Sampling a 'quasi-moon': What's next for China's newly launched Tianwen 2 asteroid-sampling mission
中国的天旺2号航天器于5月28日（5月28日）推出，大胆的任务以获取地球上一个“准摩尔人”之一的样本，然后前往一个神秘的彗星。
数据使许多组织运行。但是，如果观察的数量太低或只有专家知识怎么办？我将演示如何在预测维护中使用应用程序生成合成数据。该帖子如何生成合成数据：使用贝叶斯采样和单变量分布的综合指南首先出现在数据科学上。
Cloudlims，领先的SOC 2和ISO 9001：2015认证实验室信息提供商，很自豪地宣布与SampleServe建立战略合作伙伴关系，SampleServe是一家用于环境采样和报告的数字解决方案提供商。这项合作标志着将环境样本收集与无缝样本处理和报告的集成，提供端到端数字解决方案的重要一步。
Glitch forces Japan's asteroid-sampling Hayabusa2 probe into protective 'safe mode' in deep space
一个异常已迫使日本小行星采样航天器Hayabusa2进入了保护性的“安全模式”，同时在其扩展任务中穿越了深空。
TIS-DPO: Token-level Importance Sampling for Direct Preference Optimization
直接偏好优化（DPO）由于其简单性和有效性而被广泛采用大型语言模型（LLMS）的偏好对齐。但是，DPO被推导为匪徒问题，其中整个响应被视为单臂，忽略了令牌之间的重要性差异，这可能会影响优化效率，并且使得难以实现最佳结果。在这项工作中，我们建议DPO的最佳数据在获胜和失去响应方面的每个代币都具有相同的预期奖励，因为令牌重要性没有差异。但是，由于…
Task-Adaptive Pretrained Language Models via Clustered-Importance Sampling
专业语言模型（LMS）专注于特定的任务或域通常超过相同大小的通用LMS。但是，预算这些模型所需的专业数据仅适用于大多数任务。在这项工作中，我们改用大型通才训练集建立了专业模型。我们通过有限的特定领域数据的指导调整通才数据的训练分布。我们探索了几种方法，重要性采样脱颖而出。此方法将通才数据集和这些簇中的样本群集成……
FlexTok: Resampling Images into 1D Token Sequences of Flexible Length
这项工作是与瑞士联邦技术学院Lausanne（EPFL）合作完成的。图像令牌化已通过提供比原始像素更有效处理的压缩，离散表示，从而实现了自回归图像生成的重大进展。尽管传统方法使用2D网格令牌化，但诸如Titok之类的最新方法表明，1D令牌化可以通过消除网格冗余来实现高生成质量。但是，这些方法通常使用固定数量的令牌，因此无法适应图像的固有复杂性。我们介绍…
完成网络：识别南非蜘蛛调查中的采样偏差和知识差距（蛛形纲、蜘蛛目）摘要物种分布数据集是宏观生态研究的基础，尽管总体上需要确保这些数据集代表整个群落。生物多样性数据集中的不足或知识差距源于多种原因，并可能导致得出错误的结论或建议。空间尺度会影响多样性模式的解释，因此是一个需要考虑的重要方面。南非拥有丰富的蜘蛛采样历史，因此，可以研究空间和分类尺度对该国蜘蛛知识库完整性的整体解释的影响。为此，我们利用精选的自然历史蜘蛛收藏，并确定蜘蛛群落在十二种独特的分类和空间尺度组合中的完整性。总体而言，我们从七个收藏中获得了 121 605 条可用记录，蜘蛛记录和多样性集中在南非东部和沿海地区。我们发现，随着
Researchers develop hyper-sampling imaging to deliver ultra-high-resolution images
中国科学院空天信息研究院（AIR）张泽教授领导的研究小组开发了一种超采样成像（HSI）技术，可以提高数字成像系统的图像质量和分辨率。这项研究发表在《激光与光子学评论》上。
Oversampling and Undersampling, Explained: A Visual Guide with Mini 2D Dataset
数据预处理人工生成和删除数据，以造福大众⛳️ 更多数据预处理，解释：· 缺失值插补 · 分类编码 · 数据缩放 · 离散化 ▶ 过采样和欠采样收集每个类别都有完全相同数量的类别需要预测的数据集可能是一个挑战。实际上，事情很少能完美平衡，当你制作分类模型时，这可能是一个问题。当一个模型在这样的数据集上训练时，一个类别比另一个类别有更多的示例，它通常会变得更擅长预测较大的组，而更不擅长预测较小的组。为了解决这个问题，我们可以使用过采样和欠采样等策略——为较小的组创建更多示例或从较大的组中删除一些示例。目前有许多不同的过采样和欠采样方法（名字吓人，如 SMOTE、ADASYN 和 Tomek Lin
USAFSAM 于 8 月完成了导弹社区癌症研究 (MCCS) 的第三轮环境采样；AFGSC 宣布下一次 MCCS 虚拟市政厅 (VTH) 将于 10 月 31 日举行，讨论 MCCS 流行病学研究第 1B 阶段的结果。
Google's sycamore quantum chip beats classical computers running random circuit sampling
Google Research 的工程师、物理学家和量子专家团队发现，将噪音降低到一定水平，可以让该公司的 Sycamore 量子芯片击败运行随机电路采样 (RCS) 的传统计算机。
How AI is improving simulations with smarter sampling techniques
麻省理工学院 CSAIL 的研究人员创建了一种由 AI 驱动的低差异抽样方法，该方法均匀分布数据点以提高模拟准确性。
Navigating the labyrinth: How generative models tackle complex data sampling
Adrien Limousin / Better Images of AI / 非图像 / CC-BY 4.0 许可 作者：Nik Papageorgiou 人工智能 (AI) 领域最近在生成模型方面取得了重大进展，生成模型是一种机器学习算法，可以从数据集中“学习”模式以生成新的类似数据集。生成模型是 […]
Fal AI Introduces AuraSR: A 600M Parameter Upsampler Model Derived from the GigaGAN
近年来，人工智能领域在图像生成和增强技术方面取得了重大进步，例如稳定扩散、Dall-E 等模型。然而，该领域仍然存在一个关键挑战，即在保持质量和细节的同时对低分辨率图像进行升级。为了解决这个问题，Fal 的帖子 Fal AI 推出 AuraSR：从 GigaGAN 衍生的 600M 参数上采样器模型首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
位于马萨诸塞州纳蒂克的美国陆军作战能力发展司令部 (DEVCOM) 士兵中心最近向 SafetySpect, Inc. 授予了一项非独占性商业专利许可，这是一家总部位于北达科他州大福克斯的两用生物医学技术/农业技术公司。该许可是为了进一步推动手持工具的商业化，该工具旨在从表面去除生物物质并将其存储起来以供后续分析，以支持食品安全和表面卫生工作。
Атомы вместо фотонов: cоздан квантовый компьютер нового типа
新的策略可让您通过不同的方式创建不同的模型。
