The Turning Point When Your Body's Aging Accelerates
米歇尔·斯塔尔（Michelle Starr），科学警报时间的流逝可能是线性的，但人类衰老的过程不是。您的生活不是逐渐过渡，而是陷入困境...
Recent research explores maximizing circularity in plastics supply chains
传统经济遵循线性的“杀人道路”路径。相比之下，循环经济在供应链中保留了材料和产品的价值。
Grassland ecosystems show abrupt changes when nitrogen fertilization exceeds key threshold
生态系统对全球变化的反应通常是非线性的。生态阈值是倾斜点，超出环境条件的小变化可能会对生物多样性和生态系统功能产生不成比例的影响。气候变化（干旱，温度升高等）是由人类活动引起的，包括土地使用的加剧。
Alpinia arachniformis A.D. Poulsen，在Docot，Haevermans，Sule et Poulsen。 2025。doi：doi.org/10.36253/jopt-17291 x.com/axelginger researchgate.net/publication/390905548abtractdring探索了2013年和2023年的Bismarckarckipelago的生姜植物群的ginger flora，我们使某些genter of the Genter of the Gentia Alp of GentiaciA综合了综合辛辛那尼由富有布置的典
Marek's Dev Diary: April 17, 2025
这是什么是什么，星期四，我将分享一部关于过去几周我们一直在做什么的Dev Diary。我将重点关注我遇到的有趣的挑战和解决方案。我将无法掩盖所有内容，但我会分享引起我兴趣的东西。为什么我想让我们的社区在这一旅程中继续前进，我只是喜欢写我热衷的事情！这是我未经过滤的开发日记，因此请记住，我在这里写的是我的想法，并且在阅读本文时会过时，因为很多事情很快就会发生变化。我提到的任何计划都没有设定在石头上，一切都会改变。 Also, if you don't like spoilers, then don't read this.Space Engineers 1The Fieldwork Update
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 32, Issue 12, December 2024
1) 为群体决策问题建立信任关系的贝叶斯框架作者：Xianchao Dai、Hao Li、Ligang Zhou、Qun Wu、Weiping Ding、Muhammet Deveci页数：6594 - 66062) 具有防侧倾功能的自主重型卡车的自适应记忆事件触发输出反馈有限时间车道保持控制作者：Fei Ding、Kaicheng Zhu、Jie Liu、Chen Peng、Yafei Wang、Junguo Lu页数：6607 - 66213) 具有系统不确定性和输入死区非线性的协作多机械手的自适应模糊位置和力控制作者：Xing Li、Junxuan Luo、Shaoyu Li、Fujie
芬兰航空重新定义了其气候承诺，并设定了新的科学目标，即到 2033 年将其碳排放强度 (CO2e/RTK) 从 2023 年基线降低 34.5%。科学碳目标倡议 (SBTi) 已经证实了芬兰航空的目标。转换为绝对二氧化碳当量排放量，该目标相当于使用为该时期设定的参数将二氧化碳当量排放量减少约 13%。SBTi 要求航空公司在其自身运营中实现脱碳，而芬兰航空实现该目标的工具包括超出监管要求对可持续航空燃料 (SAF) 进行投资、进一步提高运营效率、优化网络以及最终更新机队更新计划。增加 SAF 的使用占芬兰航空二氧化碳当量减排目标的一半以上。“实现目标的进展不会是直线性的，因为在 SAF 的可用
2025 年可能会发生双重蓝色海洋事件。南极海冰和北极海冰都可能在 2025 年消失。当海冰面积降至 100 万平方公里或更少时，就会发生蓝色海洋事件 (BOE)，南极海冰可能在 2025 年初出现，北半球北极海冰可能在 2025 年夏季出现。北极海冰量 2024 年 9 月，北极海冰量创下新低，如下图所示，该图改编自丹麦气象研究所，9 月（红色）和 4 月（蓝色）的标记与当年的最小量和最大量相对应。趋势可能指向北极海冰量很快接近零；更令人担忧的是，临界点可能会被跨越，并加速温度上升，使其超出平滑曲线。反馈通常被视为以线性或非线性的方式逐渐平稳地提高温度。反馈是一种机制，但也有更突然的机制。事
Reinforcement Learning, Part 8: Feature State Construction
通过将状态特征巧妙地纳入学习目标来增强线性方法强化学习是机器学习的一个领域，它引入了代理在复杂环境中学习最佳策略的概念。代理根据环境状态从其行为中学习，从而获得奖励。强化学习是一个具有挑战性的话题，与机器学习的其他领域有很大不同。强化学习的显著之处在于，可以使用相同的算法使代理适应完全不同、未知和复杂的条件。关于本文在第 7 部分中，我们介绍了可扩展标准表格方法的值函数近似算法。除此之外，我们特别关注了一个非常重要的情况，即近似值函数是线性的。我们发现，线性保证了收敛到全局最优值或 TD 不动点（在半梯度方法中）。问题是，有时我们可能希望使用更复杂的近似值函数，而不仅仅是简单的标量积，而不离开
Is Multi-Collinearity Destroying Your Causal Inferences In Marketing Mix Modelling?
因果 AI，探索因果推理与机器学习的整合照片由 NOAA 在 Unsplash 上拍摄本系列是关于什么的？欢迎来到我的因果 AI 系列，我们将探索因果推理与机器学习模型的整合。期望探索不同业务环境中的许多实际应用。在上一篇文章中，我们介绍了使用 CUPED 和双重机器学习为实验提供动力。今天，我们将重点转移到了解多重共线性如何损害您做出的因果推断，特别是在营销组合建模中。如果您错过了上一篇关于使用 CUPED 和双重机器学习为实验提供动力的文章，请在此处查看：使用 CUPED 和双重机器学习为实验提供动力简介在本文中，我们将探讨多重共线性的破坏性，并评估我们可以用来解决它的一些方法。将涵盖以下
Worry Free Retirement: Interview of Olivia S. Mitchell
沃顿商学院退休金经济学专家 Olivia Mitchell 教授的访谈：职业道路很少是直线性的，但随着新技术以令人眼花缭乱的速度改变工作，曲折可能会使退休计划偏离轨道。Olivia S. Mitchell 的父母都是周游世界的经济学家，她很早就接触到了经济学原理。在 […]
Heat Diffusion in a Thin Metal Rod
热扩散方程的解满足傅里叶级数如果你加热绝缘金属棒的一小部分并将其放置一段时间，会发生什么？我们日常的热扩散经验让我们预测温度会逐渐趋于均匀。在完美绝缘的情况下，热量将永远留在金属中。这是对现象的正确定性描述，但如何定量描述它？照片由 Jonny Gios 在 Unsplash 上拍摄我们考虑包裹在绝缘材料中的细金属棒的一维问题。绝缘层可防止热量从侧面逸出杆，但热量可以沿杆轴流动。您可以在此处找到本文使用的代码。热扩散方程热扩散方程是一个简单的二阶微分方程，包含两个变量：x ∈ [0, L] 是沿杆的位置，t 是时间，u(x, t) 是温度，α 是材料的热扩散率。通过检查热扩散方程，我们可以对温
It’s Just Time – Political Revolution
早在 2008 年，我就以玛格丽特·撒切尔告诉我的关于政治的事情命名了一份报告。我在报告开头写道：时间只是我们划分的一个维度，以标记它的流逝。不幸的是，西方思想是线性的，而不是动态的。这是西方理解和知识的诅咒。时间不等人 […]
GAO 的发现虽然国防部 (DOD) 计划投资超过 2 万亿美元来开发和收购其最昂贵的武器项目，但它仍在努力快速交付创新技术。武器系统比以往任何时候都更加复杂且由软件驱动。最近的改革旨在带来更快的结果，但缓慢、线性的开发方法仍然存在。2023 年 7 月，GAO 发现领先的商业公司通过设计、开发和生产的迭代周期快速交付复杂、创新的产品。国防部最昂贵武器项目的成本和进度表现。GAO 今年和去年深入评估的 31 个主要国防采购项目 (MDAP) 的总估计金额在过去一年中略有下降，为 17 亿美元。这一下降是多种因素造成的，包括数量减少和通货膨胀假设的变化。但是，由于违反法定单位成本增长规定或其他项
NIST Researcher Publishes Paper on Design of Control Systems with Nonlinearities
在最近发表于《国际控制杂志》的一篇题为“针对幅度和斜率受限输入的具有多个无记忆非线性的控制系统的设计”的论文中，NIST 研究员 Van Sy Mai 及其同事
Unlocking the Spectrum of Learning: The Multi-Faceted Magic of Personalization
我们生活在一个激动人心的时代，因为我们可以随时随地获取知识、研究和有效策略，这可以帮助教育工作者为学生创造有意义的体验，以满足他们的需求和优势。有一件事是肯定的：学习不是线性的。虽然一刀切的方法要么对我们有用，要么我们勉强应付过去，但我们互联的世界已经揭示了可以做出的改变，以最大限度地利用学生的课堂时间。这就是个性化的力量。现在，让我澄清一些事情。个性化是所有学习者都能在他们需要的时间和地点获得他们需要的东西，以取得成功。并不是所有的学生都在同一时间以同样的方式做同样的事情。还需要指出的是：您不需要技术来实现个性化学习。让所有孩子同时使用一台设备并让他们观看视频或使用自适应学习工具并不是个性化
Reporting an R-Squared Measure for Count Data Models
这篇文章的灵感来自于我前段时间收到的一封电子邮件，该邮件来自一位博客读者。我认为，更“广泛”的回应可能会引起其他读者的兴趣......尽管存在许多局限性，但在报告最小二乘回归结果时，包括判定系数 (R2) 或其“调整后”的值是标准做法。就我个人而言，我认为 R2 是我们结果中包含的最不重要的统计数据之一，但我们都这样做。（请参阅上一篇文章。）如果所讨论的回归模型是线性的（在参数中）并且包含截距，并且如果参数由普通最小二乘法 (OLS) 估计，则 R2 具有许多众所周知的属性。这些包括：0 ≤ R2 ≤ 1。如果我们向模型中添加回归量，R2 的值不会减小。无论我们将这个度量定义为“解释平方和”与
