质量数关键词检索结果

Benning Fort Bolsters安全性,具有智能安装技术的弹性 以热情领导,指导未来 美国陆军欧洲和非洲为Landeuro定下了基调2025 质量数据构建优质项目 旅游入侵 维持是对北约东部侧面威慑的关键 乌克兰对Landeuro观众的数字化转型部:“让我们测试乌克兰的一切” 当地士兵艾滋病KERRVILLE FLAINFLEED DIAMT 工程师,湖泊办公室工作人员利用高水,Goci Hugo Dam 的创造力 “看到的信仰”:项目现场访问提供宝贵的知识共享机会 Usarcent士兵赢得期货司令部最佳球队 程序用低成本,可实现的火箭>彻底改变了炮兵 白沙测试中心与Chu-sam团队举办礼貌见面会 陆军维持司令部的ALSE-D并扩展了该部门的运营范围 战斗中的财务:将入伍指南运营

Fort Benning bolsters security, resilience with smart installation technology

在本宁堡,移动安全部队(MSU)被部署为紧急服务局(DES)的动态力量乘数。配备的Wi ...

质量数据构建优质项目

TOURIST INVASION

高湖泊水平和一个不可用的舱壁无法阻止塔尔萨地区的美国陆军工程兵团检查俄克拉荷马州雨果的雨果大坝。

404:美国使馆的空气质量数据

404: Air Quality Data from U.S. Embassies Removed

3月4日,美国空气质量指数的故乡AirNow关闭了其网页,该网页报告了美国大使馆的空气质量监视器的数据,并在世界各地划领事。 EOS了解到哥伦比亚大学的Lamont Doherty Earth天文台丹·韦斯特维尔特(Dan Westervelt)从纽约帕利塞德斯(Palisades)的哥伦比亚大学拉蒙特·多尔蒂(Lamont Doherty)地球观测者丹·韦斯特维尔特(Dan Westervelt)中删除了这些数据。

政策简报就通过高质量数据支持 CTE 途径中的多元化学生群体提出建议

Policy Brief Offers Recommendations on Supporting Diverse Student Populations in CTE Pathways Through High-Quality Data

一份新的研究简报指出,改善职业和技术教育途径的数据收集有助于标准化……

训练人工智能所需的高质量数据模型

High Quality Data Essential for Training A.I. Models

将此上下文添加到原始数据是一个称为数据标记的过程,被认为是训练机器学习算法的关键步骤。...。。→ 阅读更多:训练人工智能模型必不可少的高质量数据

训练 AI 模型所需的高质量数据

High Quality Data Essential for Training A.I. Models

将此上下文添加到原始数据的过程称为数据标记,被认为是训练机器学习算法的关键步骤。

军事司法:改善对海军和海军陆战队纪律措施的监督所需的高质量数据

Military Justice: Quality Data Needed to Improve Oversight of Navy and Marine Corps Disciplinary Measures

GAO 的发现非司法处罚,例如没收工资或降级,是一种威慑不当行为、维持纪律和提高绩效的工具,无需经过军事法庭程序。当指挥官使用船只例外时,海上船只上的军人不能拒绝非司法处罚并要求军事法庭审判。海军和海军陆战队正在完善关于使用船舶例外进行非司法惩罚的指南,并计划在新指南发布后评估政策变化。例如,2023 年 11 月,海军部发布了指导意见,限制在船舶正在进行维护且无法运行时使用船舶。通过这些持续的努力,海军部有望改善对非司法惩罚和船舶例外使用的监督。海军和海军陆战队制定了报告非司法惩罚数据的流程。然而,美国政府问责局发现,而且海军和海军陆战队官员也承认,由于人为错误和缺乏自动化流程,非司法惩罚数

培训、质量数据改进 MEDLOG 目录

Training, quality data improve MEDLOG catalog

马里兰州德特里克堡 - 在医疗物流中,有许多移动部件 - 每个部件都同样重要 - 帮助美国陆军医疗专业人员接收...

图表:消费者不使用质量数据

Chart: Consumers aren’t using quality data

罗伯特·哈克曼(Robert Huckman)和马克·凯利(Mark Kelley)在NEJM中写道:2006年至2012年之间,高扣除健康计划的患病率增长了24%,使私人保险人的三分之一的私人雇员持续了至少1,000美元。共付额表现出相似的增长,近一半的承保员工为办公室访问支付了25美元或更多。在[…]帖子图表上:消费者没有首先出现在附带经济学家上的质量数据。

VA 质量数据在 CMS Hospital Compare 网站上向公众发布

VA quality data released to public on CMS Hospital Compare website

退伍军人事务部医疗中心现已纳入医疗补助中心和

研究人员探索机器学习以自动化早期现代文本在道德上转录

Researchers explore machine learning to automate early modern text transcription ethically

在过去的二十年中,质量数字化已极大地改变了学术研究的景观。搜索来源的数字转录的能力为特定关键字节省了宝贵的时间,如果他们希望通过文本梳理,学者将不再局限于档案和库。

通过新的SageMaker AI生成AI工具

Power Your LLM Training and Evaluation with the New SageMaker AI Generative AI Tools

今天,我们很高兴向SageMaker AI客户介绍文本排名和问答模板。在这篇博客文章中,我们将引导您介绍如何在萨格人中设置这些模板,以创建用于培训大型语言模型的高质量数据集。

#472 - Terence Tao:数学,物理和AI

#472 – Terence Tao: Hardest Problems in Mathematics, Physics & the Future of AI

Terence Tao被广泛认为是历史上最伟大的数学家之一。他赢得了数学领域的奖牌和突破奖,并为从Navier-Stokes方程式到数学物理学和量子力学,质量数量和分析数理论,谐波分析,压缩感应,随机传感,随机矩阵理论,组合设备以及许多效果的数学效果的进展而做出了广泛的领域。 https://lexfridman.com/sponsors/ep472-scsee以下时间扫描,成绩单和给出反馈,要提交问题,联系Lex等:https://lexfridman.com/terence-tao-tao-tao-tao-tao-tao-tao-tao-transcript-contact lex lex

学生和研究人员合作定制烟雾传感器

Students and researchers team up to customize smoke sensors

当传统设备无法提供监控规定的烧伤对当地社区影响的空气质量数据时,斯坦福广播俱乐部的学生介入了帮助。

NVIDIA揭开了物理AI数据集,以推进机器人技术和自动驾驶汽车开发

NVIDIA Unveils Open Physical AI Dataset to Advance Robotics and Autonomous Vehicle Development

教自动机器人和车辆如何与物理世界互动需要大量的高质量数据。为了使研究人员和开发人员保持开头,NVIDIA正在发布一个庞大的开源数据集,用于构建下一代的物理AI。在本周在SAN Read文章中举行的全球AI会议NVIDIA GTC宣布

在莫斯科,会议“数据质量-2025” div>举行

В Москве проходит конференция «Качество данных — 2025»

所有 - 俄罗斯会议“数据质量”的参与者强调了确保保证高质量数据的建筑和运营传送带的重要性。

机器人靠近海床而不打扰它

Robot Gets Up Close to the Seabed Without Disturbing It

海底观测在保护海洋系统方面发挥着重要作用,它可以监测不同深度海底的物种和栖息地。这项工作主要由水下机器人完成,它们使用光学成像收集高质量数据,这些数据可输入环境模型,并在大规模海洋观测中补充通过声纳获得的数据。多年来,人们试用了不同的水下机器人,但许多机器人在进行近海底观测时都遇到了困难,因为它们会破坏珊瑚和破坏沉积物,从而扰乱当地海床。中国哈尔滨工程大学的王刚和他的研究团队最近开发了一种机动性水下航行器,它更适合海底作业,因为它不会干扰当地环境,因为它漂浮在海床上方,并拥有一个专门设计的螺旋桨系统来操纵。这些机器人可用于在研究海床的同时更好地保护海床,并改善保护海洋生物多样性和探索水下资源(

优化 LLM 测试时间计算涉及解决元 RL 问题

Optimizing LLM test-time compute involves solving a meta-RL problem

TL;DR:训练模型以优化测试时间计算并学习“如何发现”正确答案,而不是学习“输出什么答案”的传统学习范式,这可以使模型更好地利用数据。迄今为止,改进大型语言模型 (LLM) 的主要策略是使用越来越多的高质量数据进行监督微调 (SFT) 或强化学习 (RL)。不幸的是,这种扩展形式似乎很快就会遇到障碍,预训练的扩展定律会趋于稳定,并且有报告称,用于训练的高质量文本数据可能在 2028 年耗尽,特别是对于更困难的任务,例如解决推理问题,这似乎需要将当前数据扩展约 100 倍才能看到任何显着的改进。LLM 在这些困难任务中的问题上的当前表现仍然令人失望(见示例)。因此,迫切需要数据高效的方法来训练