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Wolt的算法透明度报告
算法不过是计算任务的一组指令。，他们策划了我们的新闻，预测我们偿还贷款的能力，并推荐下一首歌。最近，生成人工智能（AI）向我们展示了算法也可以写入和绘制。这些系统对我们大多数人来说都是看不见的。他们的创作者确实只提供了有关其功能和使用方式的信息。公平，算法可能非常复杂。我们仍然需要找到更多可理解的谈论算法的方法，以使每个人都有机会了解他们对我们生活的巨大影响。大部分是积极的。例如，它们有助于优化交付路线，从而减少排放；算法可以接管无聊的任务，例如将数据填充到电子表格中。但是，算法是人类的创造。他们分享了创作者的一些缺点，并不懈地执行他们。
ICER项目（领导交流计划和...
•应用程序管理：通过LEP申请过程指南和支持城市。•利益相关者的参与：与城市合作伙伴经理合作，确定城市合作伙伴之间潜在合作的领域。•选择过程：领导陪审团和成功应用程序的选择过程，确保公平和透明度。•赠款管理：监督赠款分配流程，确保合规性和最佳利用基金。•计划管理：为计划开发，物流和城市交流执行提供端到端的支持，以确保高标准的交付标准。•交换交付：支持城市合作伙伴策划丰富和彻底的交换行程，以促进知识交流帮助扩展世界各地城市的想法。•评估与改进：不断评估程序，捕获关键的学习以及确定未来改进的机会。•报告：提供有关领导交流计划的定期进度更新，包括董事会和LEP的资助合作伙伴
S-JEPA：通过动态空间注意力实现无缝跨数据集传输
摘要：受脑电图信号处理中跨数据集无缝传输的挑战的启发，本文对联合嵌入预测架构 (JEPA) 的使用进行了探索性研究。近年来，自监督学习已经成为一种在各个领域进行迁移学习的有前途的方法。然而，它在脑电图信号中的应用仍未得到充分探索。在本文中，我们介绍了用于表示脑电图记录的 Signal-JEPA，其中包括一种新颖的领域特定空间块掩蔽策略和三种用于下游分类的新型架构。该研究针对 54 个受试者的数据集进行，并在三种不同的 BCI 范式上评估模型的下游性能：运动意象、ERP 和 SSVEP。我们的研究为 JEPA 在脑电图信号编码中的潜力提供了初步证据。值得注意的是，我们的结果强调了空间滤波对于准确下游分类的重要性，并揭示了预训练示例的长度对下游性能的影响，而不是掩码大小的影响。
报告名称：
所有好处都是印度领先的葡萄酒和烈酒营销，咨询和活动代理机构，由尼克希尔·阿加瓦尔（Nikhil Agarwal）主持，他被认为是印度领先的葡萄酒和烈酒专家。我们策划了葡萄酒和精神品尝，还负责将酿酒厂和酿酒厂和酿酒厂的品牌大使带给印度名人和米其林星级厨师，以提供独特的世界一流体验。尼克希尔·阿加瓦尔（Nikhil Agarwal）也是印度的葡萄酒和烈酒进口商和零售商。该公司与国际政府机构广泛合作，以帮助促进葡萄酒和烈酒类别的贸易，并为其主持 /执行活动和贸易任务。所有不错的东西都可以访问大型公司，酒店，餐馆，酒吧和高净值葡萄酒和精神消费者。该公司也是孟买Prowine Prowine的共同组织者 - 印度最大的葡萄酒和烈酒 - 葡萄酒和烈酒 - 全球著名的Prowine World的子公司。
人工智能语言模型可以取代人类参与者吗？
特定样本 语言模型可能最准确地给出有关西方英语使用者的一般估计，因为这些人的表达方式通常用于训练模型。LLM 无法模拟其训练数据中未体现其文化的人的判断，例如坦桑尼亚的哈扎人社会。即使在美国，大多数 LLM 也未能捕捉到 65 岁以上的人和高度宗教信仰者 [15]，而且不同的模型还有其他偏见。GPT 模型倾向于过度代表自由派、高收入和受过高等教育人群的观点，而一些基础 LLM（未经过基于人工反馈的微调的模型）则更符合中等收入、低收入和新教或罗马天主教徒的观点 [15]。 “硅抽样”让研究人员能够模拟多样化的参与者群体[11]，但与特定群体的一致性差异可能会持续存在[15]。
汇聚分析，用于瓦斯恒星距离扩散模型的一般概率流量
基于分数的生成模型具有概率流量流量差分方程（ODE）在各种应用中取得了显着的成功。虽然在文献中提出了各种基于快速的采样器并在实践中采用了有关概率流动的收敛属性的理论理解仍然非常有限。在本文中，我们为2-Wasserstein距离的一般概率流ode samperers提供了第一个非反应收敛分析，假设是策划的得分估计值和光滑的对数 - 循环数据分布。然后，我们考虑各种示例，并基于相应的基于ode的采样器的迭代复杂性建立结果。我们的证明技术依赖于明确拼写连续ode的收缩率，并使用同步耦合分析离散化和得分匹配错误；我们的分析中的挑战主要来自概率流动的固有非自治和我们研究的特定指数积分器。
数字技术和极端语音
在全球范围内（在国家和社区层面上可复制）的另一项关键干预是将现有的关键利益相关者社区联系起来，以利用，孵化，策划和扩展最佳实践，包括应对策略和抗议机的最佳实践与在线极端言论。连接是一个重要的动作框架，因为已经有大量积极反对在线仇恨的基层计划和组织。将它们连接到在线仇恨的不同方面的特定目标可以大大提高其有效性和可扩展性，还可以提供解决系统问题（例如种族偏见）的方法。一个例子是AI4Dignity项目，该项目正在开发可复制的过程模型，以通过连接人工智能（AI）开发人员，事实检查员和来自不同国家的学术民族志学家来创建编码的协作空间，以检测和标记极端语音。此类活动不仅将有助于扩大技术访问事实检查社区的访问，还可以解决诸如偏见和缺乏
国防部数据战略
开箱即用的 MarkLogic 数据中心平台提供了关键功能，以确保以支持国防部现在和未来使命的方式处理和管理数据：R 摄取和发现 - 无需提前定义模式（本体）。我们不会将结构和转换抛到九霄云外 - 我们只是说您不必提前完成所有工作。摄取时立即索引和搜索您的数据。- 策划 - 通过在摄取之前跳过前期数据建模，您可以专注于协调和丰富数据，以便在第一个用例中添加标记的元数据。然后随着时间的推移迭代协调更多数据以供将来使用。访问 - 轻松访问下游系统和应用程序的数据，具有完全的事务一致性和企业级安全性。我们的平台专注于 DevOps，具有标准化 API 和其他工具，可快速开发应用程序并将其部署到您选择的任何最终用户环境中。
科学问题夏季2025课程描述
jacksk6@auburn.edu。6月2日至6日，好奇的策展人（5年级 - 7年级学生） - 自然历史博物馆（Aunth）*为什么我们有自然历史博物馆？为什么很重要？它们如何成长？从田野到博物馆，您将探索我们当地的生物多样性，制作收藏品并学习如何策划它们。您将为所有动植物乃至一些化石探索沼泽，溪流，森林和草原。每个学生都会保留一本野外日记，他们将写自己的现场经历的故事。他们将对该地区的多样性以及研究它的科学家有新的赞赏！*这个营地与自然历史博物馆结合在一起，与传统的科学事务营不同。建议这个训练营给喜欢自然而又独立学习者的学生。学生将主要在外面与博物馆工作人员并肩进行实地考察，而博物馆内将进行上课时间。5年级的学生只允许参加一周的好奇策展人。
paras：非核糖体肽合成酶的底物特异性的高准确机器学习
非核糖体肽是化学和功能多样的天然产物，具有重要的医学和农业应用。细菌和真菌基因组包含数千种非知名功能的非核糖体肽生物合成基因簇（BGC），为肽发现提供了有希望的资源。可以通过预测非透射体肽合成酶（NRPSS）中腺苷酸（a）结构域的底物（a）结构域来推断这种肽的核心结构特征。但是，现有的域预测方法依赖于有限的数据集，并且经常与选择大型基材或较少研究的域中的域斗争。在这里，我们系统地策划和计算分析了3,254个域，并介绍了两个新的高准确性特异性预测指标，Paras和Parasect。通过应用PARAS鉴定出具有异常高的L- tryptophan特异性的一种新型域，并且在相应的NRP上进行完整的蛋白质质谱法表明它可以指导链霉菌物种中与色氨酸肽相关的代谢产物的产生。在一起，这些技术将加速新型NRPS及其代谢产物的表征。Paras和Parasect可在https://paras.bioinformatics.nl上找到。