输模型的简单介绍最近，Meta 和 Waymo 发布了他们的最新论文 —Transfusion: Predict the Next Token and Diffuse Images with One Multi-Modal Model，该论文将流行的 Transformer 模型与扩散模型相结合，用于多模态训练和预测目的。与 Meta 之前的工作一样，Transfusion 模型基于带有早期融合的 Llama 架构，它同时采用文本 token 序列和图像 token 序列，并使用单个 Transformer 模型来生成预测。但与以前的技术不同，Transfusion 模型对图像 t
Complex & Intelligent Systems, Volume 10, Issue 4, August 2024
1) 一种用于动作识别的人体骨骼关键帧选择优化方法作者：陈浩，潘悦凯，王晨武页数：4659 - 46732) 城市轨道交通网络短期起讫点流量预测：基于多源大数据的深度学习方法作者：崔红萌，司冰峰……潘伟婷页数：4675 - 46963) 用于社区检测的多约束非负矩阵分解：正交正则稀疏约束非负矩阵分解作者：陈子刚，肖奇……李晓勇页数：4697 - 47124) 使用多层时间图神经网络预测社交媒体网络中的流行趋势作者：金瑞东，刘欣，村田刚页数：4713 - 47295) 受全变分和深度去噪先验启发的混合正则化用于图像恢复作者：Hu Liang, Jiahao Zhang...Jinbo Zhu页数
Principal Components Analysis (PCA) Through a Latent Variable Lens
概述 PPCA（经典 PCA 的扩展）及其通过 EM 算法应用于不完整数据照片由 Dhruv Weaver 在 Unsplash 上拍摄。随着 EM 算法的 E 和 M 步骤重复，该算法收敛到局部最大似然估计量。概率主成分分析 (PPCA) 是一种降维技术，利用潜在变量框架恢复数据中最大方差的方向。当噪声遵循各向同性高斯分布时，概率主成分将与经典主成分紧密相关，在缩放因子和正交旋转方面相同。因此，PPCA 可用于许多与经典 PCA 相同的应用，例如数据可视化和特征提取。PPCA 背后的潜在变量框架还提供了经典 PCA 所不具备的功能。例如，PPCA 可以轻松扩展以适应具有缺失值的数据，而经典
