High color complexity in social media images proves more eye-catching, increases user engagement
根据圣母大学门多萨商学院 Viola D. Hank 市场营销副教授 Vamsi Kanuri 的最新研究，社交媒体帖子中的复杂图像往往会吸引更多用户注意力，从而增加社交媒体帖子的参与度。
Su-35 vs. F-16: The Fighter Battle Over Ukraine Intensifies
要点：俄罗斯 Su-35 Flanker-E 和美国 F-16 战隼代表了空战中对比鲜明的优势，即将到来的乌克兰-俄罗斯交战可能会对这两种飞机进行测试。 -Su-35 拥有卓越的速度、航程和有效载荷，再加上推力矢量发动机，具有灵活性和强大的空对地能力。 -与此同时，F-16 在雷达复杂度、机动性和可见性方面表现出色 […]Su-35 与 F-16：乌克兰战斗机之战愈演愈烈首次出现在 19FortyFive 上。
BCA: Bitcoin Closes In On $100,000, But The Ultimate Destination Is Over $200,000+
BCA：比特币逼近 100,000 美元，但最终目标超过 200,000 美元作者：BCA Research 的 Dhaval Joshi 执行摘要黄金和比特币的价值都来自它们所谓的“网络效应”。黄金和比特币的网络效应来自于集体信念，即它们是法定货币体系中不可没收的资产，可以作为防止恶性通货膨胀、银行系统崩溃或国家征用的保险。随着全球财富的增加，黄金和比特币的网络效应价值也将上升。但随着比特币从黄金手中夺取市场份额，比特币的上涨空间远远大于黄金。尽管比特币在选举中上涨，但其 260 天的复杂度尚未接近 1.2 的水平，这将预示着另一个加密货币寒冬的开始。因此，虽然我们应该预期短期内会出现回撤，
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
Video Friday: UC Berkeley’s Little Humanoid
视频星期五是每周精选的精彩机器人视频，由 IEEE Spectrum robotics 的朋友收集。我们还发布未来几个月即将举行的机器人活动的每周日历。请将您的活动发送给我们以供收录。ICRA@40：2024 年 9 月 23-26 日，荷兰鹿特丹SIROS 2024：2024 年 10 月 14-18 日，阿联酋阿布扎比SICSR 2024：2024 年 10 月 23-26 日，丹麦奥登塞Cybathlon 2024：2024 年 10 月 25-27 日，苏黎世享受今天的视频！我们推出了 Berkeley Humanoid，这是一个可靠且低成本的中型人形机器人研究平台，用于基于学习的控制
On Computationally Efficient Multi-Class Calibration
考虑一个多类标记问题，其中标签可以取 [k] 中的值，而预测器可以预测标签上的分布。在这项工作中，我们研究了以下基本问题：是否存在多类校准的概念，可以强有力地保证有意义的预测，并且可以在时间和样本复杂度为 k 的多项式内实现？先前的校准概念在计算效率和表达能力之间表现出权衡：它们要么受制于样本复杂度为 k 的指数，要么需要解决计算上难以解决的问题，要么给出……
Exploring NLP Preprocessing Techniques: Stopwords, Bag of Words, and Word Cloud
自然语言处理 (NLP) 是一个迷人的领域，它弥合了人类交流与机器理解之间的鸿沟。NLP 的基本步骤之一是文本预处理，即将原始文本数据转换为可被算法有效分析和利用的格式。在本博客中，我们将深入探讨三种基本的 NLP 预处理技术：停用词删除、词袋和词云生成。我们将探索每种技术是什么、为什么使用它以及如何使用 Python 实现它。让我们开始吧！停用词删除：过滤掉噪音什么是停用词？停用词是常见的词，它们几乎没有什么有意义的信息，通常在预处理过程中从文本数据中删除。例子包括“the”、“is”、“in”、“and”等等。删除停用词有助于将注意力集中在对文本含义有贡献的更重要的词上。为什么要删除停用词
Private Vector Mean Estimation in the Shuffle Model: Optimal Rates Require Many Messages
我们研究了隐私混洗模型中的隐私向量均值估计问题，其中 nnn 个用户各自在 ddd 维度中都有一个单位向量。我们提出了一种新的多消息协议，该协议使用每个用户 O~(min(nε2,d))\tilde{\mathcal{O}}\left(\min(n\varepsilon^2,d)\right)O~(min(nε2,d)) 条消息来实现最优误差。此外，我们表明，任何实现最优误差的（无偏）协议都要求每个用户发送 Ω(min(nε2,d)/log(n))\Omega(\min(n\varepsilon^2,d)/\log(n))Ω(min(nε2,d)/log(n)) 条消息，证明了我们的消息
An introduction to weather forecasting with deep learning
几周前，我们展示了如何使用深度学习预测混沌动态系统，并通过从特定领域洞察中得出的自定义约束进行增强。全球天气是一个混沌系统，但其复杂度远高于许多通常用机器和/或深度学习解决的任务。在这篇文章中，我们提供了一个实用的介绍，介绍了一个简单的深度学习大气预报基线。虽然远非具有竞争力，但它可以说明更复杂和计算密集型的模型如何通过位于连续体“黑箱端”的方法来完成这项艰巨的任务。
Normal Equation Algorithm for minimizing cost J
梯度下降提供了一种最小化 J 的方法。第二种方法，这次明确地执行最小化，而不诉诸迭代算法。在“正则方程”方法中，我们将通过明确取其对 θj 的导数并将其设置为零来最小化 J。这使我们能够在不进行迭代的情况下找到最佳 theta。正态方程公式如下:\theta = (X^T X)^{-1}X^T yθ=(XTX)−1XTy使用正态方程不需要进行特征缩放。以下是梯度下降和正态方程的比较：梯度下降正态方程需要选择alpha不需要选择alpha需要多次迭代不需要迭代O (kn^2kn2)O (n^3n3)，需要计算X^TX的逆XTX在n很大时效果很好如果n非常大则速度很慢使用正态方程，计算逆的复杂度为
Complexity of Linear Regression related to Neural Networks
Udacity 深度学习课程的作业 #1 让你了解到，逻辑多项式（线性）回归模型可能无法提供非 MNIST 数据集分类问题所需的最佳准确度。让我们将逻辑多项式模型视为一种算法，并尝试计算它的复杂度。这里要考虑的两个参数是 W - 权重矩阵和 b - 具有 1 层的偏差矩阵。想象一下，输入图像是 28x28 图像，输出是 10 类向量。输入图像将被拉伸为输入到每个单元的单个像素。这使得输入层尺寸为 28x28。参数 W 的尺寸变为 (28x28)x10，它被添加到 10x1 偏差矩阵中。参数总数为：28x28x10+10 = (N+1)*K，其中 N 是输入数，K 是输出数。另一种理解方式是 -
