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软实力抛售:英国文化协会宣布出售马德里历史建筑引发愤怒

Soft power sell-off: anger as British Council announces sale of historic Madrid building

欧洲工作人员对大幅削减开支以偿还新冠病毒时期的债务的强烈反对越来越强烈,一些人指责委员会采取“殖民态度”。位于马德里高档Chamberí区Paseo del General Martínez Campos 31号的历史悠久的Palacete建筑一直是英国文化协会在西班牙的所在地,已有大约70年的历史。每年约有5,000名学生通过其35个教室学习英语、参加考试并与欧洲建立文化联系。英国。多年来,这里居住着数十万马德里人(马德里人),同时它也是外籍人士社区的中心。继续阅读...

科学家创造新技术可以解决人工智能日益严重的“记忆墙”问题

Scientists create new technology that could solve AI’s growing “memory wall” problem

人工智能每年都变得越来越强大,但有一个重大问题阻碍了它的进步:内存限制。电子与电信研究所(ETRI)的研究人员表示,他们开发了一种新技术,可以帮助解决这个问题,并使未来的人工智能系统更快、更大、更高效。该技术[…]科学家创造的新技术可以解决人工智能日益严重的“记忆墙”问题,该技术首先出现在《Knowridge Science Report》上。

关键基础设施保护:解决供水和废水处理行业持续存在的网络安全威胁所需采取的行动

Critical Infrastructure Protection: Actions Needed to Address Persistent Cybersecurity Threats to the Water and Wastewater Sector

GAO 发现的内容威胁行为者,例如国家支持的黑客或犯罪集团,对供水和废水处理系统进行网络攻击的能力越来越强。这种能力来自于操作技术(控制阀门、泵和其他物理设备)与互联网设备之间日益紧密的联系。支持互联网的设备可以提供远程访问来控制泵和其他基础设施。远程访问对于大型且分布广泛的供水和污水处理系统很有帮助。然而,运营技术和互联网设备的融合也提高了在线攻击者攻击关键运营系统的能力。供水和废水处理系统面临着减少网络攻击脆弱性的挑战。例如,系统具有不同级别的网络安全功能。系统还管理劳动力短缺和难以通过现代网络安全保护进行更新的旧技术。系统还必须优先考虑有限的财政资源,因此满足清洁和安全水的监管要求可能会

基于梯度的长期世界模型规划

Gradient-based planning for world models at longer horizons

GRASP 是一种新的基于梯度的学习动态规划器(“世界模型”),它通过以下方式使长视野规划变得实用:(1) 将轨迹提升到虚拟状态,以便优化在时间上是并行的;(2) 直接向状态迭代添加随机性以进行探索;(3) 重塑梯度,以便动作获得清晰的信号,同时我们通过高维视觉模型避免脆弱的“状态输入”梯度。大型学习世界模型的能力越来越强。他们可以预测高维视觉空间中未来观察的长序列,并以几年前难以想象的方式概括任务。随着这些模型的扩展,它们开始看起来不再像特定于任务的预测器,而更像通用模拟器。但是拥有强大的预测模型并不等于能够有效地将其用于控制​​/学习/规划。在实践中,现代世界模型的长期规划仍然脆弱:优化变

低年级的屏幕时间:家长和老师的权衡

Screen time in the early grades: a parent and teacher weigh in

正如我在三月份与《纽约时报》联合发表的故事中所描述的那样,课堂上对教育技术的抵制越来越强烈。为了更深入地探讨这个主题,我上周在低年级的屏幕时间上主持了一次《赫金格报告》网络研讨会。它以纽约三年级教师吉尔·安德森为主角,[…]早期年级的屏幕时间:家长和老师的权衡首先出现在《赫钦格报告》上。

基于梯度的长期世界模型规划

Gradient-based planning for world models at longer horizons

GRASP 是一种新的基于梯度的学习动态规划器(“世界模型”),它通过以下方式使长视野规划变得实用:(1) 将轨迹提升到虚拟状态,以便优化在时间上是并行的;(2) 直接向状态迭代添加随机性以进行探索;(3) 重塑梯度,以便动作获得清晰的信号,同时我们通过高维视觉模型避免脆弱的“状态输入”梯度。大型学习世界模型的能力越来越强。他们可以预测高维视觉空间中未来观察的长序列,并以几年前难以想象的方式概括任务。随着这些模型的扩展,它们开始看起来不再像特定于任务的预测器,而更像通用模拟器。但是拥有强大的预测模型并不等于能够有效地将其用于控制​​/学习/规划。在实践中,现代世界模型的长期规划仍然脆弱:优化变