嵌入的关键词检索结果

综合声音揭示了我们技术中嵌入的深根性别偏见

Synthetic Voices Shed Light on the Deep-Rooted Gender Biases Embedded in our Tech

信息技术对社会的影响的专家考虑说话的机器如何获得男性和女性的声音

使用嵌入的 Amazon Q 为您的网站或 Web 应用程序添加生成式 AI 体验

Add a generative AI experience to your website or web application with Amazon Q embedded

Amazon Q 嵌入式功能可让您在网站或应用程序中嵌入托管的 Amazon Q Business 助手,以创建更加个性化的体验,从而提高最终用户的工作效率。在这篇文章中,我们将演示如何使用 Amazon Q 嵌入式功能使用基本 HTML 或 React 将 Amazon Q Business 助手添加到您的网站或 Web 应用程序中。

嵌入的五个关键考虑因素经济发展规划中的公平性

Five Key Considerations for Embedding Equity in Economic Development Planning

Smart Growth America 的 2024 年公平峰会是该活动的首次现场版本,邀请了鼓舞人心的演讲者提供真正的……

詹妮弗·伯克希尔(Jennifer Berkshire):一条新的道路,机会较少,社会流动性较小

Jennifer Berkshire: A New Path, with Less Opportunity and Less Social Mobility

珍妮弗·伯克希尔(Jennifer Berkshire)总结了特朗普一项大丑陋预算法案中嵌入的恶意目标。它将扩大底部和顶部的距离之间的距离。它将减少可以支付研究生学位的学生人数。所有人都可以确保非常富裕的A […]

如何不误导您的数据驱动故事

How Not to Mislead with Your Data-Driven Story

数据讲故事可以启发 - 但也可以欺骗。当有说服力的叙事符合有偏见的框架,樱桃挑选的数据或误导性视觉效果时,见解会冒险成为幻想。本文探讨了在数据驱动的讲故事中嵌入的隐藏偏见,从诱惑美丽的图表到AI基础生成的见解的安静影响,并提供了实用的策略来讲述不仅令人信服的故事,而且不仅具有可靠,透明,并依靠真实。

Mershon博士后访问Eda Ayaydin同胞在北极学院发表文章

<a href="https://www.thearcticinstitute.org/one-must-imagine-sisyphus-happy-geo-epistemology-arctic/" title="Mershon Postdoctoral Visiting Fellow Eda Ayaydin publishes article in The Arctic Institute">Mershon Postdoctoral Visiting Fellow Eda Ayaydin publishes article in The Arctic Institute</a> <i class="external-news-link"></i>

Eda Ayaydin在北极研究所的文章批判性地研究了北极理事会评估非北极国家观察者的过程中嵌入的符号和话语二分法…

新共和国:未接受教育的共和党情节

The New Republic: The GOP Plot to Un-Educate America

这是一篇令人震惊且令人恐惧的文章,内容涉及特朗普一项丑陋的预算法案中嵌入的毒药。它包含一个破坏学生援助计划的计划,该计划已经补贴了中等收入和低收入学生的高等教育成本。该计划在2025年900页项目中进行了描述。前几代立法者[…]

wordsmith ai包$ 2500万 +首席执行官访谈

Wordsmith AI Bags $25m + CEO Interview

Wordsmith AI已筹集了由Index Ventures领导的2500万美元的A系列资金。新现金将用于支持其嵌入的目的...

AI在网络安全方面的未来:乐观

The future of AI in cybersecurity in a word: Optimistic

赞助的帖子认为人工智能是您嵌入的Allyai实时重塑网络安全,从而增加了战场两边的赌注。对于防御者来说,它会大规模带来速度,精度和自动化,帮助安全团队提早发现威胁,并比以往任何时候都更快。但是对手并没有静止。他们正在利用AI来提高自己的战术,加速攻击并以前所未有的精致来探测防御措施。

基于阿格拉村的顾问评估:第1阶段报告

AGRA Village-Based Advisors Evaluation: Phase 1 Report

Mathematica对AGRA的基于村庄的顾问(VBA)计划进行了混合方法评估,该计划评估了该计划对VBAS本身的影响,嵌入的系统变化以及影响的系统以及该计划的可持续性的前景。

上诉法院清除了Doge访问2个代理商的数据的方式

"The Avalanche Has Really Just Started" - Credit Market Cracks Raise Fears Of Bankruptcy Wave

“雪崩真的已经开始了” - 信贷市场的破解引起了一周前对破产的恐惧,在众所周知的关税繁殖物袭击了旋转的市场对象之前,我们警告说,裂缝开始出现在信贷市场上...信贷开始出现。信贷开始破解,即Fin.finally the Fien the Fircly of Ferce week.twitter.com.twitter.com.twitter.com/1azfogagedeve@zerefeve- Zerefeve@zerefeff ...后来,事情开始“迅速升级”……尽管股票反弹(在混乱和头条鲁莱特的头条新闻中)仍然压力很大,而萨巴资本管理的创始人Boaz Weinstein警告说,彭博人在

IEEE 神经网络和学习系统学报,第 36 卷,第 1 期,2025 年 1 月2025年

IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 36, Issue 1, January 2025

1) 特邀编辑:可信联邦学习专题作者:Qiang Yang, Han Yu, Sin G. Teo, Bo Li, Guodong Long, Chao Jin, Lixin Fan, Yang Liu, Le Zhang页数:5 - 52) 联邦推荐系统综述作者:Zehua Sun, Yonghui Xu, Yong Liu, Wei He, Lanju Kong, Fangzhao Wu, Yali Jiang, Lizhen Cui页数:6 - 203) 从梯度进行生成图像重建作者:Ekanut Sotthiwat, Liangli Zhen, Chi Zhang, Zengxiang

每周回顾 2024 年 12 月 27 日

Weekly Review 27 December 2024

我上周在 Twitter 上发布的一些有趣的链接(我也在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接):为什么人工智能仍然无法处理大块文本:https://arstechnica.com/ai/2024/12/why-ai-language-models-choke-on-too-much-text/一旦经过训练,人工智能就会固守自己的观点,即使经过再训练也是如此:https://techcrunch.com/2024/12/18/new-anthropic-study-shows-ai-really-doesnt-want-to-be-force

贸易不是白白赚来的钱 — Stephanie Kelton

Trade Isn't Money for Nothing — Stephanie Kelton

在 MMT 术语中,进口是实际收益,出口是实际损失,其中“实际”是指生产中使用的资源(包括嵌入的劳动力)中的“东西”。进口国获得的商品是出口国社会成员无法享受的,尽管他们生产了这些商品,而进口国社会成员享受这些商品,而不是实际生产者。因此,从实际角度而非金融角度来看,进口商在用货币兑换实际商品方面获得了更好的交易——几乎。进口意味着进口商在交易中获得嵌入劳动力,这可能会对进口国的就业产生负面影响。出口通过创造就业机会对劳动力产生相反的影响。但这些工作是为其他人而不是生产国生产商品。关注交换的金融方面掩盖了这一点。特朗普团队似乎过于关注国际交易的金融方面。另一方面,与净进口国美国不同,中国是净出

使用 Amazon Q Business 回答文档中嵌入表格中的问题

Answer questions from tables embedded in documents with Amazon Q Business

Amazon Q Business 推出了对表格搜索的支持,您可以使用该功能从 Amazon Q Business 中获取的文档中嵌入的表格中提取答案。表格搜索是 Amazon Q Business 中的一项内置功能,可无缝跨多个域运行,无需管理员或最终用户进行设置。在这篇文章中,我们获取了包含表格的不同类型的文档,并向您展示了 Amazon Q Business 如何响应与表格中的数据相关的问题。

使用 CLIP 样式编码器进行零样本定位

Zero-Shot Localization with CLIP-Style Encoders

我们如何才能看到视觉编码器所看到的内容?Stephan Widua 在 Unsplash 上的照片想想您最喜欢的预训练视觉编码器。我假设您选择了 CNN(卷积神经网络)或 ViT(视觉变换器)的某种变体。编码器是将图像映射到 d 维向量空间的函数。在此过程中,图像被转换为​​特征图序列:作者提供的图片。特征图 (w × h × k) 可以被认为是收集的 k 维补丁嵌入的 2D 数组,或者等效地,具有 k 个通道 f₁, … fₖ 的粗略图像 (w × h)。CNN 和 ViT 都以各自的方式将输入图像转换为特征图序列。当图像穿过其层时,我们如何才能看到视觉编码器所看到的内容?零样本定位方法旨在

新的 DNA 发现揭示了察沃臭名昭著的食人狮

New DNA findings shed light on Tsavo's infamous man-eating lions

科学家从察沃狮子颌骨中嵌入的毛发中提取出 DNA,揭示了它们活着时吃的猎物种类。

Cicada 勒索软件可能是 BlackCat/ALPHV 的品牌重塑和升级

Cicada ransomware may be a BlackCat/ALPHV rebrand and upgrade

研究人员发现许多相似之处,以及令人讨厌的新定制,例如嵌入的被盗用户凭据Cicada3301 勒索软件自 6 月被发现以来已造成至少 20 名受害者,据以色列终端安全公司 Morphisec 的安全研究人员称,它与臭名昭著的 BlackCat 勒索软件有“惊人的相似之处”。