The Misconception of Retraining: Why Model Refresh Isn’t Always the Fix
再训练很容易；知道什么时候不是真正的挑战。在机器学习中，性能下降很少与陈旧的重量有关。他们是关于误解的信号。帖子的误解是对重新培训的误解：为什么模型刷新并不总是首先出现在数据科学方面。
A Deep Dive into Image Embeddings and Vector Search with BigQuery on Google Cloud
我们将向您展示如何利用Bigquery的机器学习能力的力量，使用这些令人难以置信的图像嵌入方式来构建自己的AI-Drienders搜索。
Human-Centered AI in a Digital Bank: A Conversation with Saurav Sharma
有才华的软件工程师和AI策略师在银行业务，企业创新和整个行业的机器学习未来中采用负责人的AI策略师。美国银行宣布了40亿美元的人工智能和先进技术投资，占其技术总预算的三分之一。此举标志着现代金融中AI的中心地位不断增长，[…]
AI in the Semiconductor Industry: Smart Predictive Maintenance for Critical Pumps
半导体行业是现代技术的骨干，从智能手机到电动汽车都为一切助长。精确度是至关重要的，即使是临界泵中的设备失败，也可能导致昂贵的延误并威胁产品质量。在半导体行业中输入AI，这是一种重新定义可靠性和性能标准的变革力量。最有影响力的应用之一是智能预测性维护，这是一种主动策略，该策略利用人工智能（AI）和机器学习（ML）在设备发生之前预测设备故障。随着Fab设施变得更聪明，集成数据分析，传感器数据和工业物联网（IIOT）不再是可选的，这对于实现峰值设备可靠性和连续的智能制造至关重要。
AI Models Keep Getting Physics Wrong but This Method Fixes It
理解和预测复杂的物理系统仍然是科学研究和工程的重大挑战。机器学习模型虽然强大，但通常无法遵循物理的基本规则，从而导致不准确或非物理结果。为了解决这个问题，通过将这些规则嵌入机器学习模型中，物理知识的机器学习已成为解决方案。但是，创建[…]
Smart Pump Health Monitoring Systems: Preventing Failures Before They Happen
在工业和制造环境中，泵是保持运营顺利运行的关键资产。但是，意外的泵失败会导致昂贵的停机时间，效率降低甚至安全危害。这是泵监控技术发挥作用的地方。现代泵监控系统利用AI，IoT和机器学习在升级之前检测到泵的预测维护。
8 Ways to Scale your Data Science Workloads
从分机内的机器学习到Terabyte大小的数据范围，学习如何停止与您的工具进行战斗并专注于解决问题。
#ICML2025 social media round-up part 2
第42届国际机器学习会议（ICML2025）于7月13日至19日在加拿大温哥华举行。除了五次受邀的会谈外，该计划还包括口头和海报演示，亲和力活动，教程和讲习班。找出比赛的下半场参与者的发展。我们将介绍我们的作品，“变色龙：灵活的[…]
DeepMind’s Quest for Self-Improving Table Tennis Agents
几乎没有一天，没有令人印象深刻的新机器人平台从全球学术实验室和商业初创公司出现。尤其是人形机器人看起来越来越有能力帮助我们在工厂，最终在家庭和医院中。但是，要使这些机器真正有用，他们需要精致的“大脑”来控制其机器人身体。传统上，编程机器人涉及专家花费无数小时精心编写复杂行为，并详尽地调整参数，例如控制器的增益或运动规划权重，以实现所需的性能。尽管机器学习（ML）技术有希望，但需要学习新的复杂行为的机器人仍然需要大量的人类监督和重新设计。在Google DeepMind，我们问自己：我们如何使机器人能够更加整体，连续地学习和适应，从而减少了每项重大改进或新技能的专家干预瓶装的瓶颈？这个问题是我们
crossodactylodes Alairi Santos，Gehara，Oswald，Ferreira，Santos，Garcia，Zamudio，Haddad＆Magalhães，2025doi：doi.org/10.1111/zsc.70001两栖动物多样性，包括700多种，其中70％是地方性的。这些特有物种大多数具有限制的地理范围，通常局限于山区，这是用leptodactylid属交叉dactycylodes举例的。这些青蛙的特征是小体大小，一种溴化习惯和有限的分散能力，物种通常仅限于其类型的地方。先前的研究揭示了该属内的地理结构谱系，即使在短距离分开时也是如此。在这里，我们专注于一
7 Python Web Development Frameworks for Data Scientists
Python Web框架为从快速API和机器学习演示到复杂的Web应用程序，交互式数据应用程序，实时应用程序和生产就绪的部署提供了一切动力。
Why drones and AI can’t quickly find missing flood victims, yet
用于搜索和救援，AI并不比人类更准确，但是速度要快得多。在将计算机视觉和机器学习应用于无人驾驶图像中，最近在飓风或移动野火线路后迅速确定建筑物和道路损害的最新成功表明，人工智能在[…]为什么无人机和AI之后无法迅速找到缺失的洪水受害者之后在寻找失踪人员的情况下很有价值，但在Knowridge Science Report中却出现了。
New AI-powered method accelerates protein simulations and reveals complex folding dynamics
由爱因斯坦教授Cecilia Clementi领导的一支国际团队在弗雷伊大学（FreieUniversität）柏林物理学系介绍了CGSCHNET，这是一种机器学习的粗粒（CG）模型，可以准确有效地模拟蛋白质。该研究发表于2025年7月18日的《自然化学》。
WeTransfer walks back clause that said it would train AI on your files
文件共享网站Wetransfer已回滚，使其可以在用户上传的任何文件上训练机器学习模型。
The Lifecycle of Feature Engineering: From Raw Data to Model-Ready Inputs
本文解释了如何将凌乱的原始数据变成有用的功能，这些功能可以帮助机器学习模型做出更智能，更准确的预测。
#ICML2025 social media round-up 1
第42届国际机器学习会议（ICML2025）目前在7月13日至19日在加拿大温哥华举行。除了五次邀请的会谈外，该计划还包括口头和海报演示，亲和力活动，教程和讲习班。找出参与者在最初几天开始做的事情。 ✈️前往[…]
最近选择了Bing Dong教授，以主持关于神经情报，神经信息处理系统的会议和研讨会的人工智能研讨会（AI）。 Neurips成立于1987年，是致力于机器学习和AI研究的最负盛名的年度会议之一。东的工作坊...
Congratulations to the #ICML2025 award winners!
今年的机器学习国际会议（ICML2025）将于7月13日至19日在加拿大温哥华举行。现已宣布2025年杰出纸张，出色的职位论文和测试奖项的获奖者。杰出的纸质颁奖典礼今年有六篇杰出论文：作为贝叶斯正交杰克·斯内尔（Jake Snell）的形式预测，托马斯·格里菲斯（Thomas Griffiths）摘要：AS […]
