Automated Change Detection in Ground-Penetrating Radar using Machine Learning in R
摘要：探地雷达 (GPR) 是一种用于地下变化检测的有用技术，但受限于需要主题专家来处理和解释重合剖面。使用机器学习模型可以自动化此过程，以减少对主题专家处理和解释的需求。为了比较重合的 GPR 剖面，研究了几种机器学习模型。根据我们的文献综述，使用孪生卷积网络的孪生模型被确定为最佳选择。对内部孪生模型 ResNet50 和 MobileNetV2 测试了两个神经网络，前者历来具有更高的准确度，后者历来具有更快的处理时间。当对实验获得的具有合成添加变化的 GPR 剖面进行训练和测试时，ResNet50 具有更高的准确度。由于这种更高的准确度，需要的计算处理更少，导致 ResNet50 只需要
Revolutionizing eLearning: The Future Impact Of AI And Machine Learning
了解人工智能和机器学习如何改变 eLearning 行业，增强个性化学习和移动可访问性，并简化教育流程。 本文首次发表于 eLearning Industry。
MicroRNA, Protein Folding and Machine-Learning Work Win the Science Nobels
科学诺贝尔奖、最新 COVID 更新和欧罗巴快船发射延迟的汇总。
Machine learning cracked the protein-folding problem and won the 2024 Nobel Prize in chemistry
2024 年诺贝尔化学奖表彰了 Demis Hassabis、John Jumper 和 David Baker，因为他们使用机器学习解决了生物学最大的挑战之一：预测蛋白质的 3D 形状并从头开始设计它们。
Nobel Prizes in physics and chemistry awarded for machine learning research
©Johan Jarnestad/瑞典皇家科学院 2024 年诺贝尔物理学奖和化学奖分别于 10 月 8 日和 9 日公布。两个奖项均授予支持或使用机器学习的工作。 2024 年诺贝尔物理学奖 物理学奖授予： 约翰·霍普菲尔德——“因其基础性发现和发明 […]
Machine learning method could speed path to cleaner energy solutions
霍普金斯大学的工程师开发了一种简化太阳能电池测试的方法，大大加快了可能缓慢且昂贵的过程
«Нобелевку» по физике за 2024 год присудили за машинное обучение
获奖者是来自美国的约翰·霍普菲尔德 (John Hopfield) 和英裔加拿大科学家杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton)。
Nobel Prize in Physics Awarded for Breakthroughs in Machine Learning
2024 年诺贝尔物理学奖授予约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿，以表彰他们开发的技术，为人工智能的革命性进步奠定了基础
Forthcoming machine learning and AI seminars: October 2024 edition
这篇文章包含计划于 2024 年 10 月 1 日至 11 月 30 日举行的与人工智能相关的研讨会列表。此处详述的所有活动都是免费的，任何人都可以虚拟参加。2024 年 10 月 1 日 蛋白质序列和结构的标记化和连续嵌入压缩 演讲者：Amy Lu（加州大学伯克利分校） 组织者：[…]
摘要：自动对建成基础设施进行分类是全球规划的需要。然而，单个指标存在弱点，包括与裸地光谱混淆，并且深度学习的计算要求很高。我们提出了一种计算量轻量的方法来对建成基础设施进行分类。我们使用一组光谱指标和一个新颖的红波段纹理层，其全局阈值由 12 个不同站点（每个站点两个季节性变化的图像）确定。使用 Sentinel-2 影像评估了多个光谱指标。我们的纹理指标使用红波段将建成基础设施与光谱相似的裸地分开。我们的评估通过评估 24 张图像中一系列特定于站点的最佳指标阈值的地面真实点来产生全局阈值。这些用于对集合进行分类，然后使用光谱指标、纹理和分层随机抽样指导训练数据选择。训练数据适合随机森林分类器
Image classification in machine learning: A full guide (2024) | Viam
了解机器学习（包括深度学习方法）中的图像分类的工作原理。了解与物体检测的区别、如何标记图像以及如何将模型部署到您的机器上。
摘要：堤坝检查对于防止人口稠密地区的洪水至关重要。对结构进行风险评估是为了识别潜在的故障模式，以维护结构的安全和健康。检查过程的数据收集和缺陷编码部分可能非常耗费人力和时间。机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 技术的整合可能会提高评估的准确性并减少时间和成本。为了为完全自主的检查过程奠定基础，本研究调查了收集堤坝、结构和涵洞信息的方法，以及使用 AI 和 ML 技术识别未来故障指标的方法。还探讨了可用于数据收集过程的机器人平台和仪器选项，并提出了一种与平台无关的解决方案。
Machine learning helps identify rheumatoid arthritis subtypes
威尔康奈尔医学院和 HSS 开发的机器学习工具可区分类风湿性关节炎的亚型，有助于个性化治疗。文章《机器学习有助于识别类风湿性关节炎亚型》首次出现在《科学探究者》上。
Machine learning may lead to better flu vaccines
这项研究可能使季节性流感疫苗更新得更快，从而减少感染和死亡。机器学习可能导致更好的流感疫苗一文首先出现在 UGA Today 上。
Forthcoming machine learning and AI seminars: September 2024 edition
这篇文章列出了计划于 2024 年 9 月 2 日至 10 月 31 日举行的人工智能相关研讨会。此处详述的所有活动均免费，任何人都可以虚拟参加。 2024 年 9 月 2 日维也纳数字人文主义宣言——最初五年小组成员：Veronica Kaup-Hasler、Jens Schneider、Noshir Contractor、[…]
How machine learning is helping us probe the secret names of animals
动物有名字吗？根据诗人 T.S. 艾略特的说法，猫有三个名字：主人给它们起的名字（比如 George）；第二个名字更高贵（比如 Quaxo 或 Cricopat）；最后一个名字只有它们自己知道，“人类研究无法发现”。但现在，研究人员带着录音机和……
Apple Workshop on Privacy-Preserving Machine Learning 2024
在 Apple，我们认为隐私是一项基本人权。这也是我们的核心价值观之一，影响着我们的研究以及 Apple 产品和服务的设计。了解人们如何使用他们的设备通常有助于改善用户体验。但是，访问提供此类见解的数据（例如，用户在键盘上输入的内容以及他们访问的网站）可能会损害用户隐私。我们开发了系统架构，通过利用机器学习 (ML) 的进步（例如私有联邦学习 (PFL)）结合……来实现大规模学习。
