Scientists Crack a Major Fusion Puzzle, Bringing Us Closer to Unlimited Energy
几十年来，聚变研究人员一直在努力解决中子各向同性问题，这是可扩展等离子体稳定性的关键指标。Zap Energy 的最新结果表明，其 FuZE 设备避免了过去 Z 收缩失败的陷阱，产生了确认热聚变正在发生的各向同性中子。Zap 聚变技术的重要里程碑 在物理学中，“各向同性”是指 [...]
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
Our Understanding of Universe is Built on an Assumption – Cosmological Principle
宇宙学原理是宇宙学的一个基本思想，它指出，尽管存在局部不规则性，但宇宙是均匀的（同质的），从大尺度看，在所有方向上看起来都一样（各向同性）。来源
Evaluation of Two-Dimensional Real-Space Correlations from Anisotropic Small-Angle Scattering Data
小角度散射是研究软材料和生物材料分子结构的有效方法。先前的研究建立了各向同性模式的多种分析方法。然而，没有可靠的 2D 分析方法
BILL-E — строительный робот от MIT
麻省理工学院比特和原子中心研究人员的一项新进展可能会彻底改变我们建造从飞机到桥梁甚至空间站等一切事物的方式。他们创造了一种名为 BILL-E 的新型机器人，它代表双足各向同性晶格运动探索者 - 是的，它是以瓦力 (WALL-E) 的名字命名的。
Discrete Representation Learning with VQ-VAE and TensorFlow Probability
在考虑变分自动编码器 (VAE) 时，我们通常会将先验描绘为各向同性的高斯。但这绝不是必需的。van den Oord 等人的“神经离散表示学习”中描述的矢量量化变分自动编码器 (VQ-VAE) 具有离散潜在空间，可以学习令人印象深刻的简洁潜在表示。在这篇文章中，我们结合了 Keras、TensorFlow 和 TensorFlow Probability 的元素，看看我们是否可以生成与 Kuzushiji-MNIST 中的字母相似的令人信服的字母。
