Mathematicians discover a completely new way to find prime numbers
使用称为整数分区的概念，数学家发现了一种检测质数的新方法，同时还以意外的方式连接了两个数学领域
Mathematicians Hunting Prime Numbers Discover Infinite New Pattern for Finding Them
使用称为整数分区的概念，数学家发现了一种检测质数的新方法，同时还以意外的方式连接了两个数学领域
Magic: The Gathering Fans Harness Prime Number Puzzle as a Game Strategy
流行的幻想卡游戏魔术：聚会有一张与素数相关的新卡。现在，粉丝们正在尝试使用它来解决数学中最大的问题之一
How Quality Data Fuels Superior Model Performance
这是没有人谈论的事情：如果没有正确的燃料，世界上最复杂的 AI 模型也是无用的。这种燃料就是数据——而且不是任何数据，而是高质量、专门构建和精心策划的数据集。以数据为中心的 AI 颠覆了传统的脚本。它不是痴迷于从模型架构中榨取增量收益，而是关于 […] 文章《优质数据如何推动卓越模型性能》首次出现在 Unite.AI 上。
Spotlight: Feeding Your Machine Learning System With Good Data
Om nom nom — 您为机器学习 (ML) 系统提供什么？处于通信技术和网络安全十字路口的 NIST 研究人员正在研究这个问题。在最基本的层面上，机器学习的作用与消化系统的作用相同
Quality Data Annotation Powers Advanced AI Solutions
人工智能促进了与计算系统的类似人类的交互，而机器学习使这些机器能够通过每次交互学习模仿人类智能。但是，是什么驱动了这些高度先进的 ML 和 AI 工具呢？数据注释。数据是驱动 ML 算法的原材料——您使用的数据越多，AI 产品就会越好。 […]
EXPERT REACTION: Agriculture byproduct linked to preterm births and low birthweight babies
美国研究人员研究了18年的出生记录和来自美国州的水质数据，这表明，即使是硝酸盐的水平较低（一种常见的农业径流和饮用水污染物）也可能与婴儿早期出生的风险增加有关，并且在出生时体重不足。研究人员说，从1970 - 1988年开始的爱荷华州，他发现他发现硝酸盐水平平均每年增长8％，而早期产前暴露于美国当前限制的1％与早产的增加有关。超过5 mg/l的硝酸盐暴露仍处于当前极限之下 - 与低出生体重婴儿的增加有关。
New database bridges global gaps in plant trait data
从各种形状和大小到复杂的分散和防御，种子特征使植物如何适应，繁殖和生存。但是，在全球植物特征数据方面，存在一个明显的差距：我们对树叶的了解要比种子要多得多。不仅仅是“什么”缺少的东西 - 也是“哪里”。世界上的许多种子特质数据都来自西欧和澳大利亚等几个地区，使像中国这样的生物多样性热点在全球数据集中表现不佳。
New Data Reveals Sea Levels Rose 125 Feet After Last Ice Age
新的研究表明，冰后的海平面在关键时期每一个世纪的一个米以上，总计约38米，为当前的气候预测提供了信息。新的地质数据对大约11,700年前的上一个冰河时代之后的全球海平面的速度和多少速度更加清晰地了解。此信息[...]
地方自治体が進めるマイナンバーカード活用の意義と留意点を考える
近年来，全国越来越多的地方政府正在使用个人编号卡开发自己的服务。 2022年至2024年的两年间，服务数量增加了一倍多，服务数量也增加了约4倍。使用量的增加不仅蔓延到城市地区，还蔓延到农村地区2。从政府统计网站RAIDA3来看，当我们按地区对过去三年全国范围内提供的个人号码卡数字化实施案例进行分类时，我们发现，甚至在农村地区也提供了许多服务（图1）。自2014年安倍第二届政府推出的地区振兴战略“城镇、人民和就业综合战略”中体现出ICT的有效性以来，数字化在地区振兴中的重要性不断增强。此外，岸田政府于2022年公布的《数字花园城市国家概念基本方针》强调，需要将数字化作为解决农村地区面临的社会问题
Image Data Collection for Climate Change Analysis
初学者指南埃特纳火山的卫星图像。来源：美国地质调查局 (USGS) 在 Unsplash 上的照片。I. 简介深度学习在地球观测中成功传播。它的成就导致了更复杂的架构和方法。然而，在这个过程中，我们忽略了一些重要的东西。拥有更多优质数据比拥有更好的模型更好。不幸的是，EO 数据集的开发一直很混乱。如今，它们有数百个。尽管我们努力编译数据集，但可以说它们散布在各处。此外，EO 数据已经激增以满足非常具体的需求。矛盾的是，这正是我们应该用它们前进的相反方向，特别是如果我们希望我们的深度学习模型更好地工作的话。例如，ImageNet 编译了数千张图像以更好地训练计算机视觉模型。然而，EO 数据比 I
摘要：在疏浚和放置作业期间，会定期收集水质监测数据，以满足各种州和联邦要求，包括水质标准，旨在保护生态系统健康。然而，由于缺乏标准化的国家战略重点和用户友好的简化界面来解释数据，此类努力可能会受到限制。数据收集方式和数据内容不一致，以及对有科学依据的生物效应阈值缺乏共识，很难量化潜在疏浚作业的影响（或缺乏影响），无论是在单个项目内还是在具有不同特征的多个项目中。本文总结了一项初步努力，旨在定义一条有科学依据的前进道路，以提高基于收集的水质数据当前和未来水质监测和管理决策的价值。在两个案例研究中，提供的浊度数据通常低于适用的州阈值，但在第三个案例研究中，深度数据确实定期超过阈值。这包括根据三种一
摘要：有害藻华会降低水质，并对人类和野生动物的健康产生不利影响。由于缺乏同步数据，大规模监测这些藻华非常困难。此外，传统的现场收集方法耗费大量劳动力和成本，导致数据收集分散，无法捕捉水体或区域内的物理和生物变化。本研究试图通过利用大型公共水质数据库和开放获取的 Google Earth Engine 衍生的 Sentinel-2 影像来缓解这种情况，以评估四种常见叶绿素 a 算法作为检测和绘制全国藻华的代理的实际可用性。2019 年至 2022 年期间，叶绿素 a 数据从美国大陆各地的空间不同地点汇总而来。2BDA 和 NDCI 算法最适合大规模绘制叶绿素 a，其表现中等，涵盖了高度多样化的空
Facts about numbers everyone should know
数字无处不在。你的年龄、门牌号、出生日期、电话号码、时间。我们每天都在使用数字，却不假思索。如果你停下来想一想，就会发现数字和数学非常不可思议！2 是唯一的偶数质数！这是因为所有其他偶数都能被 2 整除。数字...阅读更多帖子每个人都应该知道的数字事实首先出现在儿童科学实验中。
当贝类养殖者决定在哪里种植蛤和牡蛎时，他们通常会根据过时的水质数据采取行动，这可能会中断收获并导致收入损失。海湾研究计划研究员娜塔莉·尼尔森正在努力预测水质趋势，以便贝类养殖者能够做出更明智的决策。
