Decoding high energy physics with AI and machine learning
在粒子物理学的世界中，科学家揭开了宇宙，人工智能（AI）和机器学习（ML）的奥秘，这是他们对最基本颗粒的了解如何增加了波浪。该探索的核心是Parton分布函数（PDFS）。这些复杂的数学模型对于预测测试粒子物理标准模型的高能量物理实验的结果至关重要。
How Data Labeling Drives the Performance of Machine Learning Models?
它很重要：了解如何精确的数据标签能够增强机器学习模型，确保在现实世界中更好的准确性和更可靠的结果。
Machine learning powers new approach to detecting soil contaminants
Silvia Cernea Clark由莱斯大学和贝勒医学院的研究人员组成的团队制定了一项新的战略，用于识别土壤中有害污染物的危险，甚至从未在实验室中隔离或研究的污染物。在美国国家科学院论文集发表的一项研究中描述的新方法，[…]
Landing your First Machine Learning Job: Startup vs Big Tech vs Academia
跨初创企业，大型技术和学术界登陆您的第一份机器学习工作的实用指南。
Researchers use machine learning to improve gene therapy
斯坦福大学的GAO实验室正在利用AI来优化目标细胞和基因疗法的功效和安全性。
Evaluating LLMs for Inference, or Lessons from Teaching for Machine Learning
这就像对论文的分级，但是您的学生是评估推理的LLM的帖子，或者是从机器学习教学的经验教训，首先出现在数据科学方面。
Your DNA Is a Machine Learning Model: It’s Already Out There
即使您从未对基因组进行测序，预测系统已经对此了解很多。基因组推断已成为一个人口规模的模型，您可能会在其中。您的DNA是一种机器学习模型：它已经首先出现在数据科学方面。
Forthcoming machine learning and AI seminars: June 2025 edition
该帖子包含计划在2025年6月2日至7月31日之间举行的与AI相关的研讨会的列表。此处详细介绍的所有活动都是免费的，并开放供任何人参加。 2025年6月2日，基础时间序列的基本局限性预测模型：对多模式和严格评估扬声器的需求：丹尼尔[…]
May Must-Reads: Math for Machine Learning Engineers, LLMs, Agent Protocols, and More
我们在过去的一个月中选择了我们阅读最多和显示的文章。帖子可能必须阅读：机器学习工程师，LLMS，代理协议等的数学首先出现在数据科学方面。
Prototyping Gradient Descent in Machine Learning
使用随机 /批次GD的数学定理和信用交易预测，机器学习中的原型梯度下降首先是在迈向数据科学的。
Top Machine Learning Jobs and How to Prepare For Them
解释了不同的机器学习角色，邮政上顶机器学习工作以及如何为它们做准备，首先是在数据科学方面。
Choosing the Right Machine Learning Algorithm: A Decision Tree Approach
在许多不同的机器学习算法中可供选择。本指南旨在帮助您根据数据和要解决的问题，为您提供适合您的正确涉及。
AWS machine learning supports Scuderia Ferrari HP pit stop analysis
维修人员经过培训，以最佳的效率运行，尽管衡量其性能一直具有挑战性。在这篇文章中，我们分享了亚马逊Web服务（AWS）如何帮助Scuderia Ferrari HP使用机器学习（ML）开发更准确的距离停止分析技术。
7 AWS Services for Machine Learning Projects
了解AWS机器学习服务，该服务可帮助您构建机器学习管道，从处理数据到培训和部署模型。
