Jack Christofides was named as the special representative for the U.S.-backed force tasked with dismantling Haitian gangs.

تم تعيين جاك كريستوفيدس كممثل خاص للقوة المدعومة من الولايات المتحدة والتي تهدف إلى تفكيك العصابات في هايتي. تعكس هذه المبادرة خطوة مهمة في معالجة القضايا المستمرة المتعلقة بعنف العصابات وعدم الاستقرار في البلاد.

Jack Christofides ha sido nombrado representante especial para la fuerza respaldada por EE. UU. encargada de desmantelar las pandillas en Haití. Esta iniciativa representa un paso significativo para abordar los problemas de violencia y la inestabilidad en el país.

Jack Christofides a été nommé représentant spécial pour la force soutenue par les États-Unis chargée de démanteler les gangs en Haïti. Cette initiative représente une étape importante dans la lutte contre la violence des gangs et l’instabilité dans le pays.

Jack Christofides has been appointed as the special representative for the U.S.-backed force aimed at dismantling gangs in Haiti. This initiative reflects a significant step in addressing the ongoing issues of gang violence and instability in the country.

Special Representative Named To Lead U.S.-Backed Force To Dismantle Gangs In Haiti

arXiv:2512.02920v1 Announce Type: new 
Abstract: We consider analyzing traffic accident patterns using both road network data and satellite images aligned to road graph nodes. Previous work for predicting accident occurrences relies primarily on road network structural features while overlooking physical and environmental information from the road surface and its surroundings. In this work, we construct a large multimodal dataset across six U.S. states, containing nine million traffic accident records from official sources, and one million high-resolution satellite images for each node of the road network. Additionally, every node is annotated with features such as the region's weather statistics and road type (e.g., residential vs. motorway), and each edge is annotated with traffic volume information (i.e., Average Annual Daily Traffic). Utilizing this dataset, we conduct a comprehensive evaluation of multimodal learning methods that integrate both visual and network embeddings. Our findings show that integrating both data modalities improves prediction accuracy, achieving an average AUROC of $90.1\%$, which is a $3.7\%$ gain over graph neural network models that only utilize graph structures. With the improved embeddings, we conduct a causal analysis based on a matching estimator to estimate the key contributing factors influencing traffic accidents. We find that accident rates rise by $24\%$ under higher precipitation, by $22\%$ on higher-speed roads such as motorways, and by $29\%$ due to seasonal patterns, after adjusting for other confounding factors. Ablation studies confirm that satellite imagery features are essential for achieving accurate prediction.

تم نشر دراسة جديدة تحلل أنماط حوادث المرور باستخدام مجموعة بيانات متعددة الوسائط تجمع بين بيانات الشبكة الطرقية وصور الأقمار الصناعية عالية الدقة عبر ست ولايات أمريكية. تتضمن هذه المجموعة تسعة ملايين سجل لحوادث المرور ومليون صورة قمر صناعي، مما يوفر رؤية شاملة لوقوع الحوادث والعوامل المساهمة فيها مثل الطقس ونوع الطريق.

Se ha publicado un nuevo estudio que analiza los patrones de accidentes de tráfico utilizando un conjunto de datos multimodal que combina datos de redes viales con imágenes satelitales de alta resolución en seis estados de EE. UU. Este conjunto de datos incluye nueve millones de registros de accidentes de tráfico y un millón de imágenes satelitales, proporcionando una visión integral de las ocurrencias de accidentes y sus factores contribuyentes como el clima y el tipo de carretera.

Une nouvelle étude a été publiée, analysant les modèles d'accidents de la route en utilisant un ensemble de données multimodal qui combine des données de réseau routier avec des images satellites haute résolution dans six États américains. Cet ensemble de données comprend neuf millions de dossiers d'accidents de la route et un million d'images satellites, offrant une vue complète des occurrences d'accidents et de leurs facteurs contributifs tels que la météo et le type de route.

A new study has been released analyzing traffic accident patterns by utilizing a multimodal dataset that combines road network data with high-resolution satellite images across six U.S. states. This dataset includes nine million traffic accident records and one million satellite images, providing a comprehensive view of accident occurrences and their contributing factors such as weather and road type.

Learning Multimodal Embeddings for Traffic Accident Prediction and Causal Estimation

DeepSeek’s R2 launch was likely delayed by limited access to compute, but a new model is on its way, intensifying the AI rivalry between the U.S. and China.

تستعد شركة DeepSeek لإطلاق نموذجها الجديد للذكاء الاصطناعي، R2، بعد تأخيرات ناتجة عن الوصول المحدود إلى موارد الحوسبة. من المتوقع أن يؤدي هذا التطور إلى زيادة المنافسة بين الولايات المتحدة والصين في قطاع الذكاء الاصطناعي.

DeepSeek está a punto de lanzar su nuevo modelo de IA, R2, tras retrasos atribuidos a un acceso limitado a recursos informáticos. Este desarrollo se espera que intensifique la competencia entre EE. UU. y China en el sector de la inteligencia artificial.

DeepSeek s'apprête à lancer son nouveau modèle d'IA, R2, après des retards dus à un accès limité aux ressources informatiques. Ce développement devrait intensifier la concurrence entre les États-Unis et la Chine dans le secteur de l'intelligence artificielle.

DeepSeek is set to launch its new AI model, R2, after delays attributed to limited access to computing resources. This development is expected to heighten the ongoing competition between the U.S. and China in the artificial intelligence sector.

Special Representative Named To Lead U.S.-Backed Force To Dismantle Gangs In Haiti

Was this article worth reading? Share it

AskJack

Hire Overseas

With Jack