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美国F-15E战斗机被伊朗击落

US F-15E fighter jet downed by Iran

一架美国战斗机在伊朗上空坠毁,这似乎是史诗愤怒行动中第一架在伊朗上空被击落的美国载人飞机。

希腊与以色列签署埃尔比特普尔斯火箭炮系统价值 7.5 亿美元的协议

Greece inks $750M deal with Israel for Elbit’s PULS Rocket Artillery Systems

近年来,希腊和以色列在东地中海地区成为日益密切的伙伴。

特朗普再次拒绝描述他的伊朗战争所期望的最终状态

Once again, Trump declines to describe desired end-state to his Iran war

在黄金时段的讲话中,总统没有列出军事目标或美国希望从德黑兰得到什么。

印度将为现代战争采购更多防空系统和无人机

India to acquire more air defense systems and drones for modern warfare

印度将增加其俄罗斯S-400防空系统的库存,该系统在去年与巴基斯坦的短暂战争中被认为是有效的。

伊朗的另一个潜在大规模杀伤性武器计划在以色列和美国的袭击后已成为废墟

Iran’s other would-be WMD program lies in ruins following strikes by Israel and the US

“对于战争规划者来说,这似乎是事后才想到的,优先级较低,”在中央情报局工作了 23 年的前伊朗问题分析师吉姆·拉姆森 (Jim Lamson) 说。

美国F-15E战斗机在伊朗上空被击落

US F-15E fighter jet shot down over Iran

幸存者的搜救行动正在进行中。

美国陆军想要新型榴弹发射器和弹药,以便能够摧毁无人机

US Army wants new grenade launcher, ammunition to be able to destroy drones

陆军正在征集原型机,其中包括 16 种武器、火控系统和约 25,000 发弹药。

生产率提升的算术:为什么“生产率提高 40%”从来没有真正起作用?

The Arithmetic of Productivity Boosts: Why Does a “40% Increase in Productivity” Never Actually Work?

为什么宏伟的生产力承诺从未真正兑现?是每种产品都不好,还是数字中隐藏着其他东西? 《生产力提升的算术》一文:为什么“生产力提高 40%”实际上从未奏效?首先出现在《走向数据科学》上。

使用 Python 构建稳健的信用评分模型

Building Robust Credit Scoring Models with Python

衡量信用评分中特征选择变量之间关系的实用指南。用 Python 构建稳健的信用评分模型一文首先出现在 Towards Data Science 上。

DenseNet 论文演练:所有连接

DenseNet Paper Walkthrough: All Connected

当我们尝试训练一个非常深的神经网络模型时,我们可能遇到的一个问题是梯度消失问题。这本质上是一个问题,即模型在训练过程中权重更新减慢甚至停止,从而导致模型无法改进。当网络非常深时,[...]DenseNet 论文演练:所有连接的帖子首先出现在走向数据科学上。

一项可以真正揭示你的工作和人工智能的数据

The one piece of data that could actually shed light on your job and AI

这个故事最初出现在我们关于人工智能的每周通讯《算法》中。要首先在您的收件箱中收到此类故事,请在此处注册。在硅谷的轨道上,人工智能推动的就业灾难被认为是理所当然的。人们的情绪如此严峻,以至于 Anthropic 的一位社会影响研究人员周三响应号召……

世界需要更多的软件工程师

The World Needs More Software Engineers

两周前,我在 O’Reilly AI Codecon 上与 Aaron Levie 进行了座谈。 Aaron 于 2005 年与他人共同创立了 Box,20 年后,他的公司管理着大约三分之二的财富 500 强企业的内容。Aaron 是现任企业软件公司中为数不多的在公开场合深入思考 AI 含义的首席执行官之一 [...]

你的代理人工智能飞行员成功了。这就是为什么生产会变得更加困难。

Your agentic AI pilot worked. Here’s why production will be harder.

在企业中扩展代理人工智能是一个大多数组织都严重低估的工程问题,直到为时已晚。想想一级方程式赛车。这是一项工程奇迹,针对一种环境、一组条件、一个问题进行了优化。把它放在高速公路上,它立刻就会失效。错误的基础设施、错误的环境,是为……你的代理人工智能飞行员工作的帖子而构建的。这就是为什么生产会变得更加困难。首先出现在 DataRobot 上。

代理人工智能开发生命周期

The agentic AI development lifecycle

概念验证人工智能代理在脚本演示中看起来很棒,但大多数从未投入生产。据 Gartner 称,由于成本不断上升、商业价值不明确或风险控制不充分,到 2027 年底,超过 40% 的代理人工智能项目将被取消。这种故障模式是可以预测的。它很少归结为人才、预算……这篇文章《代理人工智能开发生命周期》首先出现在 DataRobot 上。

IEEE 进化计算汇刊,第 30 卷,第 2 期,2025 年 4 月

IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Volume 30, Issue 2, April 2025

1) Efficient Meta-Heuristic Approach for the Multiobjective Green p-Hub Center Routing Problem作者:E. M. Ibnoulouafi, T. Aouam, M. Oudani, M. GhoghoPages: 449 - 4632) A Multi-Fidelity Genetic Algorithm for Hyperparameter Optimization of Deep Neural Networks作者:A. R. Moya, S. Ventura 页数: 464 - 4783) 通过分

IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,第 37 卷,第 4 期,2026 年 4 月

IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 37, Issue 4, April 2026

1) 基于多模态特征和深度学习网络的嗅觉受体与分子相互作用的新方法作者:F. Wang, X. Xie, Y. Xiong, Z. Liu, M. Kong, H. Dong, X. ChenPages: 1506 - 15172) 基于随机锚图聚合的谱嵌入表示作者:J. Zhou, F. Li, C. Gau, W. Ding, W. Pedrycz, G. Lang页面: 1518 - 15323) 基于有向图压缩通信的去中心化在线优化作者: H. Liu, B. Zhang, Z. Yu, D. Yuan, M. Dai页面: 1533 - 15454) 基于高阶累积量的直接高效因果方法

IEEE 模糊系统汇刊,第 34 卷,第 4 期,2026 年 4 月

IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 34, Issue 4, April 2026

1) 客座社论:模糊大型模型专题:桥接不确定性和创造力作者:H. Yu、Q. Liu、W. Pedrycz、J. Lu 页数:1039 - 10402) FMA-Net:用于细粒度图像识别的模糊相互注意网络作者:H. Huang、J. -H.李,S.-K。 Oh, Z. Fu, J. H. Yoon, W. Pedrycz 页数:1041 - 10523) 通过大型语言模型对权衡总成本和客户满意度 VRP 中的上下文进行建模作者:H. -W.丁,Z.-S。 Chen, Y. Yang, W. DingPages: 1053 - 10634) 通过模糊隶属聚合审计大型语言模型中的部分数据集使用作

扩展多智能体系统:耿明红专访

Scaling up multi-agent systems: an interview with Minghong Geng

在本访谈系列中,我们将与 AAAI/SIGAI 博士联盟的一些参与者会面,以了解有关他们研究的更多信息。耿明红最近完成了博士学位,目前在新加坡管理大学担任博士后研究员。我们坐下来讨论他对多智能体系统的研究。首先,恭喜您完成博士学位!什么[...]