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。
10 GitHub Repositories for Machine Learning Projects
通过动手项目，现实世界中的挑战和人工智能资源来探索这些顶级机器学习存储库，以建立您的技能，投资组合和创造力。
Machine learning uncovers 10 times more earthquakes in Yellowstone caldera
黄石是一个受欢迎的旅游目的地，也是同样受欢迎的电视节目的同名人物，是美国第一个国家公园。直到今天，在它下面冒泡的是地球上最活跃的火山活动网络之一。
From Reactive to Predictive: Forecasting Network Congestion with Machine Learning and INT
在机器学习发生之前，了解机器学习如何预测网络拥塞，从反应性到预测性：通过机器学习和INT首先出现在数据科学方面的预测网络拥塞。
Researchers explore machine learning to automate early modern text transcription ethically
在过去的二十年中，质量数字化已极大地改变了学术研究的景观。搜索来源的数字转录的能力为特定关键字节省了宝贵的时间，如果他们希望通过文本梳理，学者将不再局限于档案和库。
Machine Learning Model Flags Early, Invisible Signs of Marsh Decline
在地下植物生物量中减少可能会表明未来的沼泽损失和迅速的保护措施。
Machine learning helps find other Earths
天文学家在具有已知系外行星的恒星上使用了一种算法来识别具有潜在的地球行星的44个系统，其中8个系统认为高度可能。
Streamline machine learning workflows with SkyPilot on Amazon SageMaker HyperPod
这篇文章与Skypilot共同创建者Zhanghao Wu共同撰写。生成AI和基础模型（FMS）的快速发展已大大提高了机器学习（ML）工作量的计算资源需求。现代ML管道需要有效的系统来在加速的计算资源上分配工作负载，同时确保开发人员的生产率仍然很高。组织需要基础架构解决方案[…]
How to Perform Effective Data Cleaning for Machine Learning
了解如何使用有效的数据清洁帖子来改进机器学习模型。
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。
