Nokia to lead multimillion-euro robotics and unmanned technology project
诺基亚已被选为Proactif，这是由欧盟筹码联合承诺资助的项目。该项目旨在增强欧洲在ECS技术方面的技术弹性和领导力，并支持欧洲无人机和机器人行业的自主权。该财团预计将产生约9000万欧元的收入，50种产品，超过[…]
What is a Derivative? Understanding the Cornerstone of Calculus
为什么重要：探索微积分中的导数概念，从基本定义到高级应用。了解导数如何塑造数学。
Air Force taps Leidos to lead digital infrastructure for connect-everything effort
这份价值 3.03 亿美元的合同要求该公司负责先进战斗管理系统数字基础设施网络的规划和分析。
MM1.5: Methods, Analysis & Insights from Multimodal LLM Fine-Tuning
我们提出了MM1.5，这是一个新的多模式大语言模型（MLLMS），旨在增强文本丰富的图像理解，视觉参考和接地以及多图像推理的能力。在MM1体系结构的基础上，MM1.5采用了以数据为中心的方法来模型培训，系统地探索了整个模型培训生命周期中各种数据混合物的影响。这包括用于连续预训练的高质量OCR数据和合成字幕，以及用于监督微调的优化视觉指导数据混合物。我们的型号范围为1B…
Loft Dynamics 是合格虚拟现实 (VR) 飞行模拟训练设备 (FSTD) 领域的全球领导者，今天宣布推出一套行业领先功能，以更高效、更有效地解决全球飞行员短缺和高培训相关事故率的问题。其中的核心是 LofTWIN，这是一种虚拟演示模式，可将世界知名飞行员和飞机原始设备制造商 (OEM) 的教练的飞行指导数字化。该工具使他们的专业知识在 Loft Dynamics 的全球模拟器网络中具有沉浸感、可访问性和可扩展性。此外，Loft Dynamics 正在推出新的模拟，包括夜视镜 (NVG) 和白化/电压下降条件，使基于技能和场景的培训更安全，并使模拟更逼真。下一代解决方案：沉浸式硬件和
Einstein Was the Greatest Physicist but Was Economically Illiterate
爱因斯坦的名字是才华的代名词，但他的高智商并没有转化为合乎逻辑的经济思维。相反，爱因斯坦信奉社会主义，认为人们可以像指导数学方程一样指导经济。
Marine Weather Forecasts Are Getting an AI Upgrade
杰克·斯宾克 (Jake Spink) 在英属哥伦比亚崎岖的海岸捕鱼已有四十年。现在，作为不列颠哥伦比亚海岸引航员协会的主席，该协会由训练有素的船长组成，负责引导数千艘油轮、游轮和其他大型船只进入该省的港口...
How to Build a Competency Framework for Data Science Teams
对于那些领导数据科学团队的人来说，以下 6 项基本能力可以以稳健和客观的方式将初级人员与高级人员区分开来。继续阅读 Towards Data Science »
在这次富有洞察力的采访中，我们采访了全球领先的 IT 解决方案提供商 Mphasis 的首席解决方案官 Srikumar Ramanathan。凭借三十多年的经验，Srikumar 一直处于金融服务技术创新的前沿。从早期在新加坡衍生品交易所进行系统现代化到领导数字化转型工作 [...]
Lufthansa Cargo appoints Kulkarni to new global sales role
汉莎货运已任命 Anand Kulkarni 担任新设立的全球市场主管一职，负责领导数字和... 阅读更多文章汉莎货运任命 Kulkarni 担任新的全球销售职务首次出现在 Air Cargo News 上。
Heat Diffusion in a Thin Metal Rod
热扩散方程的解满足傅里叶级数如果你加热绝缘金属棒的一小部分并将其放置一段时间，会发生什么？我们日常的热扩散经验让我们预测温度会逐渐趋于均匀。在完美绝缘的情况下，热量将永远留在金属中。这是对现象的正确定性描述，但如何定量描述它？照片由 Jonny Gios 在 Unsplash 上拍摄我们考虑包裹在绝缘材料中的细金属棒的一维问题。绝缘层可防止热量从侧面逸出杆，但热量可以沿杆轴流动。您可以在此处找到本文使用的代码。热扩散方程热扩散方程是一个简单的二阶微分方程，包含两个变量：x ∈ [0, L] 是沿杆的位置，t 是时间，u(x, t) 是温度，α 是材料的热扩散率。通过检查热扩散方程，我们可以对温
Soft Computing, Volume 28, Issues 9-10, May 2024
1) 使用改进的 SSO 算法对绿色能源集成微电网电力系统进行优化频率控制作者：A. Deepa、Arangarajan Vinayagam...Andrew Xavier Raj Irudayaraj页数：6423 - 64462) 动态适应度距离平衡随机分形搜索 (dFDB-SFS 算法)：一种用于全局优化和精确光伏建模的有效元启发式方法作者：Hamdi Tolga Kahraman、Mohamed H. Hassan...Salah Kamel页数：6447 - 64743) 一种用于大规模多目标优化问题的基于快速插值的多目标进化算法作者：Zhe Liu、Fei Han...Jing J
Software AG объявила о ключевых кадровых перестановках
公司决定聘任新的技术总监和营销总监。因此，特别是担任首席技术官并领导数字化转型技术开发的 Wolfram Jost 博士将离开公司，去寻求外部的新机会。
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
