AI生成摘要 Uber计算ETA的方法包括路由算法、交通信息和地图匹配。路由算法将地图表示为图形，通过分区和预计算最佳路径来提高效率。交通信息考虑时间、天气和车辆数量，填充图的边权重以提高准确性。地图匹配通过将GPS信号映射到实际路段来提高准确性。Uber每天完成的出行次数超过1800万次，因此准确的ETA对他们至关重要。目前的方法允许他们将请求扩展到每秒50万个。

AI生成摘要 谷歌计划推出的人工智能模型Gemini因性能问题推迟发布，对谷歌来说是小打击。Gemini相较于现有的Bard提供更多功能，包括内容创建、辅助编程开发、创建图像等。发布会被悄悄延迟，具体原因未知。

AI生成摘要 这篇文章研究了事故的发现、响应和解决时间，并提出了预测方法TTMPred。通过微软20个在线服务系统的事故数据，发现TTM与事故的严重性、影响范围、类型、来源、所属服务和所属团队有关。信息不足、沟通不畅、协作不协调是影响TTM的主要因素。文章还介绍了TTMPred的方法和评估结果，表明其能够准确预测事故缓解时间，并具有良好的泛化能力。

AI生成摘要 美国网络安全和基础设施安全局（CISA）正在处理一起由伊朗黑客组织发起的网络攻击事件。攻击目标是美国宾夕法尼亚州西部的阿里基帕市水务局，涉及利用Unitronics可编程逻辑控制器（PLC）。受影响的水务局已将系统下线，转为人工操作，目前尚未发现饮用水或供水存在风险。CISA建议企业更改PLC的默认密码，执行多因素身份验证，切断PLC与互联网的连接，并备份逻辑和配置以实现快速恢复。此前，该黑客组织已攻击以色列的水处理站和加油站解决方案供应商。

AI生成摘要 本研究提出了一种通用的多尺度框架，可改进基于Transformer的时间序列预测模型的性能。通过多尺度共享权重迭代地改进预测的时间序列，并引入架构适应和特殊设计的标准化方案。研究结果表明，该方法将性能从5.5％提高到38.5％。代码公开在指定的URL上。

AI生成摘要 本文介绍了一种使用静息态功能磁共振成像技术的新型建模架构BrainRGIN，通过图神经网络在静态功能网络连接矩阵上预测智力。在青少年大脑认知发展数据集上评估，证明了该模型在预测智力个体差异方面的有效性。模型在智力预测任务中表现优于其他相关图形架构和传统机器学习模型。中央额叶回对流体和晶体智力有显著贡献，总复合分数识别出与大脑相关的多样区域，凸显了总智力的复杂性。

AI生成摘要 本研究探讨了在现实世界中进行few-shot目标检测的方法。通过实验发现，距离度量学习方法在新颖类别上表现更好。同时，研究还证明了在真实世界的开放数据集中扩展目标类别对few-shot学习研究有利。

AI生成摘要 本文提出了一种新的人体姿势预测方法，使用三角棱镜循环神经网络模型，通过编码不同时间尺度的时间依赖性来捕获分层结构。实验证明该方法在数量和质量上优于基线和最先进的方法。

AI生成摘要 本文研究了视觉和语言领域，探索了两个最近推出的数据集，NewsVideoQA和M4-ViteVQA，用于视频问答。研究发现，理解场景需要理解视觉和文字内容，而视频中的文字对于回答问题非常重要。实验结果显示，BERT-QA在这两个数据集上的表现与原始方法相当。此外，研究还探讨了域适应方面的问题，挑战和潜在好处。

AI生成摘要 该研究提供了现有方法的分类和整合，建立了评估基准，并介绍了一个新数据集。鼓励学术界和工业界进一步改进。