意味关键词检索结果

Fruitcore 机器人:新的 horstOS – 更简单、更快、更智能

fruitcore robotics: Das neue horstOS – noch einfacher, schneller und smarter

康斯坦茨,2025 年 11 月 – Fruitcore Robotics 通过新发布的 horstOS 操作系统将工业自动化提升到一个新水平。通过更新,该软件获得了大量 PLC 功能。这意味着不仅是机器人,而是整个流程...... 继续阅读 →

特朗普在计划显示重大缺陷的情况下仍提供关税“红利”

Trump floats tariff 'dividends' even while plan shows major flaws

特朗普总统表示,政府将从关税收入中向美国人发放支票。这就是这可能意味着什么。

什么是道德?

What is morality?

道德就是认真对待严肃的事情。严重的是人类和动物遭受痛苦、被羞辱、被虐待。认真对待这一点意味着投入,在时间和环境允许的情况下获取尽可能丰富的知识,并努力采取行动,使世界变得不那么邪恶。哈拉尔德 [...]

COP30的十字路口:加速落实还是做出更多承诺?

COP30’s Crossroads: To Accelerate Implementation or Make More Promises?

巴西贝伦,11 月 11 日 (IPS) - “从飓风梅丽莎袭击加勒比海、超级台风袭击越南和菲律宾,到龙卷风席卷巴西南部,毁灭性的气候损害已经发生,”联合国气候变化执行秘书西蒙·斯蒂尔 (Simon Stiell) 在亚马逊城市贝伦召开 COP30 前夕表示。 “这就是为什么 COP 必须实现三件事:它必须发出明确的信号:各国全面参与气候合作,这意味着就所有关键问题达成强有力的成果。”阅读全文,“COP30 的十字路口:加速实施还是做出更多承诺?”,参见 globalissues.org →

实用的辅导路线图

A Pragmatic Tutoring Roadmap

高影响力的辅导可能值得大肆宣传,但这并不意味着它很容易实用的辅导路线图一文首先出现在 Education Next 上。

可能会伤害你感情的学校建议

School Advice that Will Probably Hurt Your Feelings

作者:凯蒂·阿泽维多,教育硕士免责声明:您可能不喜欢您将要阅读的内容。我对此表示同意,因为我的目标是让学生在学校变得更轻松,有时这意味着面对现实并以开放的心态接受困难的事情。如果你把……阅读更多可能会伤害你感情的上学后建议首先出现在学校习惯上。

一种新的、更智能的技术出版物导航方式

A New, Smarter Way to Navigate Technical Publications

在公务航空中,地面上的每一分钟都意味着失去机会。航班延误不仅会给乘客带来不便,还会扰乱航班时刻表、损害信任并增加成本。然而,飞行部门和 MRO 仍然面临着一个熟悉的障碍:浪费宝贵的时间寻找正确的维护手册、服务公告或 AD。这就是为什么 Veryon 在 Veryon Publications 中完全重建了“我的图书馆”体验,为公务航空专业人员提供了一种更快、更智能、更直观的方式来访问技术信息。

知情人士称其为“Hah-Zee” |第 3 部分,...然后再次返回

Those in the Know Just Call It 'Hah-Zee' | Part 3, ...And Back Again

乌德瓦哈兹中心 (Udvar-Hazy Center) 的 WFC 与无与伦比的 SR-71 黑鸟 (SR-71 Blackbird) 全部被雾化了。我们对史密森尼国家航空航天博物馆的史蒂文·乌德瓦哈兹中心 (Steven F. Udvar Hazy Center) 进行了一次非常棒的参观。该设施绝对是巨大的(并且预计会扩大!)并且有很多值得一看的东西,数量几乎压倒性的航空和太空飞行器以及创造性和大胆的故事。但在某些时候,即使是最顽固的航空迷也会不知所措。甚至是我。当整个飞行员团队达到这个极限时,就该考虑应对新的挑战,例如回家。逃生需要面对充满巨兽的杜勒斯混凝土迷宫滑行道。杜勒斯接地日期飞机路

暴风雪

Blizzards

冬天的冰冷大风需要尊重和仔细计划。作者:Karsten Shein Comm-Inst 气候科学家 在暴风雪条件下吹雪通常意味着在能见度接近零的情况下运行,与除雪设备共用跑道和滑行道,并让积雪快速恢复犁过的表面。经常在中纬度地区工作的 ilot 非常了解 [...]

英国货币政策(11 月 MPC 公告)- 由于连续两次会议维持利率不变,降息步伐放缓

英国金融政策(11月MPC公表)-2会合連続の据え置きで利下げペースは鈍化

英国央行英格兰银行(BOE)11月6日召开货币政策委员会(MPC)会议,公布货币政策政策。概要如下。 【货币政策决定内容】 ・维持政策利率(银行利率)4.00%不变(5比4,4人主张降至3.75%) 【会议纪要等(目的)】 ・增长率预测2025年1.4%、2026年1.4%、2027年1.7%、2027年1.8% 2028年(10-12月期间同比变化) - 通胀预测2025年为3.5%,2026年为2.5%,2027年为2.0%,2028年为2.1%(10-12月季度同比变化) - 通胀上行风险近期有所下降,需求疲软带来的中期下行风险加大很明显,所以总体来说当前的风险是比较平衡的。 - 如果通

下次加息是什么时候? 〜日本央行货币政策相关材料检查

次回の利上げは一体いつか?~日銀金融政策を巡る材料点検

■概要 日本央行在10月货币政策会议上决定连续第六次推迟加息。上田行长在新闻发布会上表示,推迟加息的理由是“以美国为中心的海外经济和关税的不确定性持续存在”以及“希望确认明年春季斗争的初步势头”。此外,虽然日本央行很难公开表态,但高市政府刚刚上任不久,无法与政府协调政策,这可能影响了日本央行推迟加息的决定。那么日本央行下次加息会在什么时候呢?首先,大前提是高市政府很可能容忍日本央行继续加息的政策。如果日本央行扭转加息政策,日元将迅速贬值,推高进口价格,这可能会抵消其提价措施的影响。此外,由于与一直要求加息的美国特朗普政府的关系,加息政策似乎也很难被否认。主要情景是下一次加息将在明年1月。到这个

世界对生成式人工智能的容忍度是否比人类更高?

世の中は人間よりも生成AIに寛大なのか?

■摘要 作者目前几乎每天都在使用Generation AI。虽然他们感受到了新一代AI功能的提升,但并不一定对此充满信心。前几天,我收到了生成人工智能的回复,内容涉及一篇论文,其标题、作者姓名和出版物都是巧妙创建的虚假信息。如果一个人用虚假信息做出回应,就很难原谅。为什么犯类似错误的生成式人工智能反而被认为是有能力的,并被认为是抢走了人类工作的东西? ■目录 1 - 我们现在每天使用的生成式人工智能 2 - 制造虚假信息的能力很强 3 - 我们对生成式人工智能的容忍度是否比人类更高? 1 - 我每天都在使用的生成式人工智能 在《研究员之眼》2024 年 8 月号中,作者表示,“我没有丝毫感觉到

日本央行开始销售 ETF

日銀がETF 売却を開始

2025 年 9 月 19 日,日本央行决定开始出售其交易所交易基金 (ETF)。这个时间点的决定很难为股市所预料,也曾一度出现公告后股价暴跌的情况,但由于ETF销售速度极慢等因素,并没有出现重大混乱。  笔者在一定程度上评估了启动销售的决定。迄今为止,日本央行一再解释称,希望“花时间考虑”处置ETF。虽然不存在法律问题,但显然不建议无限期地继续持有市值超过80万亿日元的ETF,市场参与者对于如何以及何时处置它们也存在各种讨论。我认为日本央行最终采取处置措施是值得称赞的。  销售方式也可以评估。日本央行计划每年出售约 3300 亿日元(基于账面价值)。按当前市值计算,这相当于每年约7600亿日

财政赤字风险情景

財政赤字のリスクシナリオ

发达国家财政赤字正在扩大。七国集团预算赤字占 GDP 的百分比从冠状病毒爆发前的 1.9%(2018 年)扩大到 4.2%(2024 年)。这一增长将持续到2025年。在美国,有观点认为,占GDP 100%的政府债务余额将在10年内达到120%,部分原因是国防开支增加。在德国,三月份成立的梅尔茨政府取消了宪法对预算赤字的限制,以增加国防开支,考虑到俄罗斯。除了地缘政治因素外,它们的共同点是削减预算赤字的政治难度。随着人口老龄化导致收入增长放缓和支出增加,要求人们承担减少赤字的负担将遭到强烈抵制。正如金融科学家布坎南在 20 世纪 70 年代的美国所指出的那样,在民主制度下,不受欢迎的政策会被搁

Pixazo 的巨大飞跃:AI 不仅能画画,还能指挥

Pixazo’s Big Leap: The AI That Doesn’t Just Draw, It Directs

一些新闻报道悄悄地从人们的视线中溜走,但时不时地,就会有一些新闻报道让人感觉像是明天的预演。本周,总部位于印度的创意技术初创公司 Pixazo 宣布将在其 API 套件中添加人工智能视频生成功能。听起来很简单,对吧?但如果您一直关注快速生成媒体的世界,您就会知道这是一个不小的飞跃。 Pixazo 的举措意味着开发者、创作者和企业现在可以将视频生成直接插入他们的应用程序中,无需电影摄制组或编辑套件。想象一下输入脚本或上传 [...]

没有 TD 学习的 RL

RL without TD learning

在这篇文章中,我将介绍一种基于“另类”范式的强化学习 (RL) 算法:分而治之。与传统方法不同,该算法不是基于时间差(TD)学习(存在可扩展性挑战),并且可以很好地扩展到长视野任务。我们可以基于分而治之进行强化学习(RL),而不是时间差(TD)学习。问题设置:离策略RL我们的问题设置是离策略RL。让我们简单回顾一下这意味着什么。强化学习中有两类算法:在策略强化学习和离策略强化学习。同策略 RL 意味着我们只能使用当前策略收集的新数据。换句话说,每次更新策略时我们都必须丢弃旧数据。像 PPO 和 GRPO 这样的算法(以及一般的策略梯度方法)就属于这一类。离策略 RL 意味着我们没有这个限制:我

2025 年 11 月 7 日每周回顾

Weekly Review 7 November 2025

上周我在 Twitter 上发布的一些有趣链接(我还在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接):提示注入是 AI 浏览器实现的新攻击媒介:https://www.theregister.com/2025/10/28/ai_browsers_prompt_injection/使用 AI 正在改变我们的大脑使用语言的方式: https://www.rnz.co.nz/life/wellbeing/how-generative-ai-could-change-how-we-think-and-speakAI正在让富人和强者变得更富有、更强大:htt

如何为您的协作机器人项目选择合适的标准夹具

How to choose the right standard gripper for your cobot projects

在机器人集成中,节省的每一个小时都意味着一个更有利可图的项目。然而,集成商面临的最大时间消耗之一是为每个新的机器人设置选择、定制和微调末端执行器。这就是为什么向标准化机器人夹具(特别是自适应、即插即用夹具)的转变正在改变集成商的工作方式。他们不是从头开始,而是构建更快、更可靠、更可扩展的自动化单元。