对象关键词检索结果

基于对象的处理:数字混淆了我们感知空间的方式

Object-Based Processing: Numbers Confuse How We Perceive Spaces

研究人员最近研究了我们视觉中的数字信息之间的关系,以及它如何影响我们对空间的感知,并发现了影响我们世界观的微妙不对称性。他们想看看我们视野中的数字是否会造成“注意力偏差”,因此要求志愿者识别充满数字的线条和正方形的中心。它表明我们对空间的感知是“基于对象”的处理和我们对数字信息的处理之间复杂的相互作用。阅读更多

财政扩张预期引发的日元贬值和利率上升未来会消退吗? ~Market Carte 2月号

財政拡張観測が招く円安・金利上昇、今後収まるのか?~マーケット・カルテ2月号

美元/日元汇率本月初处于 157 日元兑 1 美元的低位,目前正趋于日元贬值,约为 158 日元。这是因为,高市首相解散众议院的计划被报道并实际宣布解散,朝野双方都宣布了削减消费税的积极政策,导致财政扩张预期上升,日元因担心通胀加速而面临贬值压力。然而,对外汇干预的谨慎态度支撑了日元。此外,美联储主席鲍威尔成为司法机关刑事调查对象,美欧因格陵兰岛问题紧张升级,美元信心和美国经济担忧导致美元走软,日元贬值进程受到压制。众议院选举将于2月8日举行,但在此之前,随着人们关注财政扩张,日元可能会继续贬值。如果当前执政党因政府支持率较高而增加选举席位,财政扩张预期可能会更加强烈。大选后日元兑美元汇率很有

IEEE 人工智能汇刊,第 7 卷,第 1 期,2026 年 1 月

IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 7, Issue 1, January 2026

1) 量子机器学习在分类中的应用的系统回顾作者:Ehsan Mohammadsavadkohi, Niusha Shafiabady, James Vaklian页数:4 - 212) 生成人工智能时代大型语言模型基准的不足作者:Timothy R. Mcintosh, teo susnjak, nalin arachchilage, tong liu, dan xu, Paul Waters, Malka N. Halgamugpages: 22 - 393) 评论:在线私有模式多对象跟踪的最新进展作者:shavantrevva bilalakeri,karunakar a。 kotegar

三一堂不能将机会与能力混为一谈 |字母

Trinity Hall mustn’t confuse opportunity with ability | Letters

约瑟夫·奥克利 (Joseph Oakley) 表示,剑桥大学学院面临着回归奖励优势而非潜力的招生文化的风险,而黛西·肖 (Daisy Shaw) 则敦促州立学生不要放弃斗争。加上道格拉斯·罗宾逊教授的一封信作为剑桥三一学院综合学校教育的校友,我很沮丧地读到了您最近关于该学院新招生方法的文章(剑桥学院以精英私立学校为招生对象,1 月 7 日)。我选择三一学院正是因为其包容性、反精英主义的精神。我从中部地区(一个代表性不足的地理区域)来到剑桥,接受了良好的公立教育,对语言充满热情,但对许多同龄人享有的教育特权知之甚少。继续阅读...

Kupid AI 聊天机器人评论:定价选项和功能范围

Kupid AI Chatbot Review: Pricing Options and Functional Scope

Kupid AI 通过消除传统助手中的许多结构限制来支持开放式对话。该系统会适应对话语气和上下文,而不是迫使用户做出标准的、规避风险的回复。工作原理 当此页面出现时,用户已经开始对话。在聊天空间中,输入角色名称和简短的场景,以便您对交互对象的情况有一定的了解。要开始聊天,用户会立即跳转到屏幕底部的消息字段。它的行为就像您期望的聊天框一样:点击它,写下您的 [...]

量子神经网络或许能够欺骗不确定性原理

Quantum neural network may be able to cheat the uncertainty principle

计算表明,将随机性注入量子神经网络可以帮助其确定量子对象的属性,否则根本难以访问

弗拉基米尔·普京的标志性伪科学

Vladimir Putin's Signature Pseudoscience

斯拉瓦·阿马纳茨基 (Slava Amanatski),怀疑论者 很少有人认真对待普京及其随从的伪科学言论。在俄罗斯本土,他们经常成为讽刺的对象。在西方,...

特朗普正在东翼下方建造大型数据中心吗?如果是这样,为什么?

Is Trump Building a Massive Data Center Beneath the East Wing? If So, Why?

东翼重做是否打算包括大型数据中心/命令安装?如果有,主要关注的对象是什么?

Infinidat 的最新升级应该会让勒索软件窃贼胆战心惊

Infinidat's latest upgrades should make ransomware thieves shiver

赞助帖子 想要保护自己免受勒索软件的侵害吗?加快您的恢复时间。首先是有效的备份存储备份存储库已成为勒索软件攻击的归零地。犯罪分子知道,如果他们能够擦除您的备份,他们就将您逼入绝境。在攻击中幸存和编写赎金支票之间的区别通常归结为一件事:验证和恢复干净数据的速度有多快。传统的备份目标并不是针对速度和验证与容量同样重要的新现实而构建的。 Infinidat 的 InfiniBox G4 已成为传统备份应用程序和特定于应用程序的备份(例如 Oracle RMAN)的备份存储库目标的首选产品。不用说,InfiniBox 仍然拥有其所有主要存储功能,提供紧密集成的多协议功能,包括根植于 InfuzeOS

谁购买日本政府债券? ~日本央行退出中稳定消费

日本国債を誰が買う?~日銀撤退が進む中での安定消化に向けて

■概要 在日本央行货币政策正常化和财政扩张预期的背景下,2025年日本国债收益率大幅上涨。同时,一直大量购买国债救市的日本央行减少购买,也产生了影响。目前为止,银行和海外投资者主要承担的是增发国债和日本央行减持,但从稳定消费的角度来看,过度依赖存在风险。因此,本文以持有率仍较低的家庭为研究对象,考察个人国债的作用。虽然个人政府债券具有保本和提前取消等特点,但由于利率相对于市场收益率较低,主要的10年期可变债券的销售一直疲软。通过提高产品质量、扩大产品阵容来扩大家庭的选择范围,不仅可以增加家庭现实的投资方式,而且有利于稳定国债消费、抑制收益率突变,达到一箭双雕的效果。 ■目录 介绍 1 - 谁在

YOLOv1 损失函数演练:所有人的回归

YOLOv1 Loss Function Walkthrough: Regression for All

解释 YOLOv1 如何衡量其对象检测和分类预测的正确性YOLOv1 损失函数演练:所有人的回归首先出现在《走向数据科学》上。

正如亚当·斯密所说,我们交换礼物是否是因为我们不仅渴望被爱,而且渴望变得可爱?

Do we exchange gifts because we desire, as Adam Smith said, not only to be loved, but to be lovely?

参见亚当·斯密和《自由基金公司的可爱》。以下是《道德情操论和语言起源》(斯图尔特编)的完整引用:“人自然地渴望,不仅希望被爱,而且希望成为可爱的人;或者成为自然而适当的爱的对象。他自然地害怕,不仅害怕被恨,而且害怕被憎恨;或者成为自然而适当的爱的对象。他不仅渴望得到赞扬,而且渴望成为值得赞扬的对象;或者,他不仅渴望成为值得赞扬的对象,而且害怕成为值得谴责的对象;或者,成为尽管不应该受到谴责的对象,但却成为值得谴责的对象。”我在阅读《完美的圣诞节是次优的:从经济角度来看送礼效率低下》时想到了亚当·斯密的理论。这是哈佛大学经济学教授罗兰·弗莱尔提出的“昂贵信号”的一个例子。看来,这种“昂贵的信号”

日本房地产投资市场规模(2025年)——“收益房地产”的资产规模约为352.1万亿日元(较上次+37.0万亿日元)。自上次调查以来,所有用途均已扩大。

わが国の不動産投資市場規模(2025年)~「収益不動産」の資産規模は約352.1兆円(前回比+37.0兆円)。すべての用途が前回調査から拡大。

■概要 日本房地产投资市场继续表现良好。在预测房地产投资市场的未来时,重要的是要考虑作为投资对象的“收益房地产”的资产规模有多大。此外,继续了解“用途”和“区域”的细分也很重要。 Nissay研究所和价值研究所正在联合开展日本房地产投资市场规模调查,这已是该调查第五次进行。调查结果显示,日本“收益型房地产”的资产规模预计约为352.1万亿日元(+37.0万亿日元,比上次调查+11.7%),“投资级房地产”的资产规模估计约为222.1万亿日元(+27.5万亿日元,比上次调查+14.1%)。从“收益性房地产”用途来看,“办公室”占比最大,约为126.8万亿日元(36%),其次是“出租住宅”,约91

我们视野中的数字影响我们感知空间的方式

Numbers in our sights affect how we perceive space

研究人员发现,数字信息会影响我们对空间的感知,揭示与对象处理和数字相互作用相关的偏见。

具有多模式提示的统一开放世界分割

Unified Open-World Segmentation with Multi-Modal Prompts

近年来,开放世界图像分割技术迅速发展,包括开放词汇分割和上下文分割。尽管如此,现有方法仅限于单一模态提示,缺乏复杂的对象感知提示所需的灵活性和准确性。在这项工作中,我们提出了 COSINE,一个统一的开放世界分割模型,它整合了开放词汇分割和上下文分割。通过将开放词汇任务和上下文分割任务构建为可提示的分割任务,COSINE 支持多种输入模式……

“机器人,给我做张椅子”

“Robot, make me a chair”

人工智能驱动的系统允许用户通过用文字描述来设计和构建简单的多组件对象。