The Math Behind Why Mexico’s Cartel War is a Never-Ending Nightmare
卡特尔是墨西哥第五大雇主。他们招募的速度比政府逮捕的速度还快。
Leonardo da Vinci Was Right: The Mathematical Secret of Tree Art
研究人员发现，我们在艺术中识别树木的能力与称为分支直径缩放指数的数学原理有关。这种模式在真实的树木中发现，出现在艺术风格和文化中，甚至使抽象的描述仍然可以识别。虽然艺术美是主观的，但我们在[...]
Принцип Дирихле: математика доказала, что вы не так уникальны, как думаете
毛羽是展示狄利克雷原理背后数学原理的理想方式，该原理于 1622 年首次提出。
How the maths of queuing can make lines more efficient
从商店到拼车应用，排队无处不在。Peter Rowlett 解释了排队背后的数学原理如何帮助我们减少排队时间
XPER: Unveiling the Driving Forces of Predictive Performance
一种分解您最喜欢的性能指标的新方法照片由 Sira Anamwong 在 123RF 上拍摄与 S. Hué、C. Hurlin 和 C. Pérignon 合著。I - 从解释模型预测到解释模型性能敏感 AI 系统的可信度和可接受性在很大程度上取决于用户理解相关模型或至少是其预测的能力。为了揭开不透明 AI 应用的面纱，可解释 AI (XAI) 方法（例如事后可解释性工具（例如 SHAP、LIME））如今被广泛使用，并且从其输出中产生的见解现在已被广泛理解。除了单个预测之外，我们在本文中展示了如何使用可解释性能 (XPER) 方法识别任何分类或回归模型的性能指标（例如 AUC、R2）的驱动因
The Math Behind Multi-Head Attention in Transformers
深入探究 Transformer 和 LLM 中的秘密元素多头注意力。让我们探索它的数学原理，并从头开始用 Python 构建它DALL-E 生成的图像1：简介1.1：Transformer 概述Vaswani 等人在其论文“Attention is All You Need”中介绍的 Transformer 架构已经改变了深度学习，尤其是在自然语言处理 (NLP) 领域。Transformer 使用自注意力机制，使它们能够一次性处理所有输入序列。这种并行处理允许更快地计算并更好地管理数据中的长距离依赖关系。这听起来不熟悉？别担心，因为它会在本文的末尾出现。让我们首先简单看一下 Transfo
Architecture and Construction Through Mathematics
您花时间参观的每栋建筑——学校、图书馆、房屋、公寓大楼、电影院，甚至您最喜欢的冰淇淋店——都是数学原理应用于设计和建造的产物。您是否曾想过建筑专业人士如何结合数学来创建您每天进出的常见结构？什么是建筑？之前 […]通过数学进行建筑和施工的文章首先出现在 Discovery Education 博客上。
Smackdown of Top AI Image Generators: The Winner, Runner Up, & The Rest!
AI 图像生成器为创新型教育工作者提供了新的、令人兴奋的可能性，无论是对他们的学生还是他们自己。它们已经成为突破性的工具，为创新型教育工作者提供了大量新的机会。无论是说明抽象概念、制作历史可视化，还是在课堂上增强创造力，这些工具都是宝贵的资源。创新型教育工作者意识到使用图像时考虑道德问题的重要性，例如引用来源和合理使用。这会使搜索图像以增强学习材料变得困难。AI 图像生成器是一种实用工具，教育工作者可以用它来满足此类需求，而无需通过订阅付费图像服务来花费大量金钱。以下是您需要了解的内容：多功能性：AI 生成的图像可以以视觉上吸引人的方式说明抽象概念、历史事件甚至数学原理。可访问性：这些工具允许
The theory behind Latent Variable Models: formulating a Variational Autoencoder
解释生成学习和潜在变量模型背后的数学原理以及变分自动编码器 (VAE) 的制定方式（包括代码）
