“Ways of Knowing” Episode 5: Abstract Pattern Recognition, or Math
想象一个艺术课，您只按数字进行油漆，或者是一个音乐课，直到您练习20年才练习秤，才能播放歌曲。这通常是参加数学课的感觉，学生大部分时间都在学习解决已经存在的问题...
IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2025
苹果公司将赞助IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议（CVPR），该会议将于2025年6月11日至6月15日在田纳西州的纳什维尔举行。 CVPR是一年一度的计算机愿景活动，包括主会议，几个共同确定的研讨会和短期课程。以下是我们赞助的研讨会和活动的时间表。
Machine learning algorithm identifies salts from their drying patterns
科学家们已经训练了一种机器学习算法，可以从不同盐溶液干燥时形成的图案中识别出它们的化学成分。该技术可能成为一种快速而廉价的分析神秘物质（包括疑似药物）的方法。这项研究发表在《美国国家科学院院刊》上。 “我们正在采取 […]
Система распознавания образов позволяет роботам отличать людей от мусора
机器人在灾难响应期间在密闭空间和不稳定环境中导航而不将人员置于危险之中的能力是最受欢迎的能力之一。瓜达拉哈拉大学 (UDG) 的墨西哥研究人员开发了一种在这种情况下有用的算法，使机器人能够将人与周围瓦砾中的碎片区分开来。
5 AI Trading Bots That Work With Robinhood
如果您想知道AI交易机器人是否可以与Robinhood一起发挥作用，那么事实证明有些人会发挥作用。我查看了五个AI交易机器人工具，每个工具都有不同的氛围。有些是基于规则的，有些人承诺深入的模式识别，有些则适合只想遵循的信号的人们。我会引导您浏览每个人的最佳状况，如何插入Robinhood（如果有的话），以及哪种用户将受益。这不是公司白纸的东西，而是与尝试所有这些的人交易咖啡（也许也搞砸了几次）。准备好？到底[…]
Tried Tickeron So You Don’t Have To: My Honest Review
您单击Tickeron思考“ AI Trading Bot - 听起来未来派”，然后您在仪表板上膝盖深，带有功能：模式识别，AI机器人，信号代理，虚拟代理，趋势预测因素。第一个想法？感人的。但是，让我们深入研究。 Tickeron是（也不是）Tickeron作为一个一站式AI交易平台的收费 - 思考模式扫描仪，AI机器人，预测引擎，都在一个屋顶下。非常适合想要自动化分析并生成实时信号的定量思维零售交易者。不完全是为休闲股票或购买和持有的投资者而建造的。除了浮华的流行语，它提供了实际工具：模式识别引擎扫描股票，ETF的技术编队，[…]
The Gambler’s Edge on Wall Street
看涨：Boaz Weinstein关于卡计数，私人信用和夜汗：策略。风险。模式识别。华尔街专业人士经常玩扑克，国际象棋，二十一点和其他游戏，这些游戏依赖于高度转移其工作的技能。游戏理论在市场中扮演什么角色？成功的交易者如何使用它？…阅读更多帖子《华尔街的赌徒边缘》首先出现在大局上。
IEEE计算机协会（CS）和计算机视觉基金会（CVF）报道说，2025年计算机视觉和模式识别会议（CVPR）以“创纪录的技术成功”而封闭。有史以来最多的纸张提交数量 - 12,008，比2024年增长13％，以及来自75个不同国家和地区的9,375名注册人，CVPR […]
Apple Machine Learning Research at CVPR 2025
苹果研究人员正在通过基础研究来推进AI和ML，并支持更广泛的研究社区并帮助加速该领域的进步，我们通过在会议上的出版和参与分享我们的大部分研究。本周，IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议（CVPR）将在田纳西州的纳什维尔举行。苹果很荣幸能再次参加社区的这一重要活动，并成为行业赞助商。在主要会议和相关的研讨会上，苹果研究人员将在许多…
Bernhard Schölkopf: Is AI intelligent? | Starmus highlights
虽然相对罕见的现实世界事件影响了运营技术具有AI的模式识别能力，将重点转移到了一个紧迫的问题上：AI的下一个伟大飞跃将是什么？
Reinforcement Learning Meets Chain-of-Thought: Transforming LLMs into Autonomous Reasoning Agents
大型语言模型（LLMS）具有明显的高级自然语言处理（NLP），在文本生成，翻译和摘要任务方面表现出色。但是，他们参与逻辑推理的能力仍然是一个挑战。传统的LLM旨在预测下一个单词，依靠统计模式识别而不是结构化推理。这限制了他们解决复杂问题的能力[…]强化后的学习符合经济链：将LLMS转化为自主推理代理商，首先出现在Unite.ai上。
AlphaGeometry2: The AI That Outperforms Human Olympiad Champions in Geometry
人工智能长期以来一直在试图模仿类似人类的逻辑推理。尽管它在模式识别方面取得了巨大进展，但抽象的推理和象征性推论仍然是AI的艰巨挑战。当AI用于数学问题解决问题时，这种局限性尤其明显，这是一项长期以来证明人类认知的学科[…] ALPHAGEMOMETRY2：AI优于人类奥林匹亚冠军的AI在几何学中首先出现在Unite.ai上。
模式识别是一个相当常见但复杂的活动的名称，我们在日常生活中无数次地进行这种活动。我们的大脑能够几乎无误地解释连续的声音、书面符号或图像——以至于像我这样有时难以识别熟悉面孔的人，得到了自己的功能障碍术语——在这种情况下，就是面部失认症。阅读更多
When Algorithms Dream of Photons: Can AI Redefine Reality Like Einstein?
光电悖论：人工智能揭示了人类的哪些才华……照片由 Greg Rakozy 在 Unsplash 拍摄1905 年，阿尔伯特·爱因斯坦发表了一篇关于光电效应的论文——一个看似简单的观察，即光可以从金属中弹出电子。这项工作后来为他赢得了诺贝尔奖，它不仅解释了物理学中的一个怪现象。它打破了经典力学，催生了量子理论，并重塑了我们对现实的理解。但这是一个发人深省的问题：一个接受 19 世纪数据训练的人工智能能否实现同样的飞跃？答案不仅仅与物理学有关。它关乎机器能否复制——甚至超越——人类天才的火花。让我们来分析一下。1. 光电效应：天才的完美风暴照片由 Michael Held 在 Unsplash 拍
Comparing ANN and CNN on CIFAR-10: A Comprehensive Analysis
您是否好奇不同的神经网络如何相互叠加？在本博客中，我们将使用流行的 CIFAR-10 数据集深入研究人工神经网络 (ANN) 和卷积神经网络 (CNN) 之间的激动人心的比较。我们将分解 ANN 和 CNN 的关键概念、架构差异和实际应用。加入我们，揭秘哪种模型在图像分类任务中占据主导地位以及原因。让我们开始吧！数据集概述 CIFAR-10 数据集是机器学习和计算机视觉任务中广泛使用的数据集。它由 10 个不同类别的 60,000 张 32x32 彩色图像组成，其中有 50,000 张训练图像和 10,000 张测试图像。类别包括飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。本博客探讨了人
NVIDIA Research Wins CVPR Autonomous Grand Challenge for End-to-End Driving
NVIDIA 采取行动加速自动驾驶汽车开发，今天在本周于西雅图举行的计算机视觉和模式识别 (CVPR) 会议上被评为自动驾驶大挑战赛冠军。继去年在 3D 占用率预测中获胜之后，NVIDIA Research 今年在端到端大规模驾驶类别中名列前茅，其阅读文章
在我的 AI/ChatGPT 研讨会上，我经常要求 ChatGPT 创建一个“经济学家和穆斯林女性”的形象来说明人工智能是如何“思考”的。人工智能，从最广泛的意义上讲，从根本上讲是关于模式识别或预测的。在经济理论中，我们谈论“统计歧视”，当一个人因为 […] 而受到歧视时就会发生这种情况
