ROTC Cadet Temin Sohn’s Summer Experience at the U.S. Army Corps of Engineers Field Office in Jordan
美国陆军工程兵团 (USACE) 跨大西洋中东区 (TAM) 接待了 ROTC 学员 Temin Sohn，作为其学员暑期训练计划的一部分，为他在约旦提供了独特的体验。南加州大学化学系学生 Sohn 参加了施工现场参观和文化交流，跟随 TAM 专业人员并获得了有关美国陆军工程兵团运营的第一手知识。他感谢陆军军官的指导，包括他们积极的心态和多样化的经历。他在约旦的时光，包括参观佩特拉古城，给他留下了深刻的印象，他强烈推荐该项目，因为它对中东的军事和工程职业提供了宝贵的见解。
ROTC Cadet Temin Sohn’s Summer Experience at the U.S. Army Corps of Engineers Field Office in Jordan
美国陆军工程兵团 (USACE) 跨大西洋中东地区 (TAM) 最近欢迎预备役军官训练团 (ROTC) 学员 Temin So...
Red Pentagon? DoD's Leninist L-Band Expropriation Tips Ligado Networks Into Bankruptcy
红色五角大楼？国防部的列宁主义 L 波段征用将 Ligado Networks 推入破产由 James Holloway 通过“流动性的暂时问题”子堆栈提交，Ligado Networks 于周日申请破产，这在很大程度上要归功于美利坚合众国，特别是国防部。在 2023 年 10 月提起的诉讼中，Ligado 指控美国征用并使用了 FCC 授予 Ligado 的频谱而没有得到补偿，然后采取了“欺骗和误导”的策略。Ligado 起诉美国索赔 400 亿美元，反映了五角大楼占为己有的 L 波段拟议 5G 网络相关的沉没成本和收入损失。它申请喘息空间以专注于那起诉讼等。预先安排的第 11 章/RSA
Battle of the Bulge veteran honored with replacement of his 'Ike' jacket
101 岁的陆军老兵 Bernard “Barney” Mayrsohn 认为自己是个幸运儿。他身体健康，77 岁的儿子 Mark 就住在附近，还有舒适的住处……
Self-service kiosks at McDonald’s are not reducing employment
参见麦当劳的触摸屏自助服务亭曾被认为是扼杀就业的杀手。然而，令人惊讶的事情发生了。CNN 的 Nathaniel Meyersohn 报道。摘录：“自 25 年前首次推出以来，麦当劳和其他快餐连锁店的自助服务亭就被视为扼杀就业的杀手。但没有人预测到实际发生了什么。1999 年，在快餐店自助服务亭最早被提及的一次报道中，现已停刊的行业出版物《商业信息》称，麦当劳正在努力“开发一种电子订单处理系统，最终可能会取代一些人工订单处理系统。”相反，触摸屏自助服务终端增加了厨房工作人员的工作量，迫使顾客订购比在收银台更多的食物。自助服务终端展示了技术在快餐和零售环境中的意外后果，包括自助结账。连锁店现在正
The Arena Group Announces Termination Of CEO Ross Levinsohn, Appoints Manoj Bhargava As Interim CEO
今天，Arena Group Holdings, Inc. 董事会召开会议并采取行动提高公司的运营效率和收入。
With no ‘competitive moat’ who will be GenAI’s big winners?
作者：David Edelsohn，ROBO Global 风险投资顾问兼 IBM 研究部高级技术人员
Understanding Deep Learning Algorithms that Leverage Unlabeled Data, Part 1: Self-training
深度模型需要大量的训练样本，但标记数据很难获得。这激发了利用未标记数据的重要研究方向，而未标记数据通常更容易获得。例如，可以通过爬取网络获取大量未标记的图像数据，而 ImageNet 等标记数据集则需要昂贵的标记程序。在最近的实证发展中，使用未标记数据训练的模型已开始接近全监督性能（例如 Chen 等人，2020 年，Sohn 等人，2020 年）。本系列博客文章将讨论我们的理论工作，该工作旨在分析使用未标记数据的最新实证方法。在第一篇文章中，我们将分析自我训练，这是一种非常有影响力的半监督学习和领域自适应算法范式。在第 2 部分中，我们将使用相关理论思想来分析自监督对比学习算法，这种算法对于
Understanding Deep Learning Algorithms that Leverage Unlabeled Data, Part 1: Self-training
深度模型需要大量的训练样本，但标记数据很难获得。这激发了利用未标记数据的重要研究方向，而未标记数据通常更容易获得。例如，可以通过爬取网络获取大量未标记的图像数据，而 ImageNet 等标记数据集则需要昂贵的标记程序。在最近的实证发展中，使用未标记数据训练的模型已开始接近全监督性能（例如 Chen 等人，2020 年，Sohn 等人，2020 年）。本系列博客文章将讨论我们的理论工作，该工作旨在分析使用未标记数据的最新实证方法。在第一篇文章中，我们将分析自我训练，这是一种非常有影响力的半监督学习和领域自适应算法范式。在第 2 部分中，我们将使用相关理论思想来分析自监督对比学习算法，这种算法对于
我在5月18日至19日的周末参加了两场音乐会。 5月18日，星期六晚上8点在马萨诸塞州牙买加平原：我将在Mendelssohn的《夜电城》中演奏（这是一部录音）。这是Weston Wind五重奏与朋友的大型计划的一部分。详细信息在这里。 5月19日星期日下午3点在马萨诸塞州阿灵顿举行：我将与Mystic […]演出的两场演唱会首次出现在附带经济学家。
感谢 Seth Liebsohn 邀请我作为昨天 Bill Bennett 的 Morning in America 广播节目的嘉宾。Bill Bennett 的广播节目首先出现在 Keith Hennessey 上。
