2024/06/20 DARPA Researchers Highlight Application Areas for Quantum Computing
在探索量子计算机变革潜力的过程中，关于量子的讨论中仍然缺少一个基本要素：哪些基准可以预测未来的量子计算机是否具有真正的革命性？ 2021 年，DARPA 的量子基准测试计划启动，目标是重新发明衡量量子计算进展的关键指标，并将科学严谨性应用于通常未经证实的关于量子计算未来前景的说法。
Нейронная сеть расширит зоны применения круиз-контроля в России
Ralient 发布了一段视频，展示其神经网络如何在困难条件下寻找公共道路上的标记。
Developing compostable, single-use tableware
自2021年7月3日以来，欧盟已禁止许多一次性塑料产品，因此不再生产或销售它们。但是，对于所有应用领域来说，更环保的可重复使用的解决方案并不是可行的替代方法。例如，缺乏针对贸易展览，节日和其他活动的功能性，环保单利用项目的解决方案。
保険会社の人工知能（AI）ガバナンスに向けた意見（欧州）－欧州保険協会の回答書より
■摘要：《 AI法规法》于2024年在欧盟生效。此外，EIOPA（欧洲保险和公司养老金监督组织）发表了有关AI相关问题和保险公司的风险管理的治理等，欧洲保险公司等于2025年2月10日，欧洲保险和公司退休金监督组织发表了一份提案文件，等等，欧洲保险协会于5月12日发表了意见。这说明了阐明法规范围的请求，并避免根据其他法律与AI法规重叠并使其保持一致。 ■目录1-引言2的观点1 |提案的背景和目的2 |提案的范围3 |基于风险的方法和相称性4 |关于使用AI 5 |的风险管理系统关于AI使用的公平和道德方面6 |关于数据治理7 |文档和记录存储8 |透明度和解释性9 |关于人类监视10 |关于准
Laurence Sotsky, Founder and CEO of Incentify – Interview Series
劳伦斯·索斯基（Laurence Sotsky）是Concovify的首席执行官，并监督所有业务和技术运营。他是一位经验丰富的技术主管，拥有丰富的高增长公司并推动SaaS应用领域的创新经验。作为一名出色的首席执行官，他成功地建立和管理了高绩效组织，拥有丰富的国际经验，并导致三个先前的组织进入[…]劳伦斯·索斯基（Post Laurence Sotsky），《美味佳肴》的创始人兼首席执行官 - 访谈系列首次出现在Unite.ai上。
OpenAI planerar att lansera sin första modell med öppen källkod och resonemangsförmågor
OpenAI的首席执行官Sam Altman最近宣布了计划在未来几个月内推出新的“开放权重” AI模型，这标志着自2019年GPT-2以来的第一个此类模型。该新模型旨在提高AI的理解和推理，这可能会改变语言模型在不同应用领域的使用方式。 Open Weight Model将[…] OpenAI Plan计划启动其第一个具有开源代码和推理能力的模型，首次出现在AI新闻上。
International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) 2025
Apple赞助了IEEE国际声学，语音和信号处理（ICASSP），该会议于4月6日至11日在印度海得拉巴举行。 ICASSP是信号处理及其应用领域的会议。以下是ICASSP 2025的苹果赞助研讨会和活动的时间表。
The Method of Moments Estimator for Gaussian Mixture Models
音频处理是数字信号处理 (DSP) 和机器学习最重要的应用领域之一。对声学环境进行建模是开发数字音频处理系统（例如：语音识别、语音增强、声学回声消除等）的重要步骤。声学环境中充满了背景噪音，这些噪音可能来自多个来源。例如，[…]The post The Method of Moments Estimator for Gaussian Mixture Models appeared first on Towards Data Science.
Adaptive Training Distributions with Scalable Online Bilevel Optimization
在网络规模语料库上进行预训练的大型神经网络是现代机器学习的核心。在这种范式中，大型异构预训练数据的分布很少与应用领域的分布相匹配。这项工作考虑在拥有反映目标测试条件的少量数据样本的情况下修改预训练分布。我们提出了一种算法，该算法受到最近将此设置表述为在线双层优化问题的启发。考虑到可扩展性，我们的算法优先考虑在可能... 的训练点计算梯度。
科隆，2025 年 1 月 28 日——机器人的应用领域越来越广泛，从工厂生产到老人护理。使各种规模的公司都能充分利用自动化解决方案的潜力，从而提高竞争力……继续阅读→
ZEISS and Mindpeak partner to advance Multiplex Immunofluorescence (mIF) solutions for pathology
蔡司与人工智能病理学解决方案的先驱 Mindpeak 合作，开发了一种集成的多重免疫荧光 (mIF) 解决方案，为研究、诊断和临床应用领域的病理学家提供服务。Mindpeak 在基于人工智能的病理组织图像分析方面的专业知识，尤其是通过其为临床常规应用而建立的算法，补充了蔡司用于 mIF 研究应用的先进仪器和软件……
Precision Perfected: How Nuclear Clocks Are Changing Time
科学家正在使用四氟化钍薄膜开发核钟，这种核钟的放射性比以前的型号更低，成本效益更高，可能会彻底改变精密计时。这项新技术由一个合作研究团队率先发明，使核钟更易于获取和扩展，可能很快就会从实验室环境进入电信等实际应用领域 [...]
赛默飞世尔科技推出了 Invitrogen Vivofectamine™ 递送解决方案，提供高性能脂质纳米颗粒 (LNP) 技术，用于非病毒递送核酸，帮助推进生命科学研究和基因医学发展。这种创新的 LNP 产品组合由 6,000 多种合理设计、化学性质多样的可电离脂质精选而成，为各种应用领域提供体内递送解决方案，具有所需的效率、特异性和安全性......
Synthetic Dimension Breakthrough Propels Quantum Tech to New Heights
INRS 的研究人员开发了一种能够产生和操纵光量子态的合成光子晶格，为从量子计算到安全量子通信协议等应用领域的有希望的进步铺平了道路。这项研究由法国国家科学研究所 (INRS) 的 Roberto Morandotti 教授与 [...] 的团队共同指导
New generative AI tools open the doors of music creation
我们最新的AI音乐技术现已在MusicFX DJ，Music AI Sandbox和YouTube短裤 宣布一套全面的，开放的稀疏自动编码器，用于语言模型可解释性。 新的AI系统设计成功结合靶分子的蛋白质，具有推进药物设计，疾病理解等的潜力。 使用深度学习来解决计算量子化学中的基本问题并探索物质与光的相互作用 该模型可以极大地提高性能，并在跨模式的长篇文化理解中取得了突破。 在自然通信中发表的一系列实验中，我们发现证据表明人类判断确实受到对抗性扰动的系统影响。 这是人工智能（AI）研究及其实用应用领域中令人难以置信的一年。 在自然界发表的一篇论文中，我们介绍了FunSearch，这是
The development and impact of tin selenide on thermoelectrics | Science
热电技术在过去 20 年中经历了快速发展，最有前景的应用领域是发电和主动冷却。在现有的热电材料中，硒化锡 (SnSe) 的发展尤其迅速……
今年，我们的合作伙伴 Gazinformservice 庆祝成立 20 周年。为了纪念这一盛事，《专家》杂志分析中心发布了一本电子书，其中行业领先的专家对信息安全市场的发展进行了预测。 21世纪的远见者是科学技术领域的分析师、专家。本书介绍了这些信息安全领域的远见卓识者和知名专家的 22 项原创预测，他们在书中分享了对未来三年行业发展的看法。 SOC并给出了来年的预测。现代信息安全监控中心（安全运营中心（SOC））面临着新的挑战，这些挑战与网络攻击、隐藏和持续的 APT 攻击数量的增加、来自 NTA、EDR 等其他来源的安全事件流的增加有关。 XDR，招聘和培训分析师处理安全事件的复杂性。人工
Hands-On Imitation Learning: From Behavior Cloning to Multi-Modal Imitation Learning
最突出的模仿学习方法概述，并在网格环境中进行测试照片由 Possessed Photography 在 Unsplash 上拍摄强化学习是机器学习的一个分支，它涉及通过标量信号（奖励）的引导进行学习；与监督学习相反，监督学习需要目标变量的完整标签。一个直观的例子来解释强化学习，可以用一所有两个班级的学校来解释，这两个班级有两种类型的测试。第一节课解决了测试并获得了完全正确的答案（监督学习：SL）。第二节课解决了测试并只获得了每个问题的成绩（强化学习：RL）。在第一种情况下，学生似乎更容易学习正确的答案并记住它们。在第二节课中，任务更难，因为他们只能通过反复试验来学习。然而，它们的学习更加稳健，
