Caudal ¿ecológico? en el Delta del Ebro
https://fed.brid.gy/r/https://arainfo.org/caudal-ecologico-en-el-delta-del-ebro/
This year, Simon Prince, Professor of Computer Science at UCL, published a series of tutorials on ordinary differential equations (ODEs) and stochastic differential equations (SDEs) in machine learning for RBC Borealis. These are intended for readers with no background in these areas and require only basic calculus.
Article 1 describes what ODEs and SDEs are and their applications in machine learning.
https://rbcborealis.com/research-blogs/odes-and-sdes-for-machine-learning
Article 2 describes ODEs, vector ODEs and PDEs and defines associated terminology. They develop several categories of ODE and discuss how their solutions are related to one another. They discuss the necessary conditions for an ODE to have a solution.
https://rbcborealis.com/research-blogs/introduction-ordinary-differential-equations
Article 3 describes methods for solving first-order ODEs in closed form. They categorise ODEs into distinct families and develop a method to solve each family.
https://rbcborealis.com/research-blogs/closed-form-solutions-for-odes
For many ODEs, there is no known closed-form solution.
Article 4 considers numerical methods, which can be used to approximate the solution of any ODE regardless of its tractability.
https://rbcborealis.com/research-blogs/numerical-methods-for-odes
This concludes their treatment of ODEs. In the coming weeks, we will focus on SDEs. They will describe stochastic processes and SDEs, and show how to solve SDEs using either direct stochastic integration or Ito's lemma. They will introduce the Fokker-Planck equation, which transforms a stochastic differential equation into the PDE governing the evolving probability density of the solution. They also consider Andersen's theorem, which allows us to reverse the direction of SDEs.
#ODEs #PDEs #SDEs #ODE #PDE #SDE #Calculus #ML #DL #VectorCalculus #LectureSeries #Tutorials
i hate pde
Samsung ujawnia, jak chroni prywatność w dobie AI. Nowe technologie w smartfonach Galaxy
Samsung przedstawił szczegóły dotyczące technologii, które mają zapewnić bezpieczeństwo danych użytkowników w dobie rosnącej popularności sztucznej inteligencji.
Kluczową rolę w ekosystemie Galaxy AI odgrywają dwa nowe rozwiązania: Personal Data Engine (PDE) oraz Knox Enhanced Encrypted Protection (KEEP), które analizują i chronią dane bezpośrednio na urządzeniu, bez wysyłania ich do chmury.
Aby sztuczna inteligencja mogła oferować w pełni spersonalizowane i pomocne funkcje, musi „poznać” preferencje i nawyki użytkownika, co wymaga dostępu do jego danych. Odpowiedzią Samsunga na to wyzwanie jest Personal Data Engine (PDE), technologia po raz pierwszy zaprezentowana w serii smartfonów Galaxy S25. Działa ona dyskretnie w tle, ucząc się zachowań użytkownika, by zasilać takie funkcje jak inteligentne podsumowania dnia w Now Brief czy wyszukiwanie głosowe zdjęć w Galerii. Co najważniejsze, cały proces analizy i przetwarzania danych przez PDE odbywa się lokalnie, na urządzeniu, co gwarantuje, że prywatne informacje nie opuszczają smartfona.
W celu dodatkowego zabezpieczenia najbardziej wrażliwych danych, Samsung opracował nową, lokalną warstwę ochrony o nazwie Knox Enhanced Encrypted Protection (KEEP). Dostępna na urządzeniach z interfejsem One UI 8 lub nowszym, technologia ta tworzy bezpieczną, wydzieloną przestrzeń dla poszczególnych aplikacji, takich jak Personal Data Engine. Działa to na zasadzie prywatnego, chronionego apartamentu wewnątrz systemu operacyjnego – dane są bezpieczne, ale funkcja pozostaje zintegrowana z codziennym użytkowaniem, w przeciwieństwie do całkowicie odizolowanego Mój Sejf (Secure Folder). Początkowo stworzona dla PDE, technologia KEEP zabezpiecza teraz także inne funkcje Galaxy AI, w tym Smart Suggestions i Samsung Moments.
Nowe rozwiązania są częścią wielowarstwowego podejścia Samsunga do ochrony prywatności. Podczas gdy Mój Sejf (Secure Folder) służy do przechowywania szczególnie poufnych aplikacji i plików w całkowitej izolacji , KEEP zapewnia bezpieczeństwo danym przetwarzanym w czasie rzeczywistym przez zintegrowane funkcje AI. Dzięki temu użytkownicy otrzymują różne poziomy zabezpieczeń, dostosowane do różnych potrzeb.
Przedstawione technologie mają na celu wyznaczenie nowego standardu w mobilnej inteligencji, w którym zaawansowana personalizacja idzie w parze z ochroną prywatności. Samsung podkreśla, że w miarę jak Galaxy AI staje się coraz inteligentniejsza, najbardziej wrażliwe dane użytkowników pozostają bezpieczne tam, gdzie ich miejsce – na ich własnym urządzeniu.
#Bezpieczeństwo #GalaxyAI #KEEP #KnoxEnhancedEncryptedProtection #MójSejf #news #OneUI8 #PDE #PersonalDataEngine #prywatność #Samsung #SamsungKnox #SecureFolder #smartfony #technologia
L'étude des méthodes de réduction d'une population de moustiques, et notamment de la technique SIT (sterile insect technique), repose sur un modèle de diffusion spatiale formulé par une EDP de type équation de la chaleur qui gouverne le comportement de la densité surfacique de moustiques. L'action de pièges à moustiques est intégrée au modèle via des termes puits localisés (points de divergence négative), puis la résolution numérique de l'EDP ainsi obtenue est détaillée. Les méthodes étudiées sont la méthode des différences finies (MDF), la méthode des éléments finis (MEF) et la méthode des volumes finis (MVF), dont la formulation mathématique, la discrétisation spatiale et temporelle ainsi que l'algorithme de résolution sont précisés. Les résultats obtenus sont concluants pour la MDF et la MEF, tandis que des difficultés persistent pour la MVF. Une fonction Python capable de résoudre l'équation enrichie et de renvoyer, pour une surface donnée, le nombre de moustiques est finalement développée, et son implémentation est détaillée. L'accent est mis sur la complexité temporelle, la précision et la robustesse de cette fonction de résolution. Ce travail s'inscrit dans une étude plus large menée par le CIRAD, qui vise à estimer les paramètres de diffusion.
New paper by #ModConFlex researcher Zhuo Xu on the robustness of a fluid-particle interaction system.
"A distinctive feature, not yet considered in the ISS literature, is that our system involves a free boundary. More precisely, the fluid is described by the viscous Burgers equation, and the motion of the particle obeys Newton second law. ... The proof is based on the construction of a Lyapunov functional derived from a special test function."
[Перевод] 79% научных публикаций об AI завышают результат
Применение AI в науке растет, но результаты его внедрения часто переоценены. Исследования показывают, что 79% публикаций, заявляющих о превосходстве AI, используют некорректные бенчмарки. Это искажает представление о реальном потенциале AI в научном прогрессе.
https://habr.com/ru/articles/911800/
#ии #наука #исследование #машинное+обучение #физика #pde #оптимизация #методология #хайп #deepmind
Adam Coffman
AraInfo | Diario Libre d'Aragón
Zeh
Pustam | पुस्तम | পুস্তম🇳🇵
Agnieszka Serafinowicz
Facundo Muñoz
ModConFlex
Habr