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Narwal的新S30系列通过AI污垢检测和自我清洁来改善湿干真空
2025-08-15 14:00:00
Narwal发布了两个新的湿干真空吸尘器，即S30和S30 Pro，具有增强的吸力功能，AI调整的清洁强度和先进的自我清洁系统。这两种型号均配备一个自动缠结最小化系统，一个用于免提维护的智能基站以及单独的废物舱，以防止霉菌的生长。S30 Pro包括其他功能，例如自动洗涤剂分配和五种可调节清洁模式。这两种真空的价格均为499美元至549美元，将于8月15日开始使用。
Narwal发布了两个新的湿干真空吸尘器，即S30和S30 Pro，具有增强的吸力功能，AI调整的清洁强度和先进的自我清洁系统。这两种型号均配备一个自动缠结最小化系统，一个用于免提维护的智能基站以及单独的废物舱，以防止霉菌的生长。S30 Pro包括其他功能，例如自动洗涤剂分配和五种可调节清洁模式。这两种真空的价格均为499美元至549美元，将于8月15日开始使用。
在机器学习下对金融市场中欺诈检测的分析
2025-08-15 13:36:58
Jin和Zhang的研究调查了机器学习技术在金融市场中的欺诈检测的应用。这是他们工作的详细摘要：###研究背景和目标＃＃＃＃ 背景： - **金融欺诈**：金融市场欺诈对投资者，机构和经济体构成了重大风险。 - **机器学习（ML）**：ML提供高级工具，用于检测指示欺诈活动的模式。####目标： - 分析各种机器学习模型检测财务欺诈的有效性。 - 使用现实世界数据集评估模型性能。###方法论####数据收集：研究人员利用了来自各种来源的几个数据集，包括信用卡交易和公司财务数据。选择这些数据集来代表欺诈检测至关重要的财务活动的不同方面。####使用：1。**支持向量机（SVM）**：以分类任务而闻名。2。**随机森林**：一种有效处理不平衡数据的强大集合学习方法。3。**深度学习模型**： - 神经网络，包括BP（反向传播）神经网络。4。**逻辑回归**：用作比较的基线。####采用技术： - **功能选择**：确定影响欺诈可能性的关键变量。 - **在抽样上/下方**：解决数据集中的不平衡。 - **交叉验证**：确保模型的鲁棒性和概括性。＃＃＃ 结果####模型性能： - ** SVM **在平衡数据集中表现出很高的精度，但由于数据不平衡而表现不佳。 - **随机森林**在处理不平衡数据集的其他模型中，由于其固有的有效处理多个变量的能力。 - **深度学习模型**，尤其是神经网络，在复杂和大规模的金融交易方面提供了出色的表现。 - ** logistic回归**作为基准很好，但被更复杂的ML技术超越。####评估指标：- 准确性- 精确 - 召回（灵敏度）-F1得分＃＃＃ 讨论####关键发现：1。**模型选择**：对于平衡的数据集，SVM和深度学习模型表现最好。2。**不平衡数据集**：事实证明，随机森林在处理偏斜的班级分布方面是最有效的，这是由于其不平衡的稳健性。3。**特征重要**：某些财务特征，例如交易量，一天中的时间和地理位置，严重影响了欺诈检测准确性。####实际含义： - 该研究强调了基于数据集特征（例如平衡）的量身定制模型选择的需求。 - 在现实世界中，诸如随机森林和深度学习之类的先进技术在现实情况下提供了卓越的表现。 - 随着新型的财务欺诈类型的出现，需要定期更新功能集。＃＃＃ 结论研究表明，机器学习提供了可检测金融市场欺诈的强大工具。但是，选择合适的模型至关重要，考虑到数据集平衡和复杂性等因素。未来的工作应着重于开发组合多种技术以进一步增强检测能力的混合模型。###道德考虑 - 作者确保遵守有关数据处理和分析的道德准则。 - 没有进行人类或动物研究；所有方法都遵循相关法规和标准。###资金和致谢 - 这项研究未收到外部资金。 - 认可了两位作者（Jing Jin和Yongqing Zhang）的贡献，Jin在概念化，方法论和写作方面都有领先，而Zhang提供了社论支持和监督。###出版详细信息**期刊**：科学报告**卷**：15**文章编号**：29959** doi **：https：//doi.org/10.1038/s41598-025-15783-2该摘要封装了Jin和Zhang的研究的本质，强调了他们使用金融市场中机器学习的欺诈检测方法，以及对未来研究的关键发现和影响。
Jin和Zhang的研究调查了机器学习技术在金融市场中的欺诈检测的应用。这是他们工作的详细摘要：###研究背景和目标＃＃＃＃ 背景： - **金融欺诈**：金融市场欺诈对投资者，机构和经济体构成了重大风险。 - **机器学习（ML）**：ML提供高级工具，用于检测指示欺诈活动的模式。####目标： - 分析各种机器学习模型检测财务欺诈的有效性。 - 使用现实世界数据集评估模型性能。###方法论####数据收集：研究人员利用了来自各种来源的几个数据集，包括信用卡交易和公司财务数据。选择这些数据集来代表欺诈检测至关重要的财务活动的不同方面。####使用：1。**支持向量机（SVM）**：以分类任务而闻名。2。**随机森林**：一种有效处理不平衡数据的强大集合学习方法。3。**深度学习模型**： - 神经网络，包括BP（反向传播）神经网络。4。**逻辑回归**：用作比较的基线。####采用技术： - **功能选择**：确定影响欺诈可能性的关键变量。 - **在抽样上/下方**：解决数据集中的不平衡。 - **交叉验证**：确保模型的鲁棒性和概括性。＃＃＃ 结果####模型性能： - ** SVM **在平衡数据集中表现出很高的精度，但由于数据不平衡而表现不佳。 - **随机森林**在处理不平衡数据集的其他模型中，由于其固有的有效处理多个变量的能力。 - **深度学习模型**，尤其是神经网络，在复杂和大规模的金融交易方面提供了出色的表现。 - ** logistic回归**作为基准很好，但被更复杂的ML技术超越。####评估指标：- 准确性- 精确 - 召回（灵敏度）-F1得分＃＃＃ 讨论####关键发现：1。**模型选择**：对于平衡的数据集，SVM和深度学习模型表现最好。2。**不平衡数据集**：事实证明，随机森林在处理偏斜的班级分布方面是最有效的，这是由于其不平衡的稳健性。3。**特征重要**：某些财务特征，例如交易量，一天中的时间和地理位置，严重影响了欺诈检测准确性。####实际含义： - 该研究强调了基于数据集特征（例如平衡）的量身定制模型选择的需求。 - 在现实世界中，诸如随机森林和深度学习之类的先进技术在现实情况下提供了卓越的表现。 - 随着新型的财务欺诈类型的出现，需要定期更新功能集。＃＃＃ 结论研究表明，机器学习提供了可检测金融市场欺诈的强大工具。但是，选择合适的模型至关重要，考虑到数据集平衡和复杂性等因素。未来的工作应着重于开发组合多种技术以进一步增强检测能力的混合模型。###道德考虑 - 作者确保遵守有关数据处理和分析的道德准则。 - 没有进行人类或动物研究；所有方法都遵循相关法规和标准。###资金和致谢 - 这项研究未收到外部资金。 - 认可了两位作者（Jing Jin和Yongqing Zhang）的贡献，Jin在概念化，方法论和写作方面都有领先，而Zhang提供了社论支持和监督。###出版详细信息**期刊**：科学报告**卷**：15**文章编号**：29959** doi **：https：//doi.org/10.1038/s41598-025-15783-2该摘要封装了Jin和Zhang的研究的本质，强调了他们使用金融市场中机器学习的欺诈检测方法，以及对未来研究的关键发现和影响。
山姆·奥特曼（Sam Altman）说“是的，” AI在泡沫中
2025-08-15 13:35:22
Openai首席执行官Sam Altman承认，科技行业可能正在经历AI泡沫，将其与过去的市场泡沫（例如Dot-Com时代）进行了比较。他对一些AI初创公司的高估表示担忧，并以最少的资源来警告有人可能会损失巨大的钱。尽管如此，Altman仍然对AI进步的总体经济利益保持乐观，并预测OpenAI在数据中心建设中的实质性投资。
Openai首席执行官Sam Altman承认，科技行业可能正在经历AI泡沫，将其与过去的市场泡沫（例如Dot-Com时代）进行了比较。他对一些AI初创公司的高估表示担忧，并以最少的资源来警告有人可能会损失巨大的钱。尽管如此，Altman仍然对AI进步的总体经济利益保持乐观，并预测OpenAI在数据中心建设中的实质性投资。
4,000米：乌克兰狙击手使用AI和无人机，视频设定了新的世界纪录杀死
2025-08-15 13:12:22
乌克兰狙击手在2025年8月14日在乌克兰顿涅茨克地区杀死了两名俄罗斯士兵，从4,000米的距离杀死了两名俄罗斯士兵。该镜头是使用AI引导的14.5毫米赤道狙击步枪和无人机侦察系统进行的。这超过了另一位乌克兰狙击手在2023年11月从3,800米杀死的乌克兰狙击手的先前记录。该行动是由普莱维部队进行的，据报道，该单位在过去一年中淘汰了近1,000名俄罗斯军队。
乌克兰狙击手在2025年8月14日在乌克兰顿涅茨克地区杀死了两名俄罗斯士兵，从4,000米的距离杀死了两名俄罗斯士兵。该镜头是使用AI引导的14.5毫米赤道狙击步枪和无人机侦察系统进行的。这超过了另一位乌克兰狙击手在2023年11月从3,800米杀死的乌克兰狙击手的先前记录。该行动是由普莱维部队进行的，据报道，该单位在过去一年中淘汰了近1,000名俄罗斯军队。
随着AI投资繁荣
2025-08-15 13:00:08
中国在2025年精英质量指数中，在151个国家中排名第19位，这反映了其在AI和制造业中的优势。新加坡排名最高，其次是美国和瑞士。亚洲经济体总体上表现出色，日本在第四和韩国上升到第五名。中国在AI值创建子指数中得分特别高，在全球排名第四。这种改善强调了中国精英领导的治理模式在经济发展中的有效性。
中国在2025年精英质量指数中，在151个国家中排名第19位，这反映了其在AI和制造业中的优势。新加坡排名最高，其次是美国和瑞士。亚洲经济体总体上表现出色，日本在第四和韩国上升到第五名。中国在AI值创建子指数中得分特别高，在全球排名第四。这种改善强调了中国精英领导的治理模式在经济发展中的有效性。
与其增长相比，这种人工智能（AI）股票便宜
2025-08-15 13:00:00
芯片股票从AI革命中受益匪浅，尽管台湾半导体制造公司（TSMC）是一个主要的受益人，尽管没有像Nvidia和AMD这样的公司那样受到关注。尽管估值大幅提高，但根据某些指标，TSMC仍被低估。该公司在为AI驱动的公司制造芯片组中的作用为其提供了强大的增长机会，尤其是由于高标准和技术巨头的资本支出不断上升。TSMC的财务状况表明收入增长不断增长，并提高了毛利率，表明市场地位和定价能力强。
芯片股票从AI革命中受益匪浅，尽管台湾半导体制造公司（TSMC）是一个主要的受益人，尽管没有像Nvidia和AMD这样的公司那样受到关注。尽管估值大幅提高，但根据某些指标，TSMC仍被低估。该公司在为AI驱动的公司制造芯片组中的作用为其提供了强大的增长机会，尤其是由于高标准和技术巨头的资本支出不断上升。TSMC的财务状况表明收入增长不断增长，并提高了毛利率，表明市场地位和定价能力强。
英国的Turing AI Institute老板回应员工的愤怒
2025-08-15 12:06:13
英国国家AI研究所的负责人承认，在举报人对组织的未来稳定引起关注之后，最近的变化对员工来说是挑战。图灵研究所面临优先考虑技术秘书彼得·凯尔（Peter Kyle）的国防研究的压力，如果不遵守资金，则威胁要削减资金。尽管组成了一个新的高级工作组，但举报人声称该研究所的文化或运营没有切实的变化，将管理回应描述为表现性和缺乏透明度。由于重组的努力，内部不满和员工离开时，有人呼吁领导才能改变。
英国国家AI研究所的负责人承认，在举报人对组织的未来稳定引起关注之后，最近的变化对员工来说是挑战。图灵研究所面临优先考虑技术秘书彼得·凯尔（Peter Kyle）的国防研究的压力，如果不遵守资金，则威胁要削减资金。尽管组成了一个新的高级工作组，但举报人声称该研究所的文化或运营没有切实的变化，将管理回应描述为表现性和缺乏透明度。由于重组的努力，内部不满和员工离开时，有人呼吁领导才能改变。
AI正在进入公寓市场，接管工作订单，租赁续订，展示等等
2025-08-15 12:00:01
技术和人工智能通过使工作订单，租赁续订，房地产旅游和投资者尽职调查等任务来自动化租赁住房市场。使用高级机器学习的虚拟药物越来越多地与潜在居民相互作用。在投资方面，AI通过分析租赁并提供数据摘要来协助承保和收购。像RET Ventures这样的公司正在投资于将这些技术集成到简化多户家庭运营商的流程的初创企业。然而，尽管进步，该技术仍在实验阶段成本高昂，由于行业分裂而面临挑战。
技术和人工智能通过使工作订单，租赁续订，房地产旅游和投资者尽职调查等任务来自动化租赁住房市场。使用高级机器学习的虚拟药物越来越多地与潜在居民相互作用。在投资方面，AI通过分析租赁并提供数据摘要来协助承保和收购。像RET Ventures这样的公司正在投资于将这些技术集成到简化多户家庭运营商的流程的初创企业。然而，尽管进步，该技术仍在实验阶段成本高昂，由于行业分裂而面临挑战。
研究发现，复杂的深度学习模型在理解遗传扰动方面比简单的基线更好。
2025-08-15 11:50:01
在自然界发表的一项最新研究发现，基于深度学习的基础模型在预测遗传扰动对基因表达谱的影响方面的表现并不优于简单的基线方法。在双扰动的情况下，与加性基线相比，复杂模型中的预测误差更高。该研究挑战了以下假设：这些计算密集型模型可以更好地推广，并强调在投资更多资源之前对现有更简单模型进行严格的基准测试。
在自然界发表的一项最新研究发现，基于深度学习的基础模型在预测遗传扰动对基因表达谱的影响方面的表现并不优于简单的基线方法。在双扰动的情况下，与加性基线相比，复杂模型中的预测误差更高。该研究挑战了以下假设：这些计算密集型模型可以更好地推广，并强调在投资更多资源之前对现有更简单模型进行严格的基准测试。
喝酒或不喝酒：SMU研究人员的AI工具使选择最好的葡萄酒
2025-08-15 11:37:56
南方卫理公会大学的研究人员使用情感分析开发了一种AI模型来解释葡萄酒评论，帮助日常消费者了解通常像内部语言的复杂描述。Jing Cao教授和她的团队创建了一个基于注意力的多个实例模型，该模型突出了特定的单词，从2005年到2016年的140,000多个葡萄酒观众评论中传达了积极或负面情绪。该技术旨在通过识别影响购买决策的关键的专家爱好者和临时饮酒者之间的差距。虽然目前专注于葡萄酒，但CAO设想将此AI应用于医疗保健等其他专业领域，以改善沟通和降低差异。
南方卫理公会大学的研究人员使用情感分析开发了一种AI模型来解释葡萄酒评论，帮助日常消费者了解通常像内部语言的复杂描述。Jing Cao教授和她的团队创建了一个基于注意力的多个实例模型，该模型突出了特定的单词，从2005年到2016年的140,000多个葡萄酒观众评论中传达了积极或负面情绪。该技术旨在通过识别影响购买决策的关键的专家爱好者和临时饮酒者之间的差距。虽然目前专注于葡萄酒，但CAO设想将此AI应用于医疗保健等其他专业领域，以改善沟通和降低差异。