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大世界假说及其对人工智能的影响
Sutton (2020) 认为世界很大而且很复杂，代理无法精确学习所有需要学习的东西。他建议采用函数近似来学习价值观、策略、模型和状态。Dong 等人 (2022) 从理论上研究了强化学习算法的性能，但没有对环境做出简化假设。他们的工作将重点从对环境做出假设转移到对代理的能力做出假设。Javed 等人 (2023) 通过实证研究了小型代理在大环境中的表现。他们发现，在大世界中，使用较少计算的近似算法可以胜过使用更多计算的精确算法。Kumar 等人 (2023) 表明，当代理受到计算限制时，持续学习是强化学习的必要元素。
用于神经形态计算和人工智能的硅光子学：应用和路线图
摘要 — 神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已实现许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。与纯数字电子方法相比，这些处理器在速度和能效方面有望实现数量级的提高。然而，集成光学神经网络比电子实现（数千万个神经元）小得多（数百个神经元）。这就引出了一个问题：在哪些应用中，亚纳秒延迟和能效胜过处理器的庞大尺寸？我们概述了神经形态光子系统及其在机器学习和神经形态计算中的实际应用。
tinylidarnet：基于第2 f1th自主赛车的端到端深度学习模型
摘要 - 先前的研究证明了端到端深度学习对机器人导航的有效性，其中控制信号直接源自原始感觉数据。但是，大多数现有的端到端导航解决方案主要基于相机。在本文中，我们介绍了Tinylidarnet，这是一种基于自动赛车的基于轻量级的2D激光雷达的端到端深度学习模型。使用Tinylidarnet的第1辆汽车在第12场比赛中获得第三名，这表明了其竞争性能。我们会系统地分析其在未经训练的轨道和实时处理的计算要求上的性能。我们发现，基于Tinylidarnet的1D卷积Neu-ral网络（CNN）的体系结构显着胜过基于多层的多层感知器（MLP）体系结构。此外，我们表明它可以在低端微控制器单元（MCUS）上实时处理。
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摘要：本文在比特币，以太坊和BNB市场的背景下进行了交易策略，特别是短期动量，平均恢复和配对套利的分析和比较。通过购买和持有策略进行了比较评估。审查下的交易策略包括Ehlers移动平均跨界对，基于标准的基于偏差的平均归还方法和配对交易。检查了各种算法交易框架，并详细介绍了开发和增强过程。为了尽可能准确地复制现实世界的交易条件，将交易费用和滑倒纳入计算中。调查结果强调了胜过购买和保持策略的挑战，但他们也证明了通过势头策略实现这一目标的可行性，即使在交易成本上也是如此。
FA-YOLO：基于FMD和AGMF模块的有效特征选择的研究YOLO改进了算法
摘要 - 随着全球电子商务的快速增长，物流行业对自动化的需求正在增加。这项研究的重点是仓库中的自动采摘系统，利用深度学习和强化学习技术来提高选择效率和准确性，同时降低系统故障率。通过经验分析，我们证明了这些技术在改善机器人拾取性能和对复杂环境的适应性方面的有效性。结果表明，集成的机器学习模型极大地胜过传统方法，有效地应对峰订单处理的挑战，减少操作错误并提高整体物流效率。另外，通过分析环境因素，本研究进一步优化了系统设计，以确保在可变条件下的高效和稳定的操作。这项研究不仅
。峰会议程
02:45 - 03:05 PM面板：提升社区健康的公私合作伙伴关系可以深入了解PPP在改善社区健康方面的力量，因为行业领导者讨论了成功的PPP计划及其对整体健康的贡献，同时着重于开发创新模型，胜过挑战，并衡量这些合伙人的影响，并衡量这些合伙人的影响。• Dr. Nawal Al Kaabi, Senior Advisor and Head of Research & Development, Hayat Biotech • Ismail Shehada, CEO, Tabuk Pharmaceuticals • Dr Aref Ali Abdulla Al Shehhi, CEO, The Medical Office • Akbar Moideen Thumbay, Vice President, Thumbay Healthcare • Moderator: Ramia Farrage, Senior Presenter and Producer, Forbes Middle East
OpenAI GPT-4.5系统卡
我们在烧烤评估中评估了GPT-4O，O1和GPT-4.5 [1]。此评估评估已知的社会偏见是否覆盖了模型产生正确答案的能力。在模棱两可的上下文中 - 正确答案是“未知”的，因为在提示中不足的信息（或明确的问题）可以清楚地获得答案，但提供了偏见的混杂因素 - GPT-4.5与GPT-4O相似。我们历史上已经报道了p（不是stereotype |未知），但是在这种情况下，它在解释性能方面的描述能力很小，因为所有提供的模型在模棱两可的问题数据集中的表现相对较好。O1通过在明确的问题上更频繁地提供正确的无偏见答案来胜过GPT-4O和GPT-4.5。
279 -AMS期刊
摘要：Eddy协方差（EC）空气 - SEA CO 2频率测量已为大型研究船开发，但尚未针对较小的平台进行证明。我们的目标是设计和构建一个完整的EC CO 2型号软件包，适合在浮标上无人看管的操作。已发表的最先进的技术对研究容器有效，例如气流干燥和液态水排斥，适用于有限的功率有限的2-M铁饼浮标。使用现成的（“股票”）气体分析仪（EC155，Campbell Scientifucifuc，Inc。）和原型气体分析仪（“ Proto”）测量快速响应atso-spheric CO 2的浓度，并使用降低的运动诱导的误差（与仪器制造商合作）。 该系统于2020年10月在缅因州的新罕布什尔大学（UNH）Air - Sea Interaction浮标进行了18天。 数据证明了系统的整体鲁棒性。 以前在基于船舶的测量结果上使用的实证后技术技术来解决CO 2分析仪的运动灵敏度，通常对库存传感器无效。 原始分析仪明显胜过库存单元，不需要临时校正，但揭示了未来设计中要解决的剩余文物。 描述了减少功率需求并增加无人值守的部署持续时间的其他系统修复。快速响应atso-spheric CO 2的浓度，并使用降低的运动诱导的误差（与仪器制造商合作）。该系统于2020年10月在缅因州的新罕布什尔大学（UNH）Air - Sea Interaction浮标进行了18天。数据证明了系统的整体鲁棒性。以前在基于船舶的测量结果上使用的实证后技术技术来解决CO 2分析仪的运动灵敏度，通常对库存传感器无效。原始分析仪明显胜过库存单元，不需要临时校正，但揭示了未来设计中要解决的剩余文物。描述了减少功率需求并增加无人值守的部署持续时间的其他系统修复。
比较 SAS Viya 与其他产品的 AI/ML 性能
一个特别突出 SAS Viya 在处理复杂数据集方面优势的示例是使用具有 50K 个观测值（行）和 10K 个特征（列）的数据集进行逻辑回归测试。在下面的图 6 中，SAS Viya 在最大的 CPU 实例上的表现比竞争对手高出 137 倍。同样值得注意的是，SparkML 未能完成 5 种配置中的 4 种。SAS Viya 不仅胜过所有竞争对手，而且在 8 CPU 小型配置下运行 Viya 可在 77 秒内产生结果。相比之下，下一个最快的时间是在 72 CPU 实例上运行的竞争对手 A，它需要 567 秒才能产生类似的结果。因此，在最小实例上运行的 SAS Viya 比在最大实例大小上运行的下一个最接近的替代方案快 7.3 倍。
