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物理定律的简单性
somice colleism似乎面临着认知差距：如果物理定律是客观的和与思想无关的，那仍然令人困惑，因为它们并不直接从我们的观察中遵循，我们对它们的认知机会。这一差距在科学现实主义（Chakravartty，2017年）中为理论陈述的正当化提供了更广泛的挑战。解决这一认知差距，媒候现实主义者吸引了超级经验的理论美德，这是简单的一个熟悉的例子。简单性使我们能够消除广泛的经验上等效的理论，这些理论认为不必要的复杂定律。与其他理论美德结合在一起，简单性甚至可以帮助缩小鉴于大量证据的独特理论的范围。然而，简单本身提出了几种哲学困难（贝克，2022年，菲茨帕特里克，2022年）：
简单性假设和模拟论证对我们文明的一些启示
根据对模拟论证最常见的解释，我们很可能生活在祖先模拟中。有趣的是，在所有模拟空间中，某些模拟家族是否比其他模拟家族更有可能出现。我们认为，计算复杂性给出了一个自然的概率度量：更简单的模拟更有可能运行。值得注意的是，这使我们能够从我们生活在模拟中的事实中提取实验预测。例如，我们表明，人类很可能无法实现星际旅行，人类也不会在宇宙中遇到其他智慧物种，从而解释了费米悖论。另一方面，任何这些预测的实验证伪都将构成反对我们的现实是模拟的证据。
产品设计的原型性和简单性在形成设计偏好时的神经处理
本研究调查了处理原型性和简单性时神经相关性对产品设计偏好的影响。尽管这很重要，但我们对大脑在形成设计偏好时如何处理这些视觉设计品质知之甚少。我们假设，虽然流畅性是感知判断，可以解释原型性和简单性对设计偏好的积极影响，但与原型性相关的流畅性判断的神经基础与与简单性相关的神经基础不同。为了研究这些问题，我们对具有不同原型性和简单性水平的实际产品设计的偏好决策进行了 fMRI 研究。结果显示，在简单性和原型性的偏好处理之间存在显著的功能梯度——即，早期腹侧视觉信息处理参与简单性评估，但晚期腹侧视觉信息处理和顶叶额叶脑区参与原型性评估。简单性和原型性评估之间的相互作用是在右半球纹状体外皮层中发现的。大脑的独立参与表明，对原型和简单性的流畅性判断有助于设计偏好的感知机制中不同认知层次的偏好选择。
Remo-M 固定翼无人机 - Geotech 环境设备
Remo-M 是一种广泛使用的无人机系统，专为机动性、快速部署和航空测绘应用而设计。Remo-M 具有独一无二的深失速垂直着陆功能，仅需要半径 15 米的着陆区域。用户受益于飞行规划软件的简单性和直观的用户界面。倾斜图像与滚转轴万向架一起用于智能 3D 建模。Remo-M 是同类产品中最先进的固定翼无人机，可提供更高的效率、飞行任务灵活性和简单性。
合成最大化gpu-gpu-ai-ai模型训练 -
WEKA®数据平台背后的设计理念是创建一个单一的体系结构，该体系结构在本地或公共云中运行全闪存阵列，简单性和功能集，网络连接存储（NAS）的简单性和功能集，以及云的可扩展性和经济性。无论是在平台之间的本地，在云中，边缘还是在平台之间破裂，WEKA都可以加速企业AI数据管道的每个步骤 - 从数据摄入，清洁和建模到培训验证或推理。
过度参数化机器学习中的简单偏见
仍然缺乏对深网（和其他过度参数模型）令人惊讶的发生能力的彻底理论理解。在这里，我们证明了模拟性偏差是在过度参数化机器学习中不可忽视的主要现象。除了解释简单性偏见的结果外，我们还研究了它的来源：遵循具体的严格示例，我们认为（i）模拟偏见可以解释在过度参数化学习模型（例如神经网络）中的概括； （ii）正如我们的示例所示，简单性偏差和出色的概括是与优化器无关的，尽管优化器会影响培训，但它并不是简单性偏见的动力； （iii）在训练模型中的模拟偏差和随后的后代是普遍的，并且源于一个微妙的事实，即统一的随机构造的先验不是统一的统一性； （iv）在神经网络模型中，宽（和浅）网络中的偏见机器与深（和狭窄）网络中的偏置机制不同。