Essential Calculations for Warehouse Operations – Part 2: How to Calculate Error Rates
本系列博文分为三部分，第二部分将我们的重点从拣选率转移到错误率。仓储中的错误率是指拣选并发送给客户的错误物品的百分比。高错误率会导致运营效率低下、客户不满意，并最终导致收入减少。研究表明，一次拣选错误可以减少 […]
我对Healthcare.gov的内部运作不了解，因此可能是不正确的。在下面我提到的一个警告中，它通过了Twitter（FWIW）进行了审查。 “内部80％的目标是最近几周成为政府咒语的承诺的基础：Healthcare.gov将'在Healthcare.gov上的帖子上顺利进行。
Medicaid Managed Care: Improper Payment Estimate
GAO发现的医疗补助计划主要依靠托管护理来提供覆盖范围。 2022年，超过75％的医疗补助受益人（约7400万受益人）通过托管护理获得了承保范围。根据Medicaid托管护理，各州与托管护理计划合同，通常向他们支付每个受益人的固定每月金额（即，人力付款），以提供一组涵盖的服务。监督医疗补助的联邦机构Medicaid Services（CMS）对医疗补助的付款估算不当。该估计由三个组成部分组成：托管护理，服务费和资格。对于托管护理部分，CMS审查了各州对其医疗补助托管护理计划的付款样本。 CMS检查是否根据州医疗补助信息系统和托管护理计划合同中的信息正确进行这些付款。近年来，包括2024年，医疗
Oxford physicists set world record for quantum computing accuracy
在量子计算的一个重大飞跃中，牛津大学的物理学家已经获得了对量子位或量子的最精确控制。该团队的错误率仅为0.000015％，这是每670万次操作中只有一个错误。从透视上看，您更有可能[…]牛津大学物理学家创造的量子计算精度的世界纪录首先出现在Knowridge Science报告中。
Physicists set new world record for qubit operation accuracy
牛津大学的物理学家为控制单个量子位的准确性设定了一个新的全球基准，达到了量子逻辑操作的有史以来最低的错误率（仅为0.000015％），或在670万操作中的错误中获得了一个错误。这次创纪录的结果几乎代表了十年前同一研究小组设定的上一个基准的数量级改进。
Quantum computing: What is quantum error correction (QEC) and why is it so important?
量子计算机有一天可以比地球上最强大的超级计算机强大得多，但前提是科学家找到方法来固定Qubits中极高的错误率。
GAO发现国防部（DOD）的两个托管护理支持承包商在2018年至2023年之间通常在所需的及时性标准内处理了Tricare索赔。索赔程序涉及确定包括行为健康提供者在内的平民卫生保健提供者的付款金额。国防部的及时标准要求承包商在30天内处理98％的Tricare索赔，而在90天内的索赔中的100％。尽管DOD并未将这些标准应用于特定的提供商类型，但GAO分别分析了6年期间行为健康提供者的近2800万索赔。 Gao发现30天内处理了近90％。此外，每年30天和90天内处理的索赔百分比（请参阅近年来的3个图）。国防部根据付款准确性标准对所有审计索赔进行了评估的承包商绩效，该标准要求付款错误率不超过2
MIT invents new way for QPUs to communicate — paving the way for a scalable 'quantum supercomputer'
一个新设备使远程纠缠，允许遥远的量子处理器相互通信，而错误率降低。
Heavy-Duty Pick and Place Robots for Smart Logistics: A Deep Dive into QJRB180-1 and QJRB800-1
由于对效率的需求不断增长，用于重型起重的拾放机器人在智能物流中变得越来越受欢迎。 通过自动化劳动密集型和重复性任务，这些机器人提高了生产率并降低了人为错误率。 现代拾放机器人以其准确性、速度和承载重物的能力正在彻底改变智能物流[…]智能物流的重型拾放机器人：深入了解 QJRB180-1 和 QJRB800-1首次出现在 EVS Robot。
Microsoft с партнерами создает самый мощный в мире коммерческий квантовый компьютер
其显着特点是量子比特虚拟化系统，可以让您获得错误率比物理量子比特低800倍的逻辑量子比特。
Leading in K12 EdTech with James Rhyu
在我们的第 9 季教育趋势中，我们邀请到了 Stride, Inc.（前身为 K12）首席执行官 James Rhyu。Stride 在教育技术领域拥有 25 年的经验，对 K-12 教育不断发展的前景提供了独特的见解。Rhyu 的职业生涯始于会计和金融，通过个人情况和偶然的工作机会进入教育行业。如今，他已在公司工作 13 年，对家庭在教育方面的需求有了深刻的理解。我们讨论了疫情如何改变了人们对在线学习的看法。虽然许多家庭在这段时间里苦苦挣扎，但它也为教育带来了新的可能性。Rhyu 强调了在这一充满挑战的时期认可教师的努力的重要性。谈话转向个性化学习和人工智能在教育中的作用。 James 告诫
Retrieval-Augmented Correction of Named Entity Speech Recognition Errors
近年来，端到端自动语音识别 (ASR) 系统已证明其具有出色的准确性和性能，但这些系统对于训练数据中不经常出现的实体名称仍然具有显着的错误率。随着端到端 ASR 系统的兴起，大型语言模型 (LLM) 已被证明是各种自然语言处理 (NLP) 任务的多功能工具。在具有相关知识数据库的 NLP 任务中，检索增强生成 (RAG) 与 LLM 一起使用时取得了令人印象深刻的结果。在这项工作中，我们提出……
Google breakthrough paves way for large-scale quantum computers
谷歌已经建造了一台量子计算机，随着规模的扩大，它的错误率会降低，这可能为量子计算机铺平道路首次为能够解决实际问题的机器提供解决方案
Essential Calculations for Warehouse Operations – Part 1: How to Calculate Pick Rates
在这个由三部分组成的博客系列中，我们深入探讨了实施自动化之前和之后评估和优化仓库生产力的关键指标。通过了解这些指标（拣选率、错误率和满载履行成本），您将获得有关运营改进和成本节约机会的宝贵见解。本系列的第一部分重点介绍拣货率，这是衡量 […] 的重要指标
虽然大型语言模型 (LLM) 已显示出实现类似人类对话的前景，但它们主要是在文本数据上进行预训练的。结合音频或视频可以提高性能，但收集大规模多模态数据和预训练多模态 LLM 具有挑战性。为此，我们提出了一种融合低秩自适应 (FLoRA) 技术，该技术可以有效地调整预训练的单模态 LLM，通过低秩自适应来使用新的、以前未见过的模态。对于设备导向的语音检测，使用 FLoRA，多模态 LLM 实现了相等错误率 (EER) 相对降低 22% ......
美国政府问责署发现美国国税局 (IRS) 在 2023 年纳税申报季期间，在解决前一年处理退税方面的挑战方面取得了进展。截至 2023 年 4 月 22 日，美国国税局已处理了所有前一年的退税，积压了 610 万份当年退税，比 2022 年同期减少了 1030 万份。美国国税局还普遍减少了处理纸质退税的平均天数，退税类型各不相同。然而，美国政府问责署发现，美国国税局未能达到某些退税的处理时间目标。此外，由于美国国税局缺乏指定官员来确保报告的准确性，一些美国国税局监测报告包含数据错误。此外，尽管美国国税局努力改进处理，但工作人员在处理退税时犯的错误率仍在逐渐上升。美国国税局堪萨斯城密苏里州处理中
Baidu’s Artificial-Intelligence Supercomputer (Minwa) Beats Google at Image Recognition
近来，图像分类中不断提升的判别能力的竞争愈演愈烈。2 天前，中国百度搜索公司宣布，他们打破了微软研究院在图像识别领域创下的记录，错误率仅降低了 0.36%。微软在近 3 个月前的 2015 年 2 月首次超越了人类的识别性能，而谷歌目前排名第二。所有这一切都是通过使用深度卷积网络和深度学习方案实现的，即构建神经形态识别方案，其中原始信息经过多个中间层，然后给出所需的类别识别输出。这是通过使用巨大的计算能力（超级计算机）来实现的，这种能力被用于对大量真实数据进行系统训练。这些新闻是对之前关于人类情感模拟和识别的文章的后续报道，科学家报告说，相应的系统可以达到并略微超过人类对情感的识别性能！对于那
