In Phase 1, pages store raw bytes — InsertTuple([]byte("alice")). The page has no idea what those bytes mean. Phase 2 adds the layer that gives bytes meaning: a schema that defines columns and...

Every database needs to store data on disk and read it back. But disks don’t work like memory — you can’t read a single byte efficiently. Disk I/O works in blocks. The operating system reads and...

Agentic AI promises a fundamental shift in how B2B pricing is set, managed, and optimized to drive a step change in both efficiency and effectiveness.

AI investment isn’t just fueling innovation; it’s reshaping competitive dynamics and catalyzing a new wave of strategic M&A across the global tech landscape.

Experian’s chief strategy and investment officer, Michael Meltz, talks about the company’s growth and innovation journey and how it is embracing gen AI and new technologies to develop new products...

Robotics and automation could answer hard questions about making scarce resources go further, filling vacant frontline roles, and helping companies evolve for today’s technologically advanced and...

本研究提出EndoVLA模型，旨在解决传统内窥镜操作中对异常区域追踪能力不足和手动调优负担重的问题。该模型结合内窥镜图像与医生提示，整合视觉、语言和运动规划，采用双阶段策略，显著提升追踪性能和零样本泛化能力。

本研究提出AI LEGO工具，以解决跨职能团队在早期AI开发中技术知识传递的困难，促进技术与非技术人员的协作，提高潜在危害识别的质量，改善负责任的AI实践。

本研究提出了LetsPi框架，结合物理启发的社会力动态与大语言模型推理，解决交通任务中的安全知识不足问题。实验结果表明，LetsPi在安全指标上优于基线模型，具有显著的潜在影响。

本研究提出了一种新型双路径框架BSP-MPNet，结合自监督特征与幅度-相位信息，针对现有语音增强技术的不足，在多种噪声条件下表现优于现有方法，为自监督语音增强研究提供了新方向。

本研究提出MagicComp，一种无需训练的双阶段细化方法，旨在改善文本到视频生成中的属性绑定、空间关系和复杂动作交互问题。实验结果表明，MagicComp在多个基准测试中超越现有方法，展示了其在复杂提示和轨迹可控视频生成中的潜力。

Most promising mobility start-ups fizzle out before they can scale their operations. With billions of dollars in investment at stake, they need a better path to growth.

本研究提出了一种新方法，通过分离训练阶段提高深度强化学习的样本效率，结合Dropout Q-Functions算法，减少梯度更新次数，从而降低计算成本和训练时间。

本研究提出了一种神经有限状态机（NFSM）模块，用于外科阶段识别，解决手术视频分析的可持续性问题。NFSM通过全局状态嵌入和动态转移表显著提高了长流程视频的识别准确性，展示了其在外科及其他领域的广泛适应性。

本研究提出了一种创新的三相电动机智能诊断算法，结合机械学习与无监督异常生成方法，显著提高了诊断的准确性和可靠性，具有广泛的工业应用潜力。

本研究探讨了信号非旋转不变情况下的矩阵去噪问题，提出了一种贝叶斯方法，分析具有因子结构的矩阵去噪，发现去噪-因子化转变，并指出利用信号的先验信息可提高去噪效果。这对矩阵去噪的理论和算法具有重要意义。

本研究提出了一种新颖的相无关耦合项$ ext{Δ}^2$，有效解决了激发态分子动力学模拟中的不连续性问题。该方法提升了机器学习模型的稳定性和准确性，能够在大规模和长时间尺度下有效模拟激发态分子动力学，展示了广泛的应用潜力。

本研究提出了一种基于相位变化的非二元人工神经元模型，解决了现有量子神经元仅处理离散值的问题。该模型通过复杂数的相位变化实现，模拟结果表明其在量子计算机上有效运行，为人工神经网络的高效实施提供了新方向。