Finding Golden Examples: A Smarter Approach to In-Context Learning
从随机示例选择到系统的Aupair生成 - 如何使LLM提示实际上是在工作的帖子查找黄金示例：更智能的秘密学习方法首先出现在数据科学方面。
Revisiting Benchmarking of Tabular Reinforcement Learning Methods
引入模块化框架和改进模型性能。对表格增强学习方法的基准重新测试首先出现在数据科学上。
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。
Students' favored study method isn't the most effective, research shows
一项新的研究表明，即使他们没有意识到，学生即使他们没有意识到这一点。这个想法是在CBE发表的新研究的中心 - 生命科学教育，Elise Walck-Shannon，生物学系高级讲师兼教育专家Heather Barton和Doug Chalker。
Clustering Eating Behaviors in Time: A Machine Learning Approach to Preventive Health
使用机器学习了解餐食的时间如何支持预防性医疗饮食后饮食行为：预防健康的机器学习方法首先出现在数据科学方面。
GUEST POST: Finals Prep: Effective Studying Methods
由于拖延或日程安排过于紧凑，临时抱佛脚是许多学生在考试时使用的一种手段。虽然熬夜、在咖啡因的帮助下将一整门课程的知识全部记下来可能会给学生带来满意的结果，但这种方法并不适用于将来需要再次学习的内容，也不利于考试期间的认知表现。
1.35 亿年前，英格兰东南部的早白垩世洪泛平原：棘龙占据了鸟足类恐龙的尸体，这让体型较小的暴龙（左）和奔龙科恐龙十分恼火。Barker、Handford、Naish、Wills、Hendrickx 等，2024 年。DOI：doi.org/10.1002/spp2.1604 安东尼·哈钦斯 (Anthony Hutchings) 的作品。摘要英格兰南部的下白垩世威尔登超群包含各种兽脚类恐龙，其分类单元由碎片以及欧洲中生代最具信息量的骨骼组成。棘龙科、新猎龙科异特龙科、暴龙科和奔龙科是已报道的威尔登超群演化支之一。然而，大多数相关标本来自巴列姆阶上韦尔德粘土组和威塞克斯组，而较古老的贝里亚斯阶
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
3 (Bad) Study Methods That Are a Total Waste of Time
作者：Katie Azevedo，教育学硕士 除了一些罕见的例外，考试成绩不好的主要原因是你对材料不够了解。在你打断我之前，请听我说完。我知道考试很难。我知道老师很刻薄。... 阅读更多文章 3 种完全浪费时间的（糟糕）学习方法首先出现在 SchoolHabits 上。
Cybersecurity Training For Nontechnical Employees: A Holistic eLearning Approach
网络安全是每个人的责任，而不仅仅是 IT 部门的责任。本文探讨了如何通过使用真实场景、视觉辅助、微学习和游戏化为非技术员工创建有效的电子学习计划。本文首次发表于 eLearning Industry。
Breaking into Data Science: Essential Skills and How to Learn Them
超越技术技能；学习如何制作一份脱颖而出的数据科学档案，帮助您获得梦想的职位。
Speech Recognition: a review of the different deep learning approaches
探索最流行的深度学习架构以执行自动语音识别 (ASR)。从循环神经网络到卷积和 transformers。
How teachers are rebuilding a love of reading among teens
在大流行后的世界中，教师抓住了暂停并重建学习方法的机会。当生活给了我们柠檬时，我们明白需要提供的不仅仅是柠檬水，才能让长期缺勤和注意力不集中的学生重新焕发活力。许多教师增加了学生的选择、社交情感学习策略和集中学习[…]《教师如何重建青少年对阅读的热爱》一文首先出现在教育者室。
Visual Pollen Classification Using CNNs and Vision Transformers
填补数据空白：生态学和生物技术中花粉识别的机器学习方法使用 CNN 和视觉变压器进行视觉花粉分类后的文章首先出现在《走向数据科学》上。
Piecing together the puzzle of future solar cell materials
Chalmers大学的研究人员提前了解卤化物钙壶，通过模拟和机器学习方法提高了太阳能电池效率。邮政将未来太阳能电池材料的难题拼凑在一起，首次出现在科学询问者上。
Hybrid Learning Vs. Blended Learning: Understanding The Key Differences
发现混合学习与混合学习方法之间的区别，并确定哪种最适合您的员工和工作场所。该帖子首次在电子学习行业上发表。
Machine learning unravels quantum atomic vibrations in materials
加州理工学院的科学家已经开发了一种基于人工智能（AI）的方法，该方法大大加快了对材料中发生的量子相互作用的计算。在新工作中，该小组专注于原子振动或声子之间的相互作用，即控制着广泛的材料特性，包括热传输，热膨胀和相变。可以扩展新的机器学习方法以计算所有量子相互作用，从而有可能使百科全书知识了解颗粒和激发在材料中的行为。
