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士兵领导人表示,士兵需要更好的方式来疏散伤亡人员

Soldiers need better way to evacuate casualties, enlisted leaders say

一个军士长指挥小组表示,医疗后送及其相关任务需要现代化,以应对未来的大规模战斗。

“所有坚固的东西都会烟消云散”:自 1870 年以来,大约五分之一的经济每三十年就会发生一次转变

"All That Is Solid Melts into Air": Since 1870, Roughly One-Fifth of the Economy Is Transformed Every Thirty Years

这一次,我们是文科专家——artesliberes,即适合丰富生活并提高我们这些自由人的生产力的技能,我们必须找到一种靠智慧生活的方式,因为我们...

纳米颗粒疫苗可有效预防小鼠癌症扩散

Nanoparticle vaccine effective for preventing cancer spread in mice

用于输送疫苗的纳米粒子系统已被证明可以预防小鼠黑色素瘤、胰腺癌和三阴性乳腺癌的发展并减少其扩散。美国马萨诸塞大学阿默斯特分校的团队认为,他们的疫苗也可能起到预防作用,希望有一天能够将他们的方法应用于多个领域 [...]

防扩散研究中心开设佛蒙特州办事处

Center for Nonproliferation Studies Opens Vermont Office

该办公室的开设将使佛蒙特州学生和 CNS 项目之间有更多的合作。

CAR-Flow:条件感知重新参数化调整源和目标以实现更好的流量匹配

CAR-Flow: Condition-Aware Reparameterization Aligns Source and Target for Better Flow Matching

条件生成建模旨在从包含数据条件对的样本中学习条件数据分布。为此,扩散和基于流动的方法已经取得了引人注目的结果。这些方法使用学习的(流)模型将忽略条件的初始标准高斯噪声传输到条件数据分布。因此,该模型需要学习质量传输和条件注射。为了缓解对模型的需求,我们提出了流量匹配的条件感知重新参数化(CAR-Flow)——一种轻量级的、学习性的转变,可以调节……

在宗教咨询中破除极端分子的虚假拜亚

Dismantling the False Bai’ah of Extremists in Religious Counselling

出版物作者:出版日期:2025 年 11 月 11 日概要 尽管伊斯兰祈祷团于 2024 年 6 月解散,拜亚(伊斯兰教的效忠誓言)仍然是极端分子的意识形态支柱。人工智能支持的远程拜亚促进了激进化,正如新加坡最近的一个案例所表明的那样。这种数字化转变影响了反极端主义的努力,需要同时解决神学根源和[...]宗教咨询中消除极端分子虚假拜阿的帖子首次出现在 RSIS 上。

认识沉默的哨兵:人工智能内容检测器如何塑造在线信任的未来

Meet the Silent Sentinels: How AI Content Detectors Are Shaping the Future of Online Trust

每次滚动浏览提要时,您都在文字的海洋中畅游。文章、博客文章、评论——每个人都在争夺注意力。但最近,有些事情发生了变化。随着生成式人工智能的不断兴起,人类创作的散文和机器吐出的文本之间的区别将变得不再那么清晰。最近分享的一篇文章展示了人工智能探测器现在如何悄悄地变成了网络的隐形编辑器,因为这些新的发展可以在不削弱原创性的情况下验证真实性。考虑一下:你基本上拥有可以在几秒钟内写出整篇文章、总结信息或制作社交帖子的工具。很酷,对吧?但如果都是经过打磨的,怎么知道它是真的呢?这就是 [...]

印度和尼泊尔签署协议,通过铁路互联互通促进贸易

India, Nepal ink deal to boost trade through rail connectivity

印度和尼泊尔签署了一项通过乔格巴尼-比拉特纳格尔线路直接连接铁路货运的协议。该协议促进了集装箱和散装货物从印度港口向尼泊尔的运输,增强了贸易路线并加强了经济联系。该协议是在双边会议期间交换的,旨在促进多式联运并巩固邻国之间的商业联系。

俄克拉荷马州发生氨气泄漏,数十人住院

Dozens hospitalized after an ammonia gas leak in Oklahoma

当局周四表示,在酒店停车场发生泄漏的一辆油罐车喷出大量无水氨气后,俄克拉荷马州一座城市数百人被疏散,其他人被告知就地避难。

德克萨斯基督教大学将终止性别、种族研究部门

Texas Christian U. to end gender, race studies departments

由于入学率低,德克萨斯基督教大学将解散其妇女和性别研究系以及比较种族和民族研究系,并将它们合并到英语系。

报告:与 2020 年相比,更多家长表示 2 岁以下的孩子观看 YouTube

Report: More Parents Say Their Kids Under 2 Watch YouTube Than in 2020

一段视频展示了卡通腕龙艰难前行的情景。这只恐龙拥有鲜艳的颜色和精心设计的友好声音,以吸引幼儿的注意力。当绿叶食者说话时,屏幕上飘浮着一条横幅广告。专家警告说,这种经历可能会分散孩子的注意力。 “视频中嵌入了广告,[...]

警方正在调查大学公园事件;没有受伤,校园没有持续的威胁

Police investigating incident at University Park; no injuries, no ongoing threat to campus

警察、消防官员和工程师正在调查今天下午在苏珊·韦尔奇文科大楼发生的一起事件。没有人员受伤,大楼内的人员已被疏散。校园没有持续受到威胁,事件原因仍在调查中。

从学生到文章学生的调整

The Adjustment from Student to Articling Student

我连续 20 年都是全日制学生。随着时间的推移,我找到了一种舒适的生活习惯,并享受了学术生活的节奏——尤其是暑假。毫无疑问,作为一名学生,我最喜欢的部分是灵活的日程安排。法学院放大了这种灵活性:有些日子我可以睡懒觉,而其他日子我有很长的间隙,可以让我在城市里散步或见面

AaeAP2a 是一种源自蝎子的抗菌肽,通过膜破坏并引发代谢崩溃来对抗碳青霉烯类耐药鲍曼不动杆菌

AaeAP2a, a scorpion-derived antimicrobial peptide, combats carbapenem-resistant Acinetobacter baumannii via membrane disruption and triggered metabolic collapse

AaeAP2a 是一种源自蝎子的抗菌肽,通过膜破坏并引发代谢崩溃来对抗碳青霉烯类耐药鲍曼不动杆菌简介:碳青霉烯类耐药鲍曼不动杆菌 (CRAB) 由于其高死亡率和广泛的抗生素耐药性而对全球健康构成重大挑战。而最后手段抗生素(例如粘菌素)的临床效用仍然有限。因此,开发新型抗菌药物势在必行。抗菌肽已成为对抗多重耐药病原体的有希望的候选者。动物毒液中含有丰富的生物活性肽。方法:本研究通过体外实验评价蝎源肽AaeAP2a对CRAB的抗菌活性、对生物膜形成的抑制作用以及稳定性和生物相容性。此外,还研究了抗菌机制,并使用腹膜炎相关脓毒症小鼠模型评估了体内功效。结果:AaeAP2a 对 CRAB 表现出有效的

关于新研究显示 50 岁以下成年人中结肠癌发病率急剧上升

Concerning New Research Reveals Colon Cancer Is Skyrocketing in Adults Under 50

由于生活方式和遗传因素,结直肠癌以惊人的速度袭击年轻人。当异常细胞在结肠或直肠中不受控制地生长时,就会形成结直肠癌 (CRC),形成肿瘤,最终侵入附近组织或扩散到身体其他部位。它通常开始于称为息肉的小型良性生长,[...]

青少年发现,每只耳朵聆听略有不同的声音可能会提高注意力

Listening to slightly different sounds in each ear may boost focus, teen finds

虽然“双耳节拍”可能会提高注意力,但他的研究表明视频游戏音乐会分散注意力。

预计到 2030 年,人工智能数据中心将给美国能源和水资源带来压力

AI data centers projected to strain US energy and water resources by 2030

近年来,随着人工智能的日常使用呈爆炸式增长,支持人工智能的计算基础设施的能源需求也随之激增。但这些大型数据中心消耗数十亿瓦的电力并需要大量的水进行冷却,其造成的环境损失过于分散且难以量化。

word2vec 到底学习什么?

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