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。
Revolutionising Infrastructure: Civil Engineering with Specialisation in AI and ML
将 AI 和 ML 集成到土木工程中正在改变基础设施的发展方式……
Machine learning enhances chemical analysis at the nanoscale
引入一种基于非负矩阵分解的全色锐化 (PSNMF) 方法，从嘈杂的 x 射线光谱数据中确定化学成分。来自：Nano Lett。2024, 24, 33, 10177-10185。作者：Hui Chen、Duncan T. L. Alexander、Cécile Hébert。作者：Nik Papageorgiou “纳米材料”是一个广义术语，用于描述单个单元是 […]
Transforming Credit Card Management: The Impact of AI and ML
改变信用卡管理：人工智能和机器学习的影响 人工智能和机器学习在改变银行信贷风险管理中的作用 信用卡欺诈一直是客户和金融机构面临的主要挑战 [...]
大气环流模型 (GCM) 构成了天气和气候预测的支柱，利用数值求解器进行大规模动力学计算，并利用参数化进行小规模过程（如云形成）。尽管不断改进，GCM 仍面临重大挑战，包括长期气候预测和极端天气事件中持续存在的错误、偏差和不确定性。最近的机器学习 (ML) 模型取得了显著的成功。Google AI 推出 NeuralGCM：一种基于机器学习 (ML) 的模拟地球大气的新方法，该文章首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
在计算化学中，分子通常表示为分子图，必须将其转换为多维向量才能进行处理，特别是在机器学习应用中。这是使用将分子结构编码为向量的分子指纹特征提取算法实现的。这些指纹对于化学信息学中的任务至关重要，例如化学空间多样性、聚类、虚拟筛选、Scikit-fingerprints：用于高效分子指纹计算和与机器学习管道集成的高级 Python 库首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
