Tootfinder

Quatre ans après l’invasion de l’Ukraine, la Russie continue de s’enfoncer dans l’autoritarisme et la répression
https://www.lemonde.fr/article-offert/e9da2b244e59-666800…

Quatre ans après l’invasion de l’Ukraine, la Russie continue de s’enfoncer dans l’autoritarisme et la répression
Depuis 2022, le régime de Vladimir Poutine n’a cessé de se durcir. La guerre s’accompagne d’une mise au pas de plus en plus violente de la société, sur fond de difficultés économiques croissantes.

Révélations sur le détournement d’Interpol par les pays les plus répressifs au monde
La prestigieuse organisation de police fait l’objet d’un vaste détournement de sa mission de lutte contre la criminalité au profit d’États parmi les plus répressifs au monde, révèlent Disclose et la BBC. Persécutions, traques secrètes, arrestations arbitraires… Révélations sur un système qui permet Š des régimes autoritaires comme la Russie, la Turquie ou le Tadjikistan d’utiliser…

Bon, bon... Je viens de remplir le sondage d'Alto sur le train Š haute vitesse dans le corridor Québec–Toronto. (Vous pouvez le faire aussi ci-dessous.)
D'abord, c'est fort fort qu'on doit vérifier notre humanité en trouvant des voitures. Puis, évidemment, on peut seulement le faire en anglais, même si on remplit le sondage en français (Ô Canada).

L'Envoyé Spécial sur les "freinages fantomes" (i.e. le déclenchement inadéquat de l'AFU (aide au freinage d'urgence)) me tend vraiment.
Le reportage et surtout les commentaires : "faut le désactiver", "faut préférer les vieilles voitures", "c'est tout bugué leur truc".
Bordel, non. Le DANGER, c'est pas un déclenchement inopiné de l'AFU. C'est les conducteur·rices qui n'en ont pas elleux-même (ou qui l'on…

Révélations sur le détournement d’Interpol par les pays les plus répressifs au monde
https://disclose.ngo/fr/article/revelations-sur-le-detournement-dinterpol-par-les-pays-les-plus-repressifs-au-monde

" Il y a pas mal de similitudes, dans la vision du monde et de l’apport des technologies, entre la Chine et la Silicon Valley : des individus satisfaits dans leur bulle gérée par des algorithmes." (Thomas Gomart, directeur de l’Ifri)
https://www.

J'ai pas l'impression de faire partie de cette société civile medusée.
Et pourtant, je constate et confirme cette sensation que peu se passe ("autour de moi") au regard de l'imminence du risque.

Replaced article(s) found for cs.LG. https://arxiv.org/list/cs.LG/new
[2/6]:
- Performance Asymmetry in Model-Based Reinforcement Learning
Jing Yu Lim, Rushi Shah, Zarif Ikram, Samson Yu, Haozhe Ma, Tze-Yun Leong, Dianbo Liu
https://arxiv.org/abs/2505.19698 https://mastoxiv.page/@arXiv_csLG_bot/114578810521008766
- Towards Robust Real-World Multivariate Time Series Forecasting: A Unified Framework for Dependenc...
Jinkwan Jang, Hyungjin Park, Jinmyeong Choi, Taesup Kim
https://arxiv.org/abs/2506.08660 https://mastoxiv.page/@arXiv_csLG_bot/114664238967892509
- Wasserstein Barycenter Soft Actor-Critic
Zahra Shahrooei, Ali Baheri
https://arxiv.org/abs/2506.10167 https://mastoxiv.page/@arXiv_csLG_bot/114675175949432731
- Foundation Models for Causal Inference via Prior-Data Fitted Networks
Yuchen Ma, Dennis Frauen, Emil Javurek, Stefan Feuerriegel
https://arxiv.org/abs/2506.10914 https://mastoxiv.page/@arXiv_csLG_bot/114675529854402158
- FREQuency ATTribution: benchmarking frequency-based occlusion for time series data
Dominique Mercier, Andreas Dengel, Sheraz Ahmed
https://arxiv.org/abs/2506.18481 https://mastoxiv.page/@arXiv_csLG_bot/114738421450807709
- Complexity-aware fine-tuning
Andrey Goncharov, Daniil Vyazhev, Petr Sychev, Edvard Khalafyan, Alexey Zaytsev
https://arxiv.org/abs/2506.21220 https://mastoxiv.page/@arXiv_csLG_bot/114754764750730849
- Transfer Learning in Infinite Width Feature Learning Networks
Clarissa Lauditi, Blake Bordelon, Cengiz Pehlevan
https://arxiv.org/abs/2507.04448 https://mastoxiv.page/@arXiv_csLG_bot/114818005803079705
- A hierarchy tree data structure for behavior-based user segment representation
Liu, Kang, Iyer, Malik, Li, Wang, Lu, Zhao, Wang, Liu, Liu, Liang, Yu
https://arxiv.org/abs/2508.01115 https://mastoxiv.page/@arXiv_csLG_bot/114975999992144374
- One-Step Flow Q-Learning: Addressing the Diffusion Policy Bottleneck in Offline Reinforcement Lea...
Thanh Nguyen, Chang D. Yoo
https://arxiv.org/abs/2508.13904 https://mastoxiv.page/@arXiv_csLG_bot/115060568241390847
- Uncertainty Propagation Networks for Neural Ordinary Differential Equations
Hadi Jahanshahi, Zheng H. Zhu
https://arxiv.org/abs/2508.16815 https://mastoxiv.page/@arXiv_csLG_bot/115094785677272005
- Learning Unified Representations from Heterogeneous Data for Robust Heart Rate Modeling
Zhengdong Huang, Zicheng Xie, Wentao Tian, Jingyu Liu, Lunhong Dong, Peng Yang
https://arxiv.org/abs/2508.21785 https://mastoxiv.page/@arXiv_csLG_bot/115128450608548173
- Monte Carlo Tree Diffusion with Multiple Experts for Protein Design
Liu, Cao, Jiang, Luo, Duan, Wang, Sosnick, Xu, Stevens
https://arxiv.org/abs/2509.15796 https://mastoxiv.page/@arXiv_csLG_bot/115247429156900905
- From Samples to Scenarios: A New Paradigm for Probabilistic Forecasting
Xilin Dai, Zhijian Xu, Wanxu Cai, Qiang Xu
https://arxiv.org/abs/2509.19975 https://mastoxiv.page/@arXiv_csLG_bot/115264498084813952
- Why High-rank Neural Networks Generalize?: An Algebraic Framework with RKHSs
Yuka Hashimoto, Sho Sonoda, Isao Ishikawa, Masahiro Ikeda
https://arxiv.org/abs/2509.21895 https://mastoxiv.page/@arXiv_csLG_bot/115287261047939306
- From Parameters to Behaviors: Unsupervised Compression of the Policy Space
Davide Tenedini, Riccardo Zamboni, Mirco Mutti, Marcello Restelli
https://arxiv.org/abs/2509.22566 https://mastoxiv.page/@arXiv_csLG_bot/115287379672141023
- RHYTHM: Reasoning with Hierarchical Temporal Tokenization for Human Mobility
Haoyu He, Haozheng Luo, Yan Chen, Qi R. Wang
https://arxiv.org/abs/2509.23115 https://mastoxiv.page/@arXiv_csLG_bot/115293273559547106
- Polychromic Objectives for Reinforcement Learning
Jubayer Ibn Hamid, Ifdita Hasan Orney, Ellen Xu, Chelsea Finn, Dorsa Sadigh
https://arxiv.org/abs/2509.25424 https://mastoxiv.page/@arXiv_csLG_bot/115298579764580635
- Recursive Self-Aggregation Unlocks Deep Thinking in Large Language Models
Siddarth Venkatraman, et al.
https://arxiv.org/abs/2509.26626 https://mastoxiv.page/@arXiv_csLG_bot/115298789487177431
- Cautious Weight Decay
Chen, Li, Liang, Su, Xie, Pierse, Liang, Lao, Liu
https://arxiv.org/abs/2510.12402 https://mastoxiv.page/@arXiv_csLG_bot/115377759317818093
- TeamFormer: Shallow Parallel Transformers with Progressive Approximation
Wei Wang, Xiao-Yong Wei, Qing Li
https://arxiv.org/abs/2510.15425 https://mastoxiv.page/@arXiv_csLG_bot/115405933861293858
- Latent-Augmented Discrete Diffusion Models
Dario Shariatian, Alain Durmus, Umut Simsekli, Stefano Peluchetti
https://arxiv.org/abs/2510.18114 https://mastoxiv.page/@arXiv_csLG_bot/115417332500265972
- Predicting Metabolic Dysfunction-Associated Steatotic Liver Disease using Machine Learning Method...
Mary E. An, Paul Griffin, Jonathan G. Stine, Ramakrishna Balakrishnan, Soundar Kumara
https://arxiv.org/abs/2510.22293 https://mastoxiv.page/@arXiv_csLG_bot/115451746201804373
toXiv_bot_toot

Robert Reich here.
To reach more people,
we're putting up high-visibility billboards!
Click to learn more & chip in
>> https://in-eq.org/l/IUzBBb
IM

Help Robert Reich get the truth out.
Please support our work as we continue to educate the public, combat misinformation, and push the policies we need to bring about real change.

Crosslisted article(s) found for physics.flu-dyn. https://arxiv.org/list/physics.flu-dyn/new
[1/1]:
- Physics Constrained Neural Collision Operators for Variable Hard Sphere Surrogates and Ab Initio ...
Ehsan Roohi, Ahmad Shoja-Sani, Stefan Stefanov
https://arxiv.org/abs/2602.21244 https://mastoxiv.page/@arXiv_physicscompph_bot/116135902638427987
- Chapman-Enskog expansion for chirally colliding disks
Ruben Lier, Pawe{\l} Matus
https://arxiv.org/abs/2602.21367 https://mastoxiv.page/@arXiv_condmatsoft_bot/116135969484479808
- Passive freeze-out of the Richtmyer-Meshkov instability
J. Strucka, et al.
https://arxiv.org/abs/2602.21375 https://mastoxiv.page/@arXiv_physicsplasmph_bot/116135979972070806
- A CFD-Based Investigation of Local Luminal Curvature as a Primary Determinant of Hemodynamic Envi...
Marcella P. A. Dallavanzi, Jos\'e L. Gasche, Iago L. Oliveira
https://arxiv.org/abs/2602.21409 https://mastoxiv.page/@arXiv_physicsmedph_bot/116135886905819251
- Unstable magnetic reconnection self-generates turbulence
Nick Williams, Alessandro De Rosis, Alex Skillen
https://arxiv.org/abs/2602.21422 https://mastoxiv.page/@arXiv_physicsplasmph_bot/116135995018666818
- Out-of-time-ordered correlators for turbulent fields: a quantum-classical correspondence
Motoki Nakata
https://arxiv.org/abs/2602.21710 https://mastoxiv.page/@arXiv_physicsplasmph_bot/116136015335973276
- Particle, kinetic and hydrodynamic models for sea ice floes. Part II: Rotating floes with nonline...
Quanling Deng, Seung-Yeal Ha, Jaemoon Lee
https://arxiv.org/abs/2602.21972 https://mastoxiv.page/@arXiv_mathph_bot/116136043517281861
- A consistent phase-averaged model of the interactions between surface gravity waves and currents
Jacques Vanneste, William R. Young
https://arxiv.org/abs/2602.21976 https://mastoxiv.page/@arXiv_physicsaoph_bot/116135993734282277
- Hydrodynamics of Dense Active Fluids: Turbulence-Like States and the Role of Advected Activity
Sandip Sahoo, Siddhartha Mukherjee, Samriddhi Sankar Ray
https://arxiv.org/abs/2602.22044 https://mastoxiv.page/@arXiv_condmatsoft_bot/116136069077151185
- Surrogate models for Rock-Fluid Interaction: A Grid-Size-Invariant Approach
Pinheiro, Guo, Menke, Joshi, Heaney, ElSheikh, Pain
https://arxiv.org/abs/2602.22188 https://mastoxiv.page/@arXiv_csLG_bot/116136497040052377
toXiv_bot_toot