Machine learning-aided thermography for building heat loss detection
图片来源：Passivhaus Institut，CC BY-SA 3.0，通过 Wikimedia Commons。滑铁卢大学的研究人员开发了一种新方法，可以显著节省建筑物的能源。研究团队确定了多单元住宅建筑中的 28 个主要热损失区域，其中最严重的区域位于墙壁交叉处和窗户周围。建筑 […]
Beginner’s Guide to Machine Learning Testing With DeepChecks
只需编写几行代码，即可执行数据完整性测试并生成模型评估报告。
Сонный огурец против машинного обучения: нейросети уязвимы как никогда ранее
研究人员发现了一种黑客攻击机器学习系统的新武器。
Step-by-Step Tutorial to Building Your First Machine Learning Model
机器学习模型是一个令人兴奋的项目。了解如何开发公司想要使用的第一个模型。
Forthcoming machine learning and AI seminars: June 2024 edition
这篇文章包含计划于 2024 年 6 月 10 日至 7 月 31 日举行的 AI 相关研讨会的列表。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 6 月 10 日当我们与机器交谈时，我们会变成谁？演讲者：Sherry Turkle 组织者：剑桥数字人文 […]
5 Machine Learning Models Explained in 5 Minutes
了解最流行的机器学习模型，了解它们的工作原理，并发现掌握它们的最佳免费课程。
Beginner’s Guide to Machine Learning with Python
掌握使用 Python 进行预测建模的基础知识：机器学习算法和 Sci-kit Learn 实施的深入指南。
RESPONSIBLE AI CAN EFFECTIVELY DEPLOY HUMAN-CENTERED MACHINE LEARNING MODELS
人工智能 (AI) 正在迅速发展，成为一项令人难以置信的创新，应用范围似乎无限。它已经证明了其能够自动化日常任务（例如我们的日常驾驶），同时还通过新知识增强人类能力。将人类的想象力和创造力与机器学习的灵活性相结合，正在以惊人的速度推动我们的知识基础和理解。然而，巨大的力量伴随着巨大的责任。特别是，由于人工智能可能带来的破坏性影响，它在许多方面引发了担忧。这些担忧包括劳动力流失、保护丧失、决策中的潜在偏见以及对自动化系统和机器人缺乏控制。虽然这些问题值得关注，但通过适当的规划、监督和治理也可以解决。许多将与人类接触的人工智能系统必须了解人类的行为方式和需求。这将使它们更有价值，使用起来也更安全。
Machine learning accelerates discovery of solar-cell perovskites
通过生成钙钛矿材料精确带隙的数据集并使用机器学习方法，确定了几种有前景的卤化物钙钛矿用于光伏应用。图片来源：H. Wang (EPFL) 作者：Nik Papageorgiou 随着我们将太阳能融入日常生活，找到能够有效转换的材料变得非常重要 […]
Mojo: встречайте суперсет Python, созданный для ИИ и машинного обучения
Mojo 和其他语言如何改变人工智能的开发方式。
Machine learning and AI aid in predicting molecular selectivity of chemical reactions
现在几乎没有什么问题是人工智能和机器学习无法解决的。横滨国立大学的研究人员正在利用这一现代优势来解决传统方法无法解决的问题。
«Русагро»: машинное обучение максимизирует урожай
Rusagro Tech 开发总监 Vladimir Gorokhov 和 Jet Infosystems 软件开发和实施总监 Maxim Andrianov 谈论 Rusagro 现场工作规划系统的创建，该系统可以实现最佳结果。
How Machine Learning Improves Robot Navigation
对于机器人来说，在工作空间中导航比乍一看要困难得多。但随着人工智能和机器学习的发展，机器人的移动性在多个方面得到了改善。以下是机器学习如何增强机器人导航的具体内容。
3 Questions: Enhancing last-mile logistics with machine learning
麻省理工学院交通与物流中心主任 Matthias Winkenbach 使用人工智能使车辆路线更高效，并能适应意外事件。
Army invests nearly $50 million in artificial intelligence and machine learning
美国陆军向小型和非传统企业投资了 5000 万美元，用于开发各种人工智能和机器学习解决方案...
Machine Learning Transforms Ulcerative Colitis Diagnosis and Treatment
在复杂的慢性病管理领域，炎症性肠病（包括克罗恩病和溃疡性结肠炎）成为特别难以预测的疾病。这些疾病的特点是肠道持续发炎，并可能蔓延到身体的其他部位。有效管理这些疾病的关键在于减少炎症，因为这与 [...]
Best Open Source Medical Datasets for Machine Learning Projects
全球医疗保健系统每天都会产生大量医疗数据，这些数据有可能用于机器学习应用。在所有行业中，数据都被视为宝贵的资产，使公司能够获得竞争优势，医疗保健行业也不例外。本文将简要介绍 […]
