IMOD关键词检索结果

[古生物学•2025] sphenodraco scandentis•德国晚侏罗纪的树木ronynchocephalian,以及ropidosaurs apenticular骨架对生态形态的重要性

[Paleontology • 2025] Sphenodraco scandentis • An arboreal rhynchocephalian from the Late Jurassic of Germany, and the importance of the appendicular skeleton for ecomorphology in lepidosaurs

sphenodraco scandentisbeccari,Guillaume,Jones,Villa,Cooper Regnault&Rauhut,2025年,doi:doi.org/10.1093/zoolinnean/zlaf073 Gabriel Ugueto facebook.com/serpenillus ryce rhallanus afterrace a rhallan from the New termellan the New the the the New the the the New the the Rhally the New the and the the New

当AI反对:Enkrypt AI报告暴露于多模型模型中的危险漏洞

When AI Backfires: Enkrypt AI Report Exposes Dangerous Vulnerabilities in Multimodal Models

2025年5月,Enkrypt AI发布了其多模式的红色小组报告,这是一项令人震惊的分析,揭示了可以将高级AI系统轻松地操纵到产生危险和不道德的内容中。该报告的重点是Mistral的两种领先的视觉模型-Pixtral-Large(25.02)和Pixtral-12b,并描绘了模型的图片,这些模型不仅在技术上令人印象深刻的[…] AI反射:Enkrypt AI Report在AI Report中揭示了Multimodal模型中的危险漏洞时,首先出现在Unite.ai上。

认知和发展系统的IEEE交易,第17卷,第2期,2025年4月

IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, Volume 17, Issue 2, April 2025

1)基于中央模式生成器的可编程仿生控制电路:Qinghui Hong,Qing Li,Jia Li,Jia Li,Jingru Sun,Jingru Sun,Sichun Dupages:233-2462)生物模仿的尖峰神经网络基于单层二-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-DEMS MONTALLES与Short-Term-Term for Short-Term for Audy Brainement for Audy Brauntority Brainemation sempority Brainementy Zyokun Consegun k.imhookhou,kimhou,s

三角洲将“高级认知能力”集成到其协作机器人

Delta integrates ‘advanced cognitive capabilities’ into its collaborative robots

Delta, a diverse electronics company which also makes collaborative robots, has unveiled its innovative Cognibot Kit at Hannover Messe 2025. This cutting-edge add-on equips Delta’s D-Bot series collaborative robots (cobots) with advanced cognitive capabilities, such as voice command, 3D machine visi

复杂和智能系统,第11卷,第3期,2025年3月

Complex & Intelligent Systems, Volume 11, Issue 3, March 2025

1)CL2SUM:通过LLMS幻觉构建的提示的抽象性汇总:S):Xiang Huang,Qiong nong,Xuan Zhang2)chaos-exhanced Metaheuristical:分类,比较,比较,比较和融合分析author(s)基于三向距离的模糊大幅度分布机,用于不平衡分类器:li liu,jinrui guo,gujun huang4)机器人操纵器的控制策略基于多任务增强式学习授课者:tao wang,tao wang,Ziming Ruan,Chong chen5)的构造轨迹: predictionAuthor(s): Feilong Huang, Zide Fan, K

OfferUp 通过以下方式改进本地结果使用 Amazon Bedrock 和 Amazon OpenSearch Service 上的多模式搜索,相关性召回率提高 54%,相关性召回率提高 27%

OfferUp improved local results by 54% and relevance recall by 27% with multimodal search on Amazon Bedrock and Amazon OpenSearch Service

在本文中,我们展示了 OfferUp 如何使用 Amazon Titan Multimodal Embeddings 和 OpenSearch Service 转变其基础搜索架构,从而显著提高用户参与度、提高搜索质量并为用户提供使用文本和图像进行搜索的能力。OfferUp 选择 Amazon Titan Multimodal Embeddings 和 Amazon OpenSearch Service 是因为它们具有完全托管的功能,能够开发出具有高准确度的强大多模态搜索解决方案,并加快搜索和推荐用例的上市时间。

使用 Amazon Bedrock 和 AWS 托管服务中的 Amazon Titan 多模式嵌入构建反向图像搜索引擎

Build a reverse image search engine with Amazon Titan Multimodal Embeddings in Amazon Bedrock and AWS managed services

在本文中,您将学习如何使用 Amazon Rekognition 从图像查询中提取关键对象,并使用 Amazon Bedrock 的 Amazon Titan Multimodal Embeddings 结合 Amazon OpenSearch Serverless Service 构建反向图像搜索引擎。

以色列开发的 Iron Beam 激光防空系统是什么?

What is the Iron Beam laser anti-air system developed by Israel?

Elbit Systems 宣布已获得以色列国防部 (IMOD) 的合同,价值……文章以色列开发的 Iron Beam 激光防空系统是什么?首先出现在 AeroTime 上。

FormulaFeatures:一种为可解释模型生成高预测性特征的工具

FormulaFeatures: A Tool to Generate Highly Predictive Features for Interpretable Models

使用基于数字特征的算术组合自动设计的简洁、高度预测的特征创建更易于解释的模型在本文中,我们研究了一个名为 FormulaFeatures 的工具。这主要用于可解释模型,例如浅层决策树,其中少量简洁且高度预测的特征可以极大地帮助提高模型的可解释性和准确性。机器学习中的可解释模型本文继续我关于可解释机器学习的系列文章,之前的文章包括 ikNN、加法决策树、遗传决策树和 PRISM 规则。如前几篇文章所述(并在那里更详细地介绍),通常有强烈的动机使用可解释的预测模型:每个预测都可以很好地理解,我们可以确信模型将在未来看不见的数据上表现合理。有许多模型可以提供可解释的 ML,但不幸的是,这些模型比我们

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以色列导弹防御组织 (IMDO) 是以色列国防部 (IMOD) 国防发展和研究局 (DDR&D) 的一部分,已开始对高可用性浮空器系统 (HAAS) 进行充气,并对部署IMOD 在以色列北部建立的设施中安装了高架传感器 (ES) 系统。

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以色列国防部(IMOD)国防研究与发展局(DDR&D)的以色列导弹防御组织(IMDO)与导弹防御局合作,成功完成了大卫弹弓的一系列飞行测试武器系统 (DSWS) 采用先进的系统配置,可应对当前和新兴的威胁。

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以色列国防部(IMOD)国防研究与发展局(DDR&D)的以色列导弹防御组织(IMDO)与美国导弹防御局(MDA)合作,成功完成了“箭”的飞行测试-2 拦截弹,2020 年 8 月 12 日。箭武器系统 Test-18a (AST-18a) 通过实时拦截中程弹道导弹 (MRBM) 目标演示了系统流程。这次测试是在以色列中部和地中海上空的一个测试场进行的。