Physicists identify key mechanism behind chiral charge density wave in TiSe₂
手性是某些分子、亚原子粒子、生物体和其他物理或生物系统的一种特性。这种特性意味着这些系统的底层结构缺乏镜像对称性。
A Novel Approach to Detect Coordinated Attacks Using Clustering
揭示隐藏的模式：对恶意行为进行分组聚类是无监督机器学习中的一种强大技术，它根据给定数据的固有相似性对其进行分组。与分类等依赖预先标记的数据来指导学习过程的监督学习方法不同，聚类对未标记的数据进行操作。这意味着没有预定义的类别或标签，相反，算法会在不事先知道分组应该是什么样子的情况下发现数据的底层结构。聚类的主要目标是将数据点组织成簇，其中同一簇内的数据点彼此之间的相似性高于不同簇中的数据点。这种区别使聚类算法能够形成反映数据中自然模式的组。本质上，聚类旨在最大化簇内相似性，同时最小化簇间相似性。这种技术在需要查找数据中隐藏的关系或结构的用例中特别有用，这使得它在欺诈检测和异常识别等领域很有价值
Does Semi-Supervised Learning Help to Train Better Models?
评估半监督学习如何利用未标记数据作者提供的图片 — 使用 Bing 中的 Image Creator 创建数据科学家面临的最常见挑战之一是缺乏足够的标记数据来训练可靠且准确的模型。标记数据对于监督学习任务（例如分类或回归）至关重要。但是，在许多领域，获取标记数据可能成本高昂、耗时或不切实际。另一方面，未标记数据通常很容易收集，但它们不提供任何直接输入来训练模型。我们如何利用未标记数据来改进我们的监督学习模型？这就是半监督学习发挥作用的地方。半监督学习是机器学习的一个分支，它结合标记和未标记数据来训练一个比单独使用标记数据表现更好的模型。半监督学习背后的直觉是，未标记的数据可以提供有关数据底层结
The Applications of Generative AI in Various Industries
生成式 AI 是指一类人工智能模型，旨在通过从现有数据中学习模式来生成新的原创内容。生成式 AI 模型，例如生成对抗网络 (GAN) 和 GPT-4 等转换器，可以通过理解和模仿输入数据的底层结构来创建文本、图像、音乐等。与专注于识别模式和做出预测的传统 AI 不同，生成式 AI 可以产生通常与人类创造的内容难以区分的新颖输出。这种能力使其在各种应用中具有无价的价值，它可以增强创造力、效率和创新。在本文中，我们将探讨生成式 AI 在各个行业中的应用。此外，我们将分析生成式 AI 的挑战和道德考虑，并向您展示如何安全负责地使用生成式 AI。那么，让我们开始吧！生成式人工智能生成式人工智能：简介生
Artificial Intelligence: Generative AI Technologies and Their Commercial Applications
GAO 发现生成式人工智能可以根据用户的提示创建文本、图像、音频或视频等内容。生成式人工智能与其他人工智能系统的不同之处在于，它能够生成新颖的内容，需要大量的数据进行训练，并且模型的规模和复杂性更高。生成式人工智能模型的其他几个显著差异包括：使用自然语言进行提示，以及理解和解释模型决策的难度增加。生成式人工智能系统采用多种模型架构或底层结构。这些系统被称为神经网络，大致模仿人类大脑，可识别数据中的模式。多种因素的融合推动了生成式人工智能的快速发展：大型数据集的可用性、深度学习算法的改进和增强以及计算能力。生成式人工智能模型的训练需要大量数据，其中大部分数据通常来自互联网上的公开信息，其中可能包
