中国团队推出SportsGPT，利用AI技术实现运动动作评估和专业指导，解决传统体育系统的不足。该框架采用MotionDTW和KISMAM算法，提供精准的运动分析和可执行的训练建议，标志着智能体育的重大进步。

自1995年发布以来，Java语言和虚拟机支持浮点类型，JDK 1.1引入了BigDecimal和BigInteger。科学计算依赖线性代数，而机器学习需要更小的数值类型。IEEE SA工作组正在研究8位浮点格式的标准化。本文探讨了在Java平台上支持新数值类型的必要性及其权衡。

浮点常数（如无穷大、最大值、最小值和零）在数值算法和科学计算中至关重要。本文通过C++、CUDA和Python的代码示例，讨论了这些常数的特性和行为的验证。

Sdcb.Arithmetic库已实现全平台发布，基于GMP和MPFR，提供高精度数值计算，支持无限精度整数和浮点数运算，适用于科学计算和金融建模，覆盖Windows、Linux、macOS和Android等主流平台，为.NET开发者提供高效、精确的计算解决方案。

本文介绍了DOM对象的valueAsNumber和valueAsDate属性，前者用于获取数值输入框的数值，后者用于日期输入框返回Date对象。测试表明，普通输入框不支持valueAsNumber，而datetime-local类型不支持valueAsDate。文章强调了Web开发中的细节和学习的重要性。

该研究旨在解决有限资源大学研究小组在复制AI驱动的全球天气预报模型方面遇到的挑战。通过采用NVIDIA的FourCastNetv2模型和GPU，本文展示了资源受限的研究小组如何高效地进行天气预测，并探讨了数据管理、训练效率和模型验证的问题。研究表明，通过合理利用高性能计算资源，可以推动AI天气预报的民主化，为其他学术研究团队和相关课程提供指导。

本研究关注知识图谱中数值属性的推理问题，填补了现有方法未能充分利用逻辑路径的空白。提出的ChainsFormer框架通过构建逻辑链和引入关系-属性链（RA-Chains），使多跳推理更为有效。此外，该方法在推理准确性及透明度上有显著提升，实验结果显示性能提高可达20.0%。

本研究提出了一种数值反演方案，解决变分量子神经网络训练中的局部极小值导致的信息恢复问题。该方案结合梯度估计、有限差分法和自适应低通滤波，优化了训练数据重构，提高了收敛效率。

中尺度涡旋是海洋动能的主要载体，影响海水流速、温度和盐度。吴立新院士团队研发的「问海」大模型，结合物理海洋学与人工智能，显著提升了海洋环境预报的准确性和效率，优于传统数值模型。

本研究解决了当前深度学习模型在物体绑定方面的不足，影响了多物体有效表示的问题。通过将复数值表示与Kuramoto动力学相结合，我们提出了一种新颖的方法来促进特征相位对齐，从而改善物体编码。结果表明，使用同步机制的模型在处理多物体图像时性能显著优于传统模型，显示了同步驱动机制在深度学习中的潜力。

该研究提出了“代理交易竞技场”虚拟游戏，以解决大型语言模型在动态任务中的数值推理不足。实验表明，LLM在文本股票数据上的代数推理较弱，但在图像数据中的几何推理显著提升，视觉表示增强了推理能力。引入反思模块后，LLM的分析与解释能力进一步改善。

本研究探讨了深度学习中的grokking现象，提出了StableMax激活函数和$ot$Grad训练算法，以解决数值不稳定性问题并提升泛化速度，提供了新的见解。

本研究提出MetaRuleGPT，一种新型Transformer架构，旨在克服大型语言模型在数学推理中的局限性。实验结果表明，该模型能够有效模拟人类遵循规则的能力，从而提高数值推理的准确性。