Build Interactive Machine Learning Apps with Gradio
在Minutesthe中创建一个有趣的文本对语音演示，构建Interactive Machine Learning应用程序，Gradio首先出现在数据科学上。
Spin as an input parameter: Machine learning predicts magnetic properties of materials
磁性材料的需求量很高。它们对于电气化依赖和机器人系统为自动化供电的能源创新至关重要。它们也内部更熟悉的产品，从消费电子设备到磁共振成像（MRI）机器。
My Honest Advice for Aspiring Machine Learning Engineers
成为机器学习工程师真正需要的是我对有抱负的机器学习工程师的诚实建议，首先是迈向数据科学的。
Serve Machine Learning Models via REST APIs in Under 10 Minutes
停止将模型留在笔记本电脑上。通过这种快速而强大的设置将它们服务于世界。
Lessons Learned After 6.5 Years Of Machine Learning
深度工作，趋势，数据和研究后，在机器学习已有6。5年后，首先出现在数据科学方面。
Forthcoming machine learning and AI seminars: July 2025 edition
本文包含计划在2025年7月1日至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7月2日，标题将被确认发言人：NOAM LEVI组织：伦敦帝国学院在这里注册。 2025年7月8日，神秘面纱[…]
How AI and Machine Learning Are Powering the Next Generation of Pump Maintenance
从石油和天然气到水处理和制造业的各个行业 - 泵是保持运营流动的无名英雄。但是，由于不可避免的磨损和停机成本高昂，传统的维护模型还不够。现在，泵维护和泵性能的机器学习中的AI正在彻底改变设施如何管理关键资产，从反应性转变为减少故障并优化操作的预测策略。
Top 5 Frameworks for Distributed Machine Learning
使用这些框架来优化内存和计算资源，扩展机器学习工作流程，加快流程并降低整体成本。
Core Machine Learning Skills, Revisited
有了围绕代理，LLMS及其动力工具的所有嗡嗡声，有时很容易（或至少诱人）认为基本的机器学习工作流程（Feature选择，模型监视等）很快就会变得过时。我们本周为您选择的文章描绘了一幅不同的细微差别图片。当然，从业人员拥有强大的新[…]核心机器学习技能，重新审视的是首先朝着数据科学迈进。
Machine learning technology is transforming how institutions make sense of student feedback
传统的理解学生反馈的方法需要时间和技能，可以更好地部署在其他地方。利维亚·斯科特（Livia Scott）和黛比·麦维蒂（Debbie McVitty）探索了辅助技术如何改善调查的鲁棒性。
AI Models & Ethical Data: Building Trust in Machine Learning
在人工智能快速发展的景观中，一个基本真理仍然保持恒定：培训数据的质量和伦理直接决定了您的AI模型的可信度。随着组织竞争机器学习解决方案的竞争，围绕道德数据收集和负责人AI开发的对话已从外围转移到中心[…]
I Won $10,000 in a Machine Learning Competition — Here’s My Complete Strategy
ML竞赛的特征选择，阈值优化和神经网络体系结构的完整指南，我在机器学习竞赛中赢得了10,000美元的奖金 - 这是我的完整策略首先出现在数据科学方面。
Machine learning method improves accuracy of inverse protein folding for drug design
由谢菲尔德大学和阿斯利康大学的研究人员开发的一种AI方法，可以使设计新疗法所需的蛋白质更容易。
EU Sets Rules for High-Impact AI
它很重要：欧盟为高影响力AI设定了规则，为强大的AI模型引入了严格的监督和全球标准。
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。
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，[…]
