Emerson Opens Applications for 2025 Discrete Automation STEM Scholarship
授予从事STEM职业的美国学生的两项基于绩效的奖学金，并提供支持大学工程课程的额外赠款
Discretization, Explained: A Visual Guide with Code Examples for Beginners
数据预处理将数字分类到箱中的 6 种有趣方法！⛳️ 更多数据预处理说明：· 缺失值插补 · 分类编码 · 数据缩放 ▶ 离散化 · 过度和欠采样（即将推出！）大多数机器学习模型都要求数据为数值——所有对象或分类数据必须首先采用数字格式。但实际上，有时分类数据会派上用场（大多数时候，它对我们人类比对机器更有用）。离散化（或分箱）就是这样做的——将数值数据转换为分类数据！根据您的目标，有多种方法可以对数据进行分类。在这里，我们将使用一个简单的数据集来展示六种不同的分箱方法。从等宽到基于聚类的方法，我们将这些数值扫入一些分类箱中！所有视觉效果：作者使用 Canva Pro 创建。针对移动设备进行了优
Hybrid quantum error correction technique integrates continuous and discrete variables
实现量子计算机的一个主要挑战是量子纠错技术的开发。该技术提供了一种解决方案，用于解决量子比特（量子计算的基本单位）中发生的错误，并防止它们在计算过程中被放大。
NIST Releases New Version of SimPROCESD Software for Discrete-event Manufacturing Simulation
NIST 发布了其最新软件版本 SimPROCESD v0.3.0，即用于支持决策的运营和条件评估模拟生产资源。 SimPROCESD 用于对离散制造系统进行建模，例如
Forecast Dispersion and Forecast Errors across Firms and Time
川端发（庆应义塾大学）/ SENGA TATSURO（RIETI 院士（特聘））
在机器人技术中，了解传感器套件在其环境中的位置和运动至关重要。传统方法称为同步定位和地图构建 (SLAM)，通常面临传感器数据不同步的挑战，并且需要复杂的计算。这些方法必须在离散的时间间隔内估计位置，这使得处理来自各种传感器的数据变得困难。这篇文章 Hyperion：一种针对离散和连续时间 SLAM 应用的新型、模块化、分布式、高性能优化框架首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
在机器人技术中，了解传感器套件在其环境中的位置和运动至关重要。传统方法称为同步定位和地图构建 (SLAM)，通常面临传感器数据不同步的挑战，并且需要复杂的计算。这些方法必须在离散的时间间隔内估计位置，使得难以处理来自各种传感器的数据，文章 Hyperion：一种针对离散和连续时间 SLAM 应用的新型、模块化、分布式、高性能优化框架首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
在机器人技术中，了解传感器套件在其环境中的位置和运动至关重要。传统方法称为同步定位和地图构建 (SLAM)，通常面临传感器数据不同步的挑战，并且需要复杂的计算。这些方法必须在离散的时间间隔内估计位置，这使得难以处理来自各种传感器的数据，文章 Hyperion：一种针对离散和连续时间 SLAM 应用的新型、模块化、分布式、高性能优化框架首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
在华盛顿特区举行的 2024 年建模与仿真年会 (ANNSIM) 上，NIST 研究人员 Serghei Drozdov 和 Mehdi Dadfarnia 就如何使用 NIST 开发的开源 Python 包 SimPROCESD 进行离散
Mastering Discrete Math II: A Comprehensive Guide
WGU 的离散数学 II 是一门严格的课程，学习者在六周内完成这门课程的过程通常令人印象深刻。我们在社交媒体平台上听取了各种学生的详细经验和见解，并认为这对那些踏上这一具有挑战性的学术冒险的人来说是无价的。让我们分解您的策略和见解以 […] 掌握离散数学 II：综合指南一文首次出现在紧急家庭作业博客上。
Neural Networks gone wild! They can sample from discrete distributions now!
了解如何使用 Gumbel 分布形成包含离散随机分量的 NN。
Discrete Fourier Transform - with torch
关于傅里叶变换，有人说它是宇宙中最伟大的奇迹之一。同时，它仅用六行代码即可实现。即使最后你只是直接调用 torch 的内置函数，它也有助于理解并能够在代码中重现魔法背后的想法。这篇文章摘自即将由 CRC Press 出版的新书《使用 R torch 进行深度学习和科学计算》。
Discrete Representation Learning with VQ-VAE and TensorFlow Probability
在考虑变分自动编码器 (VAE) 时，我们通常会将先验描绘为各向同性的高斯。但这绝不是必需的。van den Oord 等人的“神经离散表示学习”中描述的矢量量化变分自动编码器 (VQ-VAE) 具有离散潜在空间，可以学习令人印象深刻的简洁潜在表示。在这篇文章中，我们结合了 Keras、TensorFlow 和 TensorFlow Probability 的元素，看看我们是否可以生成与 Kuzushiji-MNIST 中的字母相似的令人信服的字母。
Recursions for the Moments of Some Discrete Distributions
您可以说，“矩决定分布”。虽然这并不完全正确，但非常接近。概率分布的矩提供了有关底层随机变量行为的关键信息，我们将这些矩用于多种目的。在继续之前，让我们先确保我们的观点一致。一些背景假设我们有一个随机变量 X，其分布函数为 F(x)，其中 x 是 X 的某个值。以下引文来自我的一篇旧博客文章：“有时被称为“矩问题”的东西告诉我们：如果分布的所有矩都存在，那么了解这些矩就等同于了解分布本身。换句话说，矩完全定义了分布。但是，请注意上面结果陈述中的“如果”一词。这是一个非常大的“如果”！问题是，对于许多分布，矩仅在某些条件下存在；对于某些分布，部分或所有矩都无法定义。在这些情况下，“定理”的帮助有
Statement on Harmful Consequences of Separating Families at the U.S. Border
我们敦促美国国土安全部立即停止将移民儿童与其家人分开，这是基于强调这些儿童可能遭受终生有害后果的科学证据，也是出于人权考虑。
Uniting Families Separated by Deployment
随着《ArmyAca,!a,,cs 家庭契约》的范围不断扩大，将所有需要亲人部署的家庭纳入其中，陆军社区服务部门正在扩大其计划，以涵盖士兵的妻子以外的人。月，ACS...
Labor Union Effects on Wage Dispersion: Evidence from panel data of Japanese listed companies
斋藤隆 (明治学院大学) / 松浦司 (中央大学) / 冈本恒 (神户学院大学)
Approximating Choice Data by Discrete Choice Models
张浩歌 (微软研究院) / Narita Yusuke (RIETI 访问研究员) / SAITO Kota (加州理工学院)
