Ростех в три раза расширил ассортимент на первом отечественном маркетплейсе радиоэлектроники
如今 PCAT.ru 平台上有 1000 多种产品和生产能力
What exactly does word2vec learn?
word2vec 到底学习什么以及如何学习？回答这个问题相当于在一个最小但有趣的语言建模任务中理解表示学习。尽管 word2vec 是众所周知的现代语言模型的先驱，但多年来，研究人员缺乏描述其学习过程的定量和预测理论。在我们的新论文中，我们最终提供了这样一个理论。我们证明存在现实的、实用的机制，其中学习问题可以简化为未加权的最小二乘矩阵分解。我们以封闭形式求解梯度流动动力学；最终学习到的表示由 PCA 简单给出。word2vec 的学习动态。当从小初始化开始训练时，word2vec 以离散、连续的步骤进行学习。左：权重矩阵中的排名递增学习步骤，每个步骤都会减少损失。右图：潜在嵌入空间的三个时间
USNI News Fleet and Marine Tracker: Nov. 3, 2025
以下是根据海军和公开数据，截至 2025 年 11 月 3 日，美国海军在全球部署的航母打击群和两栖战备群的大致位置。如果 CSG 或 ARG 正在进行分类操作，图表会反映主力舰的位置。正在部署的总战力 287 (USS 229, USNS 58) 97 (USS 68, USNS 29) 66 (47 部署，19 本地) 在日本 USS Tripoli (LHA 7) 美国级两栖攻击舰进入日本佐世保 – 2025 年 10 月 29 日 SRC：INST- robzk11e pic.twitter.com/l00UAmtlsM — WarshipCam (@WarshipCam) 2025
Rhodeus tugbaeKalaycı、Kurtul、Bayçelebi、Kaya & Turan，2025 DOI：doi.org/10.1111/jfb.70236 Researchgate.net/publication/396424187 AbstractRhodeus tugbae 新 sp。是根据土耳其爱琴海沿岸的一些溪流和河流进行描述的。该新物种的特点是嘴部略低于下位，背鳍前龙骨尖锐，身体侧面强烈压缩，臀鳍起点和侧面系列之间有3-4列鳞片。这项研究有助于了解爱琴海地区淡水生态系统的生物多样性和特有现象。利用主成分分析（PCA）将Rhodeus tugbae与分布在邻近盆地的R
