Prototyping Gradient Descent in Machine Learning
使用随机 /批次GD的数学定理和信用交易预测，机器学习中的原型梯度下降首先是在迈向数据科学的。
What Is Runway Slope and Gradient?
跑道坡度或梯度是指沿跑道长度的高程变化。它通常表达出什么是跑道坡度和梯度？首先出现在通往航空世界的航空航天道上。
Harnessing gradient doping boosts end-pumped Nd:YAG laser performance
在最新的研究中发表了《光学与激光技术与红外物理与技术》，由中国科学院赫菲物理科学学院教授领导的研究团队引入了一种新颖的低热效率梯度型水晶，以驯服了高效果的亮度，并改善了高效应的ND：
Low-viscosity oil boosts a microfluidic device, enabling safer cell studies and gradient generation
日本Toyohashi技术大学的研究人员与阿根廷的转化医学与生物医学工程研究所（IMTIB）和印度马德拉斯印度理工学院合作，已提升了一种多功能微流体设备的“ PDMS Slipchip”。通过使用低粘度硅油并微调制造过程，它们使Slipchip对基于细胞的实验更可靠，并且更简单地创建了浓度梯度。日本Toyohashi技术大学的研究人员与阿根廷的转化医学与生物医学工程研究所（IMTIB）和印度马德拉斯印度理工学院合作，已提升了一种多功能微流体设备的“ PDMS Slipchip”。通过使用低粘度硅油并微调制造过程，它们使Slipchip对基于细胞的实验更可靠，并且更简单地创建了浓度梯度。
Beckman Coulter Life Sciences Transforms Purification with the Launch of the OptiMATE Gradient Maker
贝克曼·库尔特（Beckman Coulter）生命科学，一家达纳赫（Danaher）公司，实验室自动化和创新的全球领导者，宣布推出Optimate Gradient Maker，这是一种旨在自动化密度梯度超级离心进程（DGUC）的开创性工具（DGUC）。新系统将纯化过程加速高达75％，同时提高一致性和可重复性...
有毒元素的积累对陆地生态系统构成了重大威胁，这种积累的模式和影响因素很复杂。然而，在很大程度上没有探索蒙塔尼生态系统中有毒元素的高升高模式以及基本驱动因素。
Shift in diet composition of a riparian predator along a stream pollution gradient
沿溪流污染梯度变化的河岸捕食者饮食结构变化摘要河岸地区的陆生食虫动物，如蜘蛛，可以依赖水生昆虫作为优质猎物。然而，从农业和城市进入溪流的化学污染会改变水生昆虫出现的动态和组成，这也可能影响河岸食物网。很少有研究检查应激源引起的水生昆虫出现变化对蜘蛛的影响，特别是在化学污染和饮食结构方面。我们使用肠道内容物的 DNA 元条形码来描述从 10 条不同农药和废水污染程度的森林溪流中收集的 Tetragnatha montana 蜘蛛的饮食。我们发现，在污染较严重的溪流中，蜘蛛吃更多的摇蚊科动物，而吃更少的其他水生双翅目动物，包括大蚊科、卷翅蚊科和蚊科。污染相关影响主要体现在蜘蛛饮食中，对每个地点
Fixing Faulty Gradient Accumulation: Understanding the Issue and Its Resolution
多年的次优模型训练？继续阅读《走向数据科学》»
机器学习取得了重大进展，特别是通过深度学习技术。这些进步在很大程度上依赖于优化算法来训练各种任务的大规模模型，包括语言处理和图像分类。这个过程的核心是最小化复杂、非凸损失函数的挑战。优化算法，如随机梯度下降 (SGD) 及其帖子 Apple 的这篇 AI 论文介绍了 AdEMAMix：一种利用双指数移动平均线来提高梯度效率和提高大规模模型训练性能的新型优化方法首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Careful With That Scalpel: Improving Gradient Surgery With an EMA
除了最小化单个训练损失之外，许多深度学习估计管道还依赖于辅助目标来量化和鼓励模型的理想属性（例如，在另一个数据集上的性能、稳健性、与先验的一致性）。虽然合并辅助损失的最简单方法是将其与训练损失相加作为正则化器，但最近的研究表明，可以通过混合梯度而不是简单的总和来提高性能；这被称为梯度手术。我们将问题视为一个受约束的最小化问题，其中辅助目标是……
Time Series Forecasting in the Age of GenAI: Make Gradient Boosting Behaves like LLMs
使用标准机器学习模型应用零样本预测继续阅读 Towards Data Science »
将零样本预测应用于标准机器学习模型 照片由 David Menidrey 在 Unsplash 上拍摄 生成式人工智能和大型语言模型 (LLM) 的兴起让全世界着迷，在各个领域掀起了一场革命。虽然这种技术的主要焦点是文本序列，但现在人们开始进一步关注 GenAI 时代的时间序列预测：让梯度提升的行为像 LLM | 作者 Marco Cerliani | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
蝎子花生的功能差异：肌肉骨骼专门针对反对性能的肌肉骨骼专业化，当对不同功能的选择性压力同时在结构上起作用，可以通过适应对不同功能的最佳功能来塑造形态多样性。系统可能会沿性能梯度发展，以响应生态需求而优化功能的不同方面。我们研究了两种蝎子物种，代表了Chela（钳子）形状的形态极端。蝎子颅骨表现出与生态作用相关的显着形态学多样性，其性能随着力 - 速度连续体而变化。为了探索结构和肌肉适应如何影响性能，我们开发了一种整合同步加速器微传输，肌肉结构和性能数据的生物力学模型。我们的发现表明，这些物种表现出独特的结构和肌肉排列，每个结构和肌肉排列都针对不同的性能结果进行了优化。短指纹物种通过增加的机械优
Naked Science: Разработка ученых ФПММ позволит повысить прочность дисков авиационных двигателей
燃气轮机航空发动机的可靠性取决于关键组件的强度 - 涡轮盘。它们由结晶元素组成 - 晶粒，零件的特性取决于其大小和分布：强度，可塑性，热和载荷性。科学家PNIPU提出了一个模型，该模型将确定有效操作的磁盘结构。研究表明，材料中晶粒的梯度分布可以显着增加零件对疲劳和破坏的阻力。此外，科学家已经测试了解决方案对参数偏差的稳定性。事实证明，该模型对于温度和晶粒尺寸的波动仍然稳定，这证实了其可靠性。裸科学 div>
Why CatBoost Works So Well: The Engineering Behind the Magic
catboost在梯度提升方面直接应对长期存在的挑战来脱颖而出 - 如何有效处理分类变量而不会导致目标泄漏。通过引入创新的技术，例如有序的目标统计和有序的提升，并利用遗忘树的结构，Catboost有效地平衡了稳健性和准确性。这些方法可确保每个预测仅使用过去的数据，以防止泄漏，并导致模型既快速又可靠地对现实世界任务。
The AdEMAMix Optimizer: Better, Faster, Older
基于动量的优化器对于广泛的机器学习应用是至关重要的。这些通常依赖于梯度的指数移动平均值（EMA），该梯度呈指数衰减的旧梯度的当前贡献。这说明梯度是局部线性近似，随着迭代沿损失格局的移动而失去相关性。这项工作质疑使用单个EMA来积累过去的梯度，并在经验上证明了该选择如何是最佳选择的：单个EMA不能同时给直接的过去带来高度的重量，而……
