Fake medical datasets created by ChatGPT are pretty hard to spot
意大利语和德国科学家使用ChatGpt创建了假医疗数据集，然后寻找将这些数据集标记为Phoiles的特征。该团队使用Chatgpt-4O来生产12个“未精制”数据集，并根据“未精制”数据创建12个“精制”数据集的Chatgpt版本。未精制的数据集包括103个伪造迹象，包括在患者名称和性别之间的不匹配，周末进行的访问以及年龄计算错误。但是，一旦通过自定义Chatgpt进行了完善这些数据集，这些讲述标志中的范围却少得多，分析时有四个精制数据集显得完全真实。该团队总结说，研究结果表明，使用人工智能来创建研究人员分析时看起来完全真实的假医学数据集是多么容易。
NOAA Datasets Will Soon Disappear
NOAA悄悄地报告说，他们将很快退役与地震，海洋，沿海和河口科学有关的14个数据集，产品和目录。 由美国和印度共同运营的任务将衡量全球土地，冰和生态系统的微小变化。 在金星，火星和木星的月球欧罗巴（Europa）的月球上骨折的地形图像查明了受水影响的环境。 一项新的研究发现，通常在西部边界电流的分离点附近看到的浮游植物盛开，得到了营养供应上升和跨货架运输的支持。 宇宙氯同位素的年代对意大利的断层活性的长期估计，表明地震和静止期在数千年中交替出现。
KiDS dataset doesn't shake up cold dark matter model after all, say researchers
来自4100万个星系的数据毕竟不会动摇标准的宇宙学模型。为此，令他们感到惊讶的是，是一支国际研究人员的团队，包括莱顿天文台教授Koen Kuijken。
New Defense Department experimentation series targets data integration
GIDE X事件旨在解决技术和系统集成问题，以防止操作员利用命令和控制能力升级。
A Little More Conversation, A Little Less Action — A Case Against Premature Data Integration
在开始ML零件之前运行大型数据集成项目很容易成为一个坏主意，因为您在不知道其使用的情况下集成了数据。在某些未来的ML用例中，数据适合目的的机会很小，最好的这篇文章表明，让人们一起交谈有助于避免ML项目中的早产数据集成的陷阱，优化货币价值。帖子更多的对话，较少的对话，较少的行动 - 反对过早数据集成的案例首先是针对数据科学的。
OS-CONNECT data set helps pedestrians find accessible routes all over Washington state
一个名为OS连接地图人行道和其他行人路径的新数据集，从奥林匹克半岛上的叉子到东南的克拉克斯顿。在1125年的众议院法案中，华盛顿州立法机关分配了西澳大学的Taske -taskar可访问技术中心，以构建数据集，该数据集已在其预计的2027年目标之前完成。
The Role of Multimodal Medical Datasets in Advancing AI Research
您知道合并多种医学数据的AI模型可以使重症监护效果的预测准确性在单模式方法上提高12％或更多吗？这种非凡的财产正在改变医疗保健决策，以使看护者能够制定更明智的诊断和治疗时间表。人工智能在医疗保健中的影响继续改变整体[…]
NVIDIA Unveils Open Physical AI Dataset to Advance Robotics and Autonomous Vehicle Development
教自动机器人和车辆如何与物理世界互动需要大量的高质量数据。为了使研究人员和开发人员保持开头，NVIDIA正在发布一个庞大的开源数据集，用于构建下一代的物理AI。在本周在SAN Read文章中举行的全球AI会议NVIDIA GTC宣布
Paakniwatavis grandei Musser & Clarke, 2024 DOI: doi.org/10.1371/journal.pone.0278737AbstractDespite making up one of the most ecologically diverse groups of living birds, comprising soaring, diving and giant flightless taxa, the evolutionary relationships and ecological evolution of Anseriformes (w
Gou Rao, CEO & Co-Founder of NeuBird – Interview Series
goutham（gou）rao是Neubird的首席执行官兼联合创始人，Neubird是霍基（Hawkeye）的创建者，霍基（Hawkeye）是世界上第一位发电的AI驱动的ITOPS工程师，旨在帮助IT团队立即诊断和解决技术问题，从而实现人类团队和AI之间的无缝协作。 Rao是具有良好往绩记录的连续企业家，已共同创立并成功地退出了多家公司。 […] Neubird的首席执行官兼联合创始人 - 访谈系列首次出现在Unite.ai上。
Why Creators Need AI in the Multi-Platform Era
作为创作者面对迫在眉睫的迫在眉睫的 - 但一月份短暂的Tiktok禁令，许多人问：“我从这里去哪里？”这些创作者在应用程序上建立了社区，建立了他们的品牌，并与粉丝和其他创作者建立了密切的联系。对于某些人来说，Tiktok是他们的主要（或唯一）收入来源。对于其他人来说，这是[…]为什么创作者在多平台时代需要AI的文章首先出现在unite.ai上。
ContactArt: 3D Hand-Object Interaction Dataset
协作研究团队已经开发了ContactArt数据集，使智能手机能够通过具有成本效益的视频分析来预测复杂的3D手动相互作用。这种创新的方法采用“互动先验”，增强精度...
Learnings from a Machine Learning Engineer — Part 2: The Data Sets
在第1部分中，我们讨论了收集良好图像数据并为您的图像分类项目分配适当标签的重要性。另外，我们讨论了您数据的类和子类。这些似乎很简单，但是要对未来有一个扎实的理解很重要。因此，如果您还没有，请[…]从机器学习工程师那里进行的帖子学习 - 第2部分：数据集首先出现在数据科学上。
Pandas Can’t Handle This: How ArcticDB Powers Massive Datasets
Python 已经发展成为数据科学的主导，其包 Pandas 已成为数据分析的首选工具。它非常适合表格数据，如果您有大容量 RAM，它支持高达 1GB 的数据文件。在这些大小限制内，它也适用于时间序列数据，因为它带有一些[…]帖子 Pandas 无法处理这个问题：ArcticDB 如何为海量数据集提供支持首先出现在 Towards Data Science 上。
我们感谢 Vamshi Bharath Munagandla 在这次独家采访中分享他的见解，他是人工智能驱动的云数据集成和分析以及实时数据处理的领先专家。凭借在公共卫生数据集成、高等教育分析和商业智能方面的丰富经验，Vamshi 讨论了人工智能、云计算和预测分析如何重塑关键领域的决策[...]
New laser-based artificial neuron processes enormous data sets at high speed
一种像人类脑细胞一样发出脉冲的新型人工神经元可用于以超快的速度处理数据。
How to Fine-Tune DeepSeek-R1 for Your Custom Dataset (Step-by-Step)
一步一步微调 DeepSeek 模型……即使您是 LLM 新手！
NIST Publishes Electromagnetic Interference Dataset from TIG Arc Welding
NIST工业无线系统团队已发布了一个新的数据集，标题为“来自Tungsten Intert Gas（TIG）电弧焊接的电磁干扰测量”。该数据集包含全面的电磁干扰（EMI）测量
