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介绍Vulcan：亚马逊的第一个具有触摸感的机器人
2025-05-07 07:34:27
亚马逊配备了触觉传感技术的新型机器人系统Vulcan旨在通过使工人的工作更安全，更高效地增强仓库运营。与缺乏感官反馈的传统机器人不同，Vulcan可以感知触摸并施加适当的力量，从而使其能够处理精致的物体并在狭窄的空间中工作。该机器人可以选择和存储所有存储在履行中心的物品中的75％，其速度与人类员工相当，从而减少了工人使用梯子上的高架货架并改善整体人体工程学的需求。瓦肯（Vulcan）的部署是亚马逊（Amazon）更广泛的战略的一部分，该战略旨在整合补充人类技能的先进机器人技术和AI技术，在机器人维护和管理中创造新的工作角色，同时优先考虑工人的安全性和效率。
亚马逊配备了触觉传感技术的新型机器人系统Vulcan旨在通过使工人的工作更安全，更高效地增强仓库运营。与缺乏感官反馈的传统机器人不同，Vulcan可以感知触摸并施加适当的力量，从而使其能够处理精致的物体并在狭窄的空间中工作。该机器人可以选择和存储所有存储在履行中心的物品中的75％，其速度与人类员工相当，从而减少了工人使用梯子上的高架货架并改善整体人体工程学的需求。瓦肯（Vulcan）的部署是亚马逊（Amazon）更广泛的战略的一部分，该战略旨在整合补充人类技能的先进机器人技术和AI技术，在机器人维护和管理中创造新的工作角色，同时优先考虑工人的安全性和效率。
根据华尔街分析师的数据
2025-05-07 07:10:00
某些华尔街分析师在AI股票Applovin和MongoDB中看到了巨大的上升潜力（100％）。Appleovin的Axon推荐引擎推动了强劲的收入增长，而MongoDB预计AI会提高对其面向文档的数据库平台的需求。尽管由于关税和经济衰退风险导致市场不确定性，但这些目标还是根据公司的技术进步和财务绩效设定的。Appleovin的第四季度收益报告显示，在电子商务广告中的收入增加了44％，并大大扩展了电子商务广告，尽管经济挑战，但仍将其定位为进一步的增长。
某些华尔街分析师在AI股票Applovin和MongoDB中看到了巨大的上升潜力（100％）。Appleovin的Axon推荐引擎推动了强劲的收入增长，而MongoDB预计AI会提高对其面向文档的数据库平台的需求。尽管由于关税和经济衰退风险导致市场不确定性，但这些目标还是根据公司的技术进步和财务绩效设定的。Appleovin的第四季度收益报告显示，在电子商务广告中的收入增加了44％，并大大扩展了电子商务广告，尽管经济挑战，但仍将其定位为进一步的增长。
民意调查：AI使用频率从秋季季度开始，Chatgpt统治至尊
2025-05-07 07:05:18
根据最近的一项民意测验，西北大学的学生越来越依赖人工智能（AI），近70％使用生成AI每周，每天使用27.4％。主修与数学相关领域的学生是AI的最常见用户。尽管许多人认为AI改善了他们的学习成绩，但对其对职业前景和社会利益的影响也怀有怀疑。Chatgpt仍然是学生在诸如总结阅读和非学术用途（例如生成食谱）的两项学术任务中使用的顶级AI工具。
根据最近的一项民意测验，西北大学的学生越来越依赖人工智能（AI），近70％使用生成AI每周，每天使用27.4％。主修与数学相关领域的学生是AI的最常见用户。尽管许多人认为AI改善了他们的学习成绩，但对其对职业前景和社会利益的影响也怀有怀疑。Chatgpt仍然是学生在诸如总结阅读和非学术用途（例如生成食谱）的两项学术任务中使用的顶级AI工具。
比尔·盖茨（Bill Gates）说，健康，教育创新的AI密钥
2025-05-07 07:03:07
微软的联合创始人比尔·盖茨（Bill Gates）对人工智能（AI）在访问Prabowo Subianto总统和雅加达印尼慈善家的访问期间对人工智能（AI）进行了创新。他强调了人工智能在发现全球挑战的新工具中的作用，例如消除麻疹和疟疾等疾病。自2009年以来，盖茨已向印度尼西亚捐款超过1.59亿美元，主要用于包括疫苗资金在内的健康计划。普拉博沃总统宣布了计划以其贡献授予盖茨印尼最高的平民荣誉。
微软的联合创始人比尔·盖茨（Bill Gates）对人工智能（AI）在访问Prabowo Subianto总统和雅加达印尼慈善家的访问期间对人工智能（AI）进行了创新。他强调了人工智能在发现全球挑战的新工具中的作用，例如消除麻疹和疟疾等疾病。自2009年以来，盖茨已向印度尼西亚捐款超过1.59亿美元，主要用于包括疫苗资金在内的健康计划。普拉博沃总统宣布了计划以其贡献授予盖茨印尼最高的平民荣誉。
使用机器学习技术预测小麦和大麦作物的土地适用性
2025-05-07 06:54:35
这项研究旨在提高使用机器学习技术预测埃塞俄比亚小麦和大麦作物的土地适用性的准确性和效率。该研究利用了埃塞俄比亚中央统计局（ECO）的土壤，气候和地形数据，并应用了包括随机森林（RF），梯度提升（GB）和K-Neareart Neighbors（KNN）在内的各种机器学习模型。还使用了三种特征选择方法 - 非变量特征选择（UFS），递归特征消除具有交叉验证（RFECV）和顺序特征选择（SFS） - 也已被用来完善输入数据集。###关键发现：1。**模型性能：**-GB使用原始功能集时，GB的表现优于RF和KNN。 - 带有RFECV的RF的性能优于其在原始功能集上的性能，但仍不如GB的原始性能。-SFS的GB具有最高的精度，精度，召回和F1评分，为99.41％，99.37％，99.34％和99.35％，分别在分层十倍的交叉验证下。2。**重要性：** - SF选择的前10个特征包括土壤纹理，平均最低温度，平均最高温度，年降雨量，土壤深度，坡度百分比，土壤电导率，土壤中的钾含量，可用的磷和作物名称。###与以前的研究比较： - **木薯作物适合性预测：**-Komolafe等。使用SVM和决策树（DT）在较小的数据集上实现了87.5％的精度。 - **高粱作物适合性预测：** - 平行RF分类器的精度为96％，但不采用特征选择技术。 - **小麦生产适用性分析：**-Sarmadian等。使用中等和边缘适用性的二进制分类的SVM，可在不应用特征选择的情况下获得RMSE = 3.72和R²= 0.84。 - ** Jowar作物适合性预测：**-Bhimanpallewar等。使用DT获得了98.9％的精度，但为74,737个实例的大数据集收集了实时数据。###贡献和含义：这项研究通过传统上手动处理土地适用性评估过程来显着提高该领域，并可能增加埃塞俄比亚的农作物产量和粮食安全。实现的高精度和精确度可以作为农业专家，土地评估者和农民的强大决策支持系统，以做出有关作物种植的明智决定。###未来工作： - ** IOT集成：** - 通过整合物联网（IoT）技术来扩展研究，以直接从安装在农场中的传感器中收集土壤，气候和地形数据。 - 开发移动应用程序或SMS服务，为农民提供针对其特定农作物需求的及时土地适用性预测。＃＃＃ 结论：与其他模型相比，提出的梯度增强模型在预测小麦和大麦农作物的土地适应性类别时表现出了卓越的性能。这种方法通过提供准确，及时的决策支持，可以提高埃塞俄比亚的农业生产力，粮食安全和农村生计。通过利用机器学习技术和特征选择方法，本研究提供了一个强大的框架，可以扩展并适应其他挑战类似的农作物和地理区域。
这项研究旨在提高使用机器学习技术预测埃塞俄比亚小麦和大麦作物的土地适用性的准确性和效率。该研究利用了埃塞俄比亚中央统计局（ECO）的土壤，气候和地形数据，并应用了包括随机森林（RF），梯度提升（GB）和K-Neareart Neighbors（KNN）在内的各种机器学习模型。还使用了三种特征选择方法 - 非变量特征选择（UFS），递归特征消除具有交叉验证（RFECV）和顺序特征选择（SFS） - 也已被用来完善输入数据集。###关键发现：1。**模型性能：**-GB使用原始功能集时，GB的表现优于RF和KNN。 - 带有RFECV的RF的性能优于其在原始功能集上的性能，但仍不如GB的原始性能。-SFS的GB具有最高的精度，精度，召回和F1评分，为99.41％，99.37％，99.34％和99.35％，分别在分层十倍的交叉验证下。2。**重要性：** - SF选择的前10个特征包括土壤纹理，平均最低温度，平均最高温度，年降雨量，土壤深度，坡度百分比，土壤电导率，土壤中的钾含量，可用的磷和作物名称。###与以前的研究比较： - **木薯作物适合性预测：**-Komolafe等。使用SVM和决策树（DT）在较小的数据集上实现了87.5％的精度。 - **高粱作物适合性预测：** - 平行RF分类器的精度为96％，但不采用特征选择技术。 - **小麦生产适用性分析：**-Sarmadian等。使用中等和边缘适用性的二进制分类的SVM，可在不应用特征选择的情况下获得RMSE = 3.72和R²= 0.84。 - ** Jowar作物适合性预测：**-Bhimanpallewar等。使用DT获得了98.9％的精度，但为74,737个实例的大数据集收集了实时数据。###贡献和含义：这项研究通过传统上手动处理土地适用性评估过程来显着提高该领域，并可能增加埃塞俄比亚的农作物产量和粮食安全。实现的高精度和精确度可以作为农业专家，土地评估者和农民的强大决策支持系统，以做出有关作物种植的明智决定。###未来工作： - ** IOT集成：** - 通过整合物联网（IoT）技术来扩展研究，以直接从安装在农场中的传感器中收集土壤，气候和地形数据。 - 开发移动应用程序或SMS服务，为农民提供针对其特定农作物需求的及时土地适用性预测。＃＃＃ 结论：与其他模型相比，提出的梯度增强模型在预测小麦和大麦农作物的土地适应性类别时表现出了卓越的性能。这种方法通过提供准确，及时的决策支持，可以提高埃塞俄比亚的农业生产力，粮食安全和农村生计。通过利用机器学习技术和特征选择方法，本研究提供了一个强大的框架，可以扩展并适应其他挑战类似的农作物和地理区域。
使用人工智能（AI）为课堂生成案例研究
2025-05-07 04:01:50
CFE博士Rhonda Gilreath博士通过案例研究讨论了教室中的AI整合，强调了技术在增强教学和学习成果中的作用。邀请读者以教师的重点保持更新，以获取更多独家内容。
CFE博士Rhonda Gilreath博士通过案例研究讨论了教室中的AI整合，强调了技术在增强教学和学习成果中的作用。邀请读者以教师的重点保持更新，以获取更多独家内容。
专家说
2025-05-07 04:00:00
专家声称，在第二次世界大战期间打破了谜代码的同时，现代计算能力很容易破解艾伦·图灵（Alan Turing）及其团队的巨大努力。谜团的复杂性具有众多的转子设置和每日关键的变化，最初是无法克服的，但由于AI和计算速度的进步，现在将是微不足道的。诸如蛮力攻击或统计模型之类的现代技术可以迅速解密加密的消息，而当代密码（例如RSA）仍然安全地抵抗当前技术。图灵的开创性工作为当今强大的计算能力奠定了基础，该功能大大超过了谜机器的加密强度。
专家声称，在第二次世界大战期间打破了谜代码的同时，现代计算能力很容易破解艾伦·图灵（Alan Turing）及其团队的巨大努力。谜团的复杂性具有众多的转子设置和每日关键的变化，最初是无法克服的，但由于AI和计算速度的进步，现在将是微不足道的。诸如蛮力攻击或统计模型之类的现代技术可以迅速解密加密的消息，而当代密码（例如RSA）仍然安全地抵抗当前技术。图灵的开创性工作为当今强大的计算能力奠定了基础，该功能大大超过了谜机器的加密强度。
加入AI挑战：Fiverr首席执行官Micha Kaufman向员工发出“唤醒呼唤” - 印度时报
2025-05-07 03:28:00
Fiverr首席执行官Micha Kaufman警告员工必须适应AI或被其代替的风险，强调AI将平均影响所有职业。他敦促员工掌握与角色相关的AI工具，向内部专家学习，重新考虑时间使用情况，并精通使用大型语言模型。考夫曼还呼吁在雇用更多人员之前提高组织内部的AI转换，以提高效率。Fiverr首席执行官Micha Kaufman
Fiverr首席执行官Micha Kaufman警告员工必须适应AI或被其代替的风险，强调AI将平均影响所有职业。他敦促员工掌握与角色相关的AI工具，向内部专家学习，重新考虑时间使用情况，并精通使用大型语言模型。考夫曼还呼吁在雇用更多人员之前提高组织内部的AI转换，以提高效率。Fiverr首席执行官Micha Kaufman
AI代理：从副驾驶员到自动驾驶仪
2025-05-07 03:00:58
生成人工智能的发展正在转向“代理AI”，在此过程中，AI系统可以通过最少的人类干预独立执行任务。这些先进的AI代理人正在整合到金融，医疗保健，法律，制造业和零售等各个部门中，从而通过自动化和预测分析提高效率。但是，他们的采用提出了挑战，包括数据质量问题，网络安全风险，道德问题和劳动力流离失所。成功的实施需要一项明确的战略，重点是解决特定的业务需求，同时减轻风险，强调透明度并确保人类的监督以防止意外后果。早期采用者将通过持续学习和适应随着时间的流逝而改善这些系统，从而获得了重大优势。
生成人工智能的发展正在转向“代理AI”，在此过程中，AI系统可以通过最少的人类干预独立执行任务。这些先进的AI代理人正在整合到金融，医疗保健，法律，制造业和零售等各个部门中，从而通过自动化和预测分析提高效率。但是，他们的采用提出了挑战，包括数据质量问题，网络安全风险，道德问题和劳动力流离失所。成功的实施需要一项明确的战略，重点是解决特定的业务需求，同时减轻风险，强调透明度并确保人类的监督以防止意外后果。早期采用者将通过持续学习和适应随着时间的流逝而改善这些系统，从而获得了重大优势。
Google提高了Gemini 2.5 Pro预览中的编码功能|pymnts.com
2025-05-07 02:03:45
Google已发布了其更新的Gemini 2.5 Pro多模式AI模型的早期预览，该模型名为Gemini 2.5 Pro Preview，这是由于开发人员的需求量很高。新版本可显着增强编码功能，尤其是对于交互式Web应用程序，并在其前身领先于WebDev Arena排行榜上以147 ELO点获得。它在视频理解中也以84.8％的得分在视频理解中出色。Gemini是Google的旗舰AI模型家族，从一开始就本地处理多种数据类型，其中有100万个令牌上下文窗口，设置为200万个令牌。谷歌
Google已发布了其更新的Gemini 2.5 Pro多模式AI模型的早期预览，该模型名为Gemini 2.5 Pro Preview，这是由于开发人员的需求量很高。新版本可显着增强编码功能，尤其是对于交互式Web应用程序，并在其前身领先于WebDev Arena排行榜上以147 ELO点获得。它在视频理解中也以84.8％的得分在视频理解中出色。Gemini是Google的旗舰AI模型家族，从一开始就本地处理多种数据类型，其中有100万个令牌上下文窗口，设置为200万个令牌。谷歌