What do unexpected experimental results actually tell us?
由实验驱动的科学惊喜往往是科学进步的方式。但更多的时候，它们只是坏科学。继续阅读从爆炸开始！»
雇用的老年养老金制度是一个系统，如果员工养老金的接收者继续起作用，如果他们的薪水和养老金的总数超过一定标准，则将减少或暂停养老金。先前的研究表明，“减少养老金的工作”的看法减少了对老年人工作并鼓励早期养老金福利的渴望。在65岁以上的老年养老金系统下，如果总养老金和薪水（基本的每月和每月数量相当于每月偿还的总偿还）为510,000日元或更短的日元，则养老金将全额支付，如果养老金超过510,000日元，则养老金将减少：养老金金额 - {养老金 +薪水均为510,000,000,000,000;被暂停（日本养老金服务，2025年）。此外，即使您在仍处于职位的情况下推迟退休金，您本应收到的养老金的减
Провоз красной икры в ручной клади предложили полностью запретить
必须完全禁止手提行李和行李中的红色鱼子酱。 Rosselkhoznadzor Sergey Dankvert的负责人在对Izvestia的独家采访中宣布了这一点，回答了实验结果的问题，以限制重量超过10 kg的鲑鱼鱼子酱的出口。
Ice on the Moon more common than previously thought
印度的Chandrayaan-3 Lunar Lander进行的直接测量可能已经证实，冰只有几厘米以下。在通信地球与环境中发表的实验结果可能有助于未来的船员长期任务或月球居住，这可能会依靠当地的水源。在[…]
The Miraculous Guru with an h-index of 62
Guruji Mahendra Kumar Trivedi 是一位“开明而神奇的存在”，拥有 Google 学术页面，h-index1 为 62，其作品被引用 12,031 次。其中大部分都是来自一群杂乱无章的掠夺性期刊的自我引用，这些期刊未经适当同行评审便发表有问题的论文（例如科学出版集团）。Guruji Trivedi 声称有能力利用自己的......生物场能量来改变生物体的行为和特征，包括土壤、种子、植物、树木、动物、微生物和人类，以及非生物材料，包括金属、陶瓷、聚合物、化学品、药物化合物和营养保健品等。上面引用的论文《生物场能量信号、能量传输和中微子》发表在《美国现代物理学杂志》（科学
Smaller, Faster, Cheaper: How Muons Are Changing Particle Acceleration
新的实验结果表明，被称为μ子的粒子可以被聚集到适合高能碰撞的光束中，为新物理学铺平了道路。μ子研究的进展……
Judge an LLM Judge: A Dual-Layer Evaluation Framework for Continuous Improvement of LLM Evaluation
“评判 LLM 评委”：用于持续改进 LLM 申请评估的双层评估框架“LLM 评委对 LLM 应用程序的评估”是否可以由另一位 LLM 评委审核，以持续改进评估过程？采用无参考方法的 LLM 应用程序评估持续改进框架 - 图片来自作者TLDR本文解释了雇用 LLM 评委评估另一位 LLM 评委的概念和低抽象实现。目的是改进 LLM 申请的评估流程，减少 LLM 评委未能做出公正评估的情况。目录介绍研究问题实验设计实施实验结果结论👉 简介❇️ 在构建 LLM 应用程序领域，如何确保一致且可靠的性能是讨论最多的主题之一。由于其不确定性，LLM 模型会在输出中产生很大的变化。因此，严格要求对 LLM
NRL Scientists Present Latest Research Findings at American Geophysical Fall Meeting
华盛顿 - 美国海军研究实验室 (NRL) 科学家 Sasa Gabersek 博士将在今年的美国地球物理联盟 (AGU) 秋季会议上展示影响黄海上空雾形成的海气相互作用实验结果12 月 11 日至 15 日在加利福尼亚州旧金山举行。
Sequence Feature Extraction for Malware Family Analysis via Graph Neural Network
恶意软件对我们的设备和生活造成了很大的危害。我们迫切希望了解恶意软件的行为及其造成的威胁。恶意软件的大多数记录文件都是可变长度的、带有时间戳的基于文本的文件，例如事件日志数据和动态分析配置文件。利用时间戳，我们可以将这些数据分类为基于序列的数据，以便进行后续分析。然而，处理可变长度的基于文本的序列很困难。此外，与自然语言文本数据不同，信息安全中的大多数序列数据都具有特定的属性和结构，例如循环、重复调用、噪声等。为了深入分析 API 调用序列及其结构，我们使用图来表示序列，这可以进一步研究信息和结构，例如马尔可夫模型。因此，我们设计并实现了一个注意力感知图神经网络 (AWGCN) 来分析 API
CARLA: A Python Library to Benchmark Algorithmic Recourse and Counterfactual Explanation Algorithms
CARLA（反事实和追索库）是一个 Python 库，用于对不同数据集和不同机器学习模型中的反事实解释方法进行基准测试。总之，我们的工作提供了以下贡献：（i）对 11 种流行的反事实解释方法进行了广泛的基准测试，（ii）用于研究未来反事实解释方法的基准测试框架，以及（iii）一套标准化的综合评估措施和数据集，用于对这些方法进行透明和广泛的比较。我们在 Github 上开源了 CARLA 和我们的实验结果，使它们可以作为有竞争力的基准。我们欢迎其他研究小组和从业人员的贡献。
Deep learning in medical imaging - 3D medical image segmentation with PyTorch
介绍了张量表示的基本 MRI 基础，以及应用深度学习方法处理特定任务问题（类别不平衡、数据有限）的基本组件。此外，我们还介绍了开源医学图像分割库的一些功能。最后，我们讨论了我们的初步实验结果并提供了查找医学影像数据的来源。
First experiments with TensorFlow mixed-precision training
上周发布的 TensorFlow 2.1 允许进行混合精度训练，利用最新的 NVidia GPU 中提供的 Tensor Cores。在这篇文章中，我们报告了第一批实验结果，并提供了有关这一切的背景信息。
Primer on the math of Machine Learning
1.向量的点积（内积或标量积）2个向量a和b的点积定义为：aT . b ，也可以表示为bT 。 a两个向量 a = [a1, a2, …, an] 和 b = [b1, b2, …, bn] 的点积定义为：{\displaystyle \mathbf {\color {red}a} \cdot \mathbf {\color {blue}b} =\sum _{i=1}^{n}{\color {red}a}_{i}{\color {blue}b}_{i}={\color {red}a}_{1}{\color {blue}b}_{1}+{\color {red}a}_{2}{\color {blu
Что думают читатели о роботах-журналистах
事实证明，计算机生成的文本对读者很有吸引力，尤其是当他们不知道正在阅读的单词集实际上是使用特殊算法组合而成时。无论如何，这正是从慕尼黑路德维希马克西米利安大学（LMU）最近进行的一项实验结果中得出的结论。
Роботы помогут спасателям в Альпах
特温特大学的科学家们正在努力制造机器人，预计将有助于拯救阿尔卑斯山遇险人员的生命。该项目名为“夏尔巴”，重点关注与使用机械手和无人机的自走式机器人相结合的救援服务工作。上周，夏尔巴人联盟的所有成员在特温特举行会议，协调机器人平台各个部分的实验结果。
