基于模拟，研究人员报告说，圣安德烈亚斯断层沿线的下一次大地震不太可能类似于以前的地震。代数，几何形状，粒子物理学和宇宙学交集的研究人员在描述宇宙的形状方面取得了进展。基于纤维素衍生物的常见食物增稠剂不仅可以通过先前认为的消化道，还可以以它们为食。
History of Baltic Sea's Gotska Sandön includes both trade and piracy
GotskaSandön长期以来一直被视为一个孤独而荒凉的地方，人们只偶尔被狩猎。但是最近的考古研究表明，历史复杂得多。乌普萨拉大学骨学教授萨宾·斯滕（Sabine Sten）和同事们对岛上的生活有了新的发现。
Apple Workshop on Privacy-Preserving Machine Learning 2025
苹果认为隐私是人类的基本权利。随着人工智能体验变得越来越个性化并成为人们日常生活的一部分，重要的是，新颖的隐私技术是通过推进AI能力并行创建的。苹果的基础研究一直在使用机器学习的差异性隐私方面推动了最先进的技术，而今年早些时候，我们在今年早些时候就开展了有关Promacy Preseracy-PReservic-PPML的工作室（PPML）。这项为期两天的混合活动将苹果和更广泛的研究社区的成员汇集在一起，讨论了……
What Are the Main Causes of Algorithmic Bias in Machine Learning?
是什么导致算法偏见在机器LearningImagine中只教孩子的一面，然后要求他们做出公正的决定。这有点像从偏见数据中学习时会发生什么。机器学习可能像是一个寒冷，客观数字的世界，但实际上，它是由信息和人民所塑造的。当数据有缺陷或不完整时，算法会继承这些缺陷，从而导致不公平的结果。这称为算法偏见，它可以悄悄地影响从雇用工作到贷款批准到面部认可的一切。原因不仅是技术性的，而且通常反映人类的决定，假设和盲点。了解算法偏差的原因不仅是修复代码。这是为了使人工智能公平，准确和值得信赖。在这篇博客文章中，我们将发现机器学习中算法偏见的主要原因 - 从偏见的数据和抽样错误到反馈循环和不透明的模型。在此处阅
How to Design Machine Learning Experiments — the Right Way
成功的ML项目的关键并不总是更多的资源，即如何设计机器学习实验 - 正确的方法首先出现在数据科学方面。
由萨迪尼亚皇帝向萨迪尼亚的铜制军事文凭片段发给了埃涅阿斯（Aeneas）恢复的军人的水手。 Assael等。 / 自然。 CC-BY-NC-ND-4.0。麦格理大学特雷弗·埃文斯（Trevor Evans），如果您相信炒作，生成的人工智能（AI）就是未来。但是，新的研究表明，该技术也可能[…]
Machine learning predicts global glacier erosion rates with new precision
冰川雕刻了班夫的深山谷，侵蚀了安大略省，以沉积大草原的肥沃土壤，并继续改变地球表面。但是，冰川雕刻了景观的速度？
Stellar Flare Detection and Prediction Using Clustering and Machine Learning
将无监督的聚类与有监督的学习结合在一起，以检测和预测恒星耀斑，使用聚类和机器学习的恒星后耀斑检测和预测首先出现在数据科学方面。
When Models Stop Listening: How Feature Collapse Quietly Erodes Machine Learning Systems
模型不仅会随着噪音而失败；他们通过将注意力缩小到脆弱性而失败。帖子停止聆听时的帖子：特征崩溃如何悄悄地侵蚀机器学习系统，首先是迈向数据科学的。
New algorithms enable efficient machine learning with symmetric data
这种新方法可能会导致增强的药物和材料发现模型。
7 Must-Know Machine Learning Algorithms Explained in 10 Minutes
使用7种最重要的机器学习算法加快了速度。非常适合想要快速，清晰概述的初学者和繁忙的开发人员。
Setting Up a Machine Learning Pipeline on Google Cloud Platform
学习在顶级云提供商中设置机器学习管道的步骤。
Heliostats could be used to detect asteroids, says researcher
桑迪亚科学家约翰·桑达斯基（John Sandusky）认为，他已经找到了一种将heliostats放置的方法，通常将太阳能变成电力，以在黑暗中工作。
大多数化学研究人员的共同，基本目标之一是需要预测分子的特性，例如其沸点或熔点。一旦研究人员可以确定这一预测，他们就可以继续进行工作，从而产生导致药物，材料等的发现。然而，从历史上看，除了资金外，除了资金之外，揭示这些预测的传统方法与设备上的时间和磨损相关。
New machine-learning application to help researchers predict chemical properties
ChemXpleReml使高级化学预测更加容易，更快 - 而无需深入的编程技能。
Apple Workshop on Human-Centered Machine Learning 2024
一种以人为本的机器学习方法（HCML）涉及设计ML机器学习和AI技术，以优先考虑使用它的人的需求和价值。这导致AI补充并增强了人类能力，而不是更换它们。 HCML领域的研究包括开发透明且可解释的机器学习系统，以帮助人们使用AI更安全，以及预测和预测技术的潜在负面社会影响的策略。以人为中心的方法与我们关注负责人AI相一致的方法…
Flabby and flexible: How machine learning helps to build new proteins
天然蛋白质宇宙是广阔的，但是，超越自然界未观察到的新蛋白质可以产生新的功能，并且可以解决医学或材料科学中的问题。过去的几年标志着从头蛋白质设计的黄金时代：机器学习方法导致了前所未有的建模准确性水平。该进度使研究人员能够设计具有以前从未观察到的特定功能特性的蛋白质结构。这对于生物技术应用，治疗性开发和可持续性问题（例如塑料降解）特别感兴趣。
