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日本的权力突破可能是“迈向完全无线社会的一步”
2025-08-20 11:00:00
日本的科学家开发了一种基于机器学习的方法，用于设计无线功率传输（WPT）系统，该系统尽管负载变化，增强效率和可靠性，但仍保持稳定的电压。这种独立于负载的方法可以为各种设备提供一致的功率，而不会降低性能，这对于智能手机和电动汽车等应用至关重要。该技术可将波动降低到5％，而传统系统中的波动率最高为18％，并提高了86.7％的电力传递效率。研究人员的目标是将这项技术纳入未来5 - 10年内的日常使用中，为更高效的无线社会铺平了道路。
日本的科学家开发了一种基于机器学习的方法，用于设计无线功率传输（WPT）系统，该系统尽管负载变化，增强效率和可靠性，但仍保持稳定的电压。这种独立于负载的方法可以为各种设备提供一致的功率，而不会降低性能，这对于智能手机和电动汽车等应用至关重要。该技术可将波动降低到5％，而传统系统中的波动率最高为18％，并提高了86.7％的电力传递效率。研究人员的目标是将这项技术纳入未来5 - 10年内的日常使用中，为更高效的无线社会铺平了道路。
Baidu Q2广告收入尽管AI推销，但随着竞争对手的地面，BAIDU Q2 AD收入下降了15％
2025-08-20 10:35:00
在2025年第二季度，百度的在线广告收入下降了15％，至162亿元人民币（22.6亿美元），受中国广告市场需求疲软和竞争增加的影响。
在2025年第二季度，百度的在线广告收入下降了15％，至162亿元人民币（22.6亿美元），受中国广告市场需求疲软和竞争增加的影响。
公用事业支撑AI，Wyofile的数据中心的AI的惊人功率要求
2025-08-20 10:30:55
怀俄明州正面临大型数据中心和人工智能设施对电力的需求，这可能会超过该州当前的发电能力。最近的建议包括夏安附近的10,000兆瓦计算校园以及微软和元的其他项目，引起了人们对传统公用事业客户和监管框架的影响的担忧。该州正在探索如何平衡经济机会和保护常规纳税人的方法，同时解决水资源和空气质量的潜在压力。
怀俄明州正面临大型数据中心和人工智能设施对电力的需求，这可能会超过该州当前的发电能力。最近的建议包括夏安附近的10,000兆瓦计算校园以及微软和元的其他项目，引起了人们对传统公用事业客户和监管框架的影响的担忧。该州正在探索如何平衡经济机会和保护常规纳税人的方法，同时解决水资源和空气质量的潜在压力。
评论：向AI泡沫说告别，并为坠机做准备
2025-08-20 10:00:00
对人工智能（AI）的看法在8月7日发行了GPT-5时，在人工能力之外的快速进步迅速发展，这是预期的升级，未能满足期望。GPT-5没有超越其用户友好和能力的前身，而是表现出类似的错误和缺点，令人失望的用户和评论家。这个不知所措的发布引起了人们对AI投资的经济泡沫的担忧，其中数亿美元涌入了风险投资家和Google，Amazon和Microsoft（例如Google，Amazon和Microsoft）的无利可图的企业。如果AI承诺的指数增长没有实现，则炒作驱动的市场可能会面临估计。评论家认为，AI中的“情报”一词是模糊而误导的，导致对其能力和潜在经济影响的不现实期望。
对人工智能（AI）的看法在8月7日发行了GPT-5时，在人工能力之外的快速进步迅速发展，这是预期的升级，未能满足期望。GPT-5没有超越其用户友好和能力的前身，而是表现出类似的错误和缺点，令人失望的用户和评论家。这个不知所措的发布引起了人们对AI投资的经济泡沫的担忧，其中数亿美元涌入了风险投资家和Google，Amazon和Microsoft（例如Google，Amazon和Microsoft）的无利可图的企业。如果AI承诺的指数增长没有实现，则炒作驱动的市场可能会面临估计。评论家认为，AI中的“情报”一词是模糊而误导的，导致对其能力和潜在经济影响的不现实期望。
AI并不是好莱坞来的。它已经到了
2025-08-20 10:00:00
围绕稳定性AI的崛起及其对好莱坞的影响的叙述是复杂而多方面的，涉及技术进步，工作流离失所的恐惧以及围绕数据使用情况的道德问题。这是根据您的摘要的一些关键点：1。**技术进步**：稳定性AI开发了可以将2D图像转换为沉浸式3D环境的工具，从而通过减少时间和成本大大减少了胶片制作的前景化（Previz）阶段。但是，这些技术仍处于早期阶段。2。**工作流离失所的问题**：尽管詹姆斯·卡梅伦（James Cameron）这样的拥护者认为，由于电影生产效率的提高，人工智能会导致更多的工作创造，但行业工人对失去工作自动化的恐惧感到明显的恐惧。银行出纳员的例子通常被认为是技术转变最终可以创造新的角色和机会的证据。但是，这个示例掩盖了自2015年以来银行出纳员人数一直在下降的事实。3。**道德考虑**：关于侵犯数据权利的持续诉讼，尤其是Getty Images对稳定性AI的版权主张。该公司已转移到使用许可的数据集进行培训和微调，这表明在数据采购方面朝着更具道德的做法迈进。4。**行业接受**：尽管Netflix使用“ AI Gen Final录像”的使用证明了电影行业中AI的接受程度越来越高，但由于关注工作安全的创造者和工人的潜在反对，全部透明度仍然低调。5。**与行业领导者的合作**：稳定性AI与詹姆斯·卡梅隆（现为董事会成员）和老将视觉效果专家等有影响力的人物建立了合作伙伴关系，例如罗布·莱格托（Rob Legato），这使他们的技术具有信誉，并有助于使行业过渡到AI集成。6。**质量与一致性**：主要挑战之一是实现高质量的视觉效果和一致的结果。尽管实验正在进行，但大多数当前的生成模型都缺乏专业电影生产所需的可重复性。7。**监管和法律景观**：关于数据权利和版权侵权的法律斗争突出了媒体和娱乐中AI周围不断发展的监管格局。总之，尽管稳定性AI的工具有望通过降低成本和提高效率来改变电影制作，但仍需要解决有关工作流离失所，道德数据实践和技术准备就绪的关注，然后才能实现广泛采用。
围绕稳定性AI的崛起及其对好莱坞的影响的叙述是复杂而多方面的，涉及技术进步，工作流离失所的恐惧以及围绕数据使用情况的道德问题。这是根据您的摘要的一些关键点：1。**技术进步**：稳定性AI开发了可以将2D图像转换为沉浸式3D环境的工具，从而通过减少时间和成本大大减少了胶片制作的前景化（Previz）阶段。但是，这些技术仍处于早期阶段。2。**工作流离失所的问题**：尽管詹姆斯·卡梅伦（James Cameron）这样的拥护者认为，由于电影生产效率的提高，人工智能会导致更多的工作创造，但行业工人对失去工作自动化的恐惧感到明显的恐惧。银行出纳员的例子通常被认为是技术转变最终可以创造新的角色和机会的证据。但是，这个示例掩盖了自2015年以来银行出纳员人数一直在下降的事实。3。**道德考虑**：关于侵犯数据权利的持续诉讼，尤其是Getty Images对稳定性AI的版权主张。该公司已转移到使用许可的数据集进行培训和微调，这表明在数据采购方面朝着更具道德的做法迈进。4。**行业接受**：尽管Netflix使用“ AI Gen Final录像”的使用证明了电影行业中AI的接受程度越来越高，但由于关注工作安全的创造者和工人的潜在反对，全部透明度仍然低调。5。**与行业领导者的合作**：稳定性AI与詹姆斯·卡梅隆（现为董事会成员）和老将视觉效果专家等有影响力的人物建立了合作伙伴关系，例如罗布·莱格托（Rob Legato），这使他们的技术具有信誉，并有助于使行业过渡到AI集成。6。**质量与一致性**：主要挑战之一是实现高质量的视觉效果和一致的结果。尽管实验正在进行，但大多数当前的生成模型都缺乏专业电影生产所需的可重复性。7。**监管和法律景观**：关于数据权利和版权侵权的法律斗争突出了媒体和娱乐中AI周围不断发展的监管格局。总之，尽管稳定性AI的工具有望通过降低成本和提高效率来改变电影制作，但仍需要解决有关工作流离失所，道德数据实践和技术准备就绪的关注，然后才能实现广泛采用。
NASA和IBM应用人工智能来解决太阳数字中断|每周计算机
2025-08-20 09:32:30
IBM和NASA发布了一个名为Surya的开源AI模型，以拥抱面孔，以预测太阳活动对地球的影响。Surya使用NASA太阳能动态天文台的9年高分辨率数据培训，可以帮助保护关键系统，例如GPS导航，电网和电信，免受太空天气影响。3.66亿参数模型使用自制的学习来识别未标记的太阳能数据中的模式，从而可以对太阳能活动进行零拍摄的预测并解决传统太阳天气预测方法的局限性。IBM和NASA旨在通过这项倡议来民主化对高级工具的访问，以理解和预测太阳天气。
IBM和NASA发布了一个名为Surya的开源AI模型，以拥抱面孔，以预测太阳活动对地球的影响。Surya使用NASA太阳能动态天文台的9年高分辨率数据培训，可以帮助保护关键系统，例如GPS导航，电网和电信，免受太空天气影响。3.66亿参数模型使用自制的学习来识别未标记的太阳能数据中的模式，从而可以对太阳能活动进行零拍摄的预测并解决传统太阳天气预测方法的局限性。IBM和NASA旨在通过这项倡议来民主化对高级工具的访问，以理解和预测太阳天气。
米歇尔·佛朗哥（Michel Franco）说，他“比AI更担心法西斯主义”。戏弄新的纪录片 - 萨拉热窝
2025-08-20 09:26:00
米歇尔·佛朗哥（Michel Franco）是一位独立电影制片人，以自2012年以来在国际节日中的电影而闻名，他讨论了萨拉热窝电影节上电影制作中AI的不可避免性。虽然他还没有使用过像chatgpt这样的AI工具，但如果佛朗哥可以提高生产效率并降低成本，则可以采用它。他承认对AI对就业和创造力的影响的实际收益和道德问题，但仍更加关注法西斯主义等历史问题。
米歇尔·佛朗哥（Michel Franco）是一位独立电影制片人，以自2012年以来在国际节日中的电影而闻名，他讨论了萨拉热窝电影节上电影制作中AI的不可避免性。虽然他还没有使用过像chatgpt这样的AI工具，但如果佛朗哥可以提高生产效率并降低成本，则可以采用它。他承认对AI对就业和创造力的影响的实际收益和道德问题，但仍更加关注法西斯主义等历史问题。
多发性硬化症进展的AI驱动重新分类
2025-08-20 09:14:20
Ganjgahi等人在自然医学上发表的文章“多发性硬化症进展的AI驱动重新分类”引入了一种使用机器学习技术来理解多发性硬化症（MS）进展的新方法。与传统的临床定义相比，研究人员旨在为MS进展提供更细微和准确的分类系统，而传统的临床定义可能过于简单或不一致。###关键点：1。**数据源**： - 该研究使用来自两个大数据集的数据：No.MS（Novartis观察性多发性硬化症）和Roche的MS数据集。 - 这些数据集包含MS患者的纵向临床和放射学信息，包括扩大的残疾状态量表（EDSS），MRI扫描和各种生物标志物。2。**方法论**： - 研究人员采用一种称为因子增强隐藏的马尔可夫模型（FAHMM）的机器学习技术来分析数据。 - 与传统分类相比，FAHMM用于鉴定潜在疾病状态，这些状态可以更好地捕获MS进展的复杂性，例如复发复发多发性硬化症（RRMS），次级进行性MS（SPMS）和主要的进行性MS（PPMS）。3。**结果**： - 该模型在数据中确定了八个国家的结构，代表了从早期MS（EME）状态到具有独特炎症或无症状疾病活性的更高级阶段的梯度。 - 每个状态对应于不同水平的身体残疾，脑损伤和临床症状，例如复发。4。**确定的临床状态**： - 确定的八个状态包括早期多发性硬化症（EME），早期进行性MS（PME），具有或没有主动炎症的进行性MS的后期阶段（无症状疾病活性和临床复发）。5。**过渡概率**： - 该研究提供了过渡概率矩阵，表明一个月内从一个州转移到另一个状态的可能性。 - 这有助于了解患者如何通过MS的不同阶段进展。6。**验证**： - 使用No.M的保留数据验证了复制结果，显示了不同数据集和患者群体的一致性。7。**对临床实践的影响**： - 精制的分类系统可以帮助临床医生根据个体患者的特定疾病状态更有效地量身定制治疗。 - 它还通过更好地了解MS进展模式来帮助进行临床试验。＃＃＃ 结论：这项研究代表了利用机器学习以重新分类复杂疾病（如多发性硬化症）的重要一步。通过确定疾病状态的梯度，而不是仅依靠传统分类，FAHMM模型提供了可以为MS患者提供更个性化和有效的治疗策略的见解。###未来方向： - 对较大和多样化的患者队列进行进一步验证。 - 将相似的机器学习技术应用于以复杂进展模式为特征的其他神经系统条件。 - 集成到临床决策工具中，以改善患者的管理和结果。
Ganjgahi等人在自然医学上发表的文章“多发性硬化症进展的AI驱动重新分类”引入了一种使用机器学习技术来理解多发性硬化症（MS）进展的新方法。与传统的临床定义相比，研究人员旨在为MS进展提供更细微和准确的分类系统，而传统的临床定义可能过于简单或不一致。###关键点：1。**数据源**： - 该研究使用来自两个大数据集的数据：No.MS（Novartis观察性多发性硬化症）和Roche的MS数据集。 - 这些数据集包含MS患者的纵向临床和放射学信息，包括扩大的残疾状态量表（EDSS），MRI扫描和各种生物标志物。2。**方法论**： - 研究人员采用一种称为因子增强隐藏的马尔可夫模型（FAHMM）的机器学习技术来分析数据。 - 与传统分类相比，FAHMM用于鉴定潜在疾病状态，这些状态可以更好地捕获MS进展的复杂性，例如复发复发多发性硬化症（RRMS），次级进行性MS（SPMS）和主要的进行性MS（PPMS）。3。**结果**： - 该模型在数据中确定了八个国家的结构，代表了从早期MS（EME）状态到具有独特炎症或无症状疾病活性的更高级阶段的梯度。 - 每个状态对应于不同水平的身体残疾，脑损伤和临床症状，例如复发。4。**确定的临床状态**： - 确定的八个状态包括早期多发性硬化症（EME），早期进行性MS（PME），具有或没有主动炎症的进行性MS的后期阶段（无症状疾病活性和临床复发）。5。**过渡概率**： - 该研究提供了过渡概率矩阵，表明一个月内从一个州转移到另一个状态的可能性。 - 这有助于了解患者如何通过MS的不同阶段进展。6。**验证**： - 使用No.M的保留数据验证了复制结果，显示了不同数据集和患者群体的一致性。7。**对临床实践的影响**： - 精制的分类系统可以帮助临床医生根据个体患者的特定疾病状态更有效地量身定制治疗。 - 它还通过更好地了解MS进展模式来帮助进行临床试验。＃＃＃ 结论：这项研究代表了利用机器学习以重新分类复杂疾病（如多发性硬化症）的重要一步。通过确定疾病状态的梯度，而不是仅依靠传统分类，FAHMM模型提供了可以为MS患者提供更个性化和有效的治疗策略的见解。###未来方向： - 对较大和多样化的患者队列进行进一步验证。 - 将相似的机器学习技术应用于以复杂进展模式为特征的其他神经系统条件。 - 集成到临床决策工具中，以改善患者的管理和结果。
AI繁荣继续：在2025年其余时间内购买3个顶级AI股票
2025-08-20 09:10:00
Meta平台正在目睹增加用户参与度并接近AI超级智能。ASML提供生产AI芯片的必需设备。NVIDIA由于其扩大的数据中心业务而继续产生强大的自由现金流。这三家公司在正在进行的AI繁荣中被认为是强大的投资选择。
Meta平台正在目睹增加用户参与度并接近AI超级智能。ASML提供生产AI芯片的必需设备。NVIDIA由于其扩大的数据中心业务而继续产生强大的自由现金流。这三家公司在正在进行的AI繁荣中被认为是强大的投资选择。
国防部移动首席数字和人工智能办公室在研究，工程部门-Hstoday下
2025-08-20 08:54:04
国防部首席数字和人工智能办公室（CDAO）现在将向研究与工程秘书（USD（R＆E））报告。此举是五角大楼“ AI-Fir-Fir”战略的一部分，旨在统一AI和数据现代化的军事工作，旨在“从实验室到战场”“ AI优势”。
国防部首席数字和人工智能办公室（CDAO）现在将向研究与工程秘书（USD（R＆E））报告。此举是五角大楼“ AI-Fir-Fir”战略的一部分，旨在统一AI和数据现代化的军事工作，旨在“从实验室到战场”“ AI优势”。