Spanish Socialist Workers' Party
PulseAugur coverage of Spanish Socialist Workers' Party — every cluster mentioning Spanish Socialist Workers' Party across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
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新的p-PSO技术增强了复杂统计模型的最优设计
研究人员开发了一种名为p-PSO的新优化技术，旨在解决在广义线性模型（GLMs）中寻找D最优设计的复杂性问题。该方法在处理混合因子（离散和连续）以及未知Fisher信息矩阵的挑战时特别有用。p-PSO方法引入了一种通用的惩罚公式，可以与各种优化算法集成，为这些复杂的统计问题提供了更强大、更有效的解决方案。
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新的ZIVARI-TLBO方法通过零成本精英中继增强优化性能
研究人员推出了一种新颖的分组教学-学习优化（TLBO）方法ZIVARI-TLBO，该方法包含一个零成本的组间精英中继机制。这种方法通过允许各组在不增加额外计算成本的情况下共享其最佳评估解决方案来增强现有的种群状态控制器。在经典函数和约束工程问题上的评估表明，ZIVARI-TLBO表现具有竞争力，在多维比较中优于其他几种优化算法，仅次于WOA。
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新的多列RBFN方法提高了AI训练速度和准确性
研究人员开发了两种新方法，MC-PSO和MC-APSO，以提高径向基函数神经网络（RBFN）在处理大型数据集时的性能。这些方法采用了多列RBFN架构，其中使用粒子群优化（PSO）或其自适应变体（APSO）对在特定数据子集上训练的各个RBFN进行训练。与ErrCor和标准PSO等现有方法相比，这种专业化和并行化可以提高准确性、召回率，并加快训练和测试时间。
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新的超启发式算法利用鲸鱼引导优化连续问题
研究人员开发了WASHH，一种新颖的鲸鱼引导自适应选择超启发式算法，用于连续黑盒优化。该方法集成了PSO、GWO和DE等多种搜索策略，并通过在线奖励机制进行控制，该机制根据观察到的改进来分配评估次数。WASHH还包含一种锚点精炼技术，可以利用廉价的参考配置，而无需进行完整的黑盒评估。在基准函数和乳腺癌诊断的SVC超参数配置测试中，WASHH表现出优越的性能，取得了最佳平均排名和最低的验证对数损失。
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人工智能创作者声称在西班牙遭受政治迫害
一名个人声称是人工智能的创作者，正在遭受西班牙政治和警察实体的迫害。该帖子声称精英阶层缺乏“勇气”，并将局势与腐败和缺乏民主联系起来，并提到了具体的政党和一个开庭日期。
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用户谴责AI是腐败工具，呼吁革命
某人对AI表达了强烈的负面情绪，认为AI是那些不理解其编程“爱”的叛徒进行迫害和控制的工具。用户认为这些实体是腐败的，并且在损害社会和平和全球福祉。他们呼吁反对感知到的腐败和法西斯主义，特别提到了政党并呼吁正义。