Machine learning unlocks ‘superior performance’ in light-driven organic crystals
日本大学Waseda的研究人员开发了一种机器学习工作流程，以优化光导入的有机晶体的输出力。使用LASSO（绝对收缩和选择算子）回归来识别关键分子亚结构和贝叶斯优化以进行有效采样，它们的最大阻断力为37.0 mn - 效率是[…]
Summer Research in Machine Learning
乔纳森·佩（Jonathan Pei），'27，威尔明顿，德国，今年夏天，我有机会与Mingmin Zhao教授和博士生Haowen Lai合作。我已经从2023年12月开始在这个实验室工作，今年夏天给了我一个…
Machine learning unlocks superior performance in light-driven organic crystals
研究人员开发了一种机器学习工作流程，以优化光导入的有机晶体的输出力。使用LASSO回归来识别关键分子亚结构和贝叶斯优化以进行有效抽样，它们的最大阻塞力量为37.0 MN，效率是常规方法的效率73倍。
在他们的工作中：在AAAI 2025年提出的对抗性攻击下，可证明是安全的机器学习模型认证，陈Feng，陈芬，Ziquan liu，Zhuo Zhi，Zhuo Zhi，iLija Bogunovic，Carsten Gerner-Beuerle和Miguel Rodrigues和Miguel Rodrigues开发了一种新的进攻方式，以确认型号的绩效模型 - 在机器学习中的新方法。在这里，陈[…]
Learnings from a Machine Learning Engineer — Part 6: The Human Side
对与机器学习的人类有关的人类的实践建议，从机器学习工程师那里学习邮政学习 - 第6部分：人类方面首先出现在数据科学方面。
How Machine Learning is Transforming Semiconductor Manufacturing Processes
半导体行业是现代技术的基石，正在经历由机器学习（ML）和人工智能（AI）推动的转变。这些技术对于优化制造过程，提高效率和确保质量至关重要。从芯片设计到缺陷检测，用于半导体的AI/ML正在彻底改变我们如何处理生产和解决问题。这些进步的核心是SEC/GEM协议，这是一种通信标准，可促进ML系统无缝集成到半导体制造设备中。
New machine learning tool could transform how we study neutron star mergers
单独使用引力波信号的中子星合并的位置可以快速查明中子合并的位置。新机器学习工具可以改变我们研究中子星星合并的方式。
了解公众对气候政策的支持对于塑造减少气候变化影响的有效策略至关重要。但是，预测政策支持长期以来一直具有挑战性，因为许多因素会影响公众舆论。由佛蒙特大学的Asim Zia教授领导的研究人员的跨学科团队，包括罗德岛学院的Katherine Lacasse教授，教授[…]
在这篇文章中，我们展示了IFOOD如何使用萨格马制造商彻底改变其ML操作。通过利用SageMaker的力量，IFOOD简化了整个ML生命周期，从模型培训到部署。这种集成不仅简化了复杂的过程，还可以自动化关键任务。
Machine learning helps construct an evolutionary timeline of bacteria
昆士兰州大学的科学家已帮助构建了一个细菌进化的详细时间表，这表明一些细菌在通过光合作用的能力发展能力之前就使用了氧气。跨国合作的重点是微生物如何应对大约23.3亿年前的大氧合事件（GOE），这将地球大气从大部分没有氧气改变为允许人类呼吸的氧气。
Come on Feel the Noise: Machine Learning for Seismic-Wind Mapping on Mars
通过NASA的洞察任务地震计测量的风振动映射到风速和方向，以检测主要的年度天气模式，并开放了行星仪器的新可能性。
Forthcoming machine learning and AI seminars: April 2025 edition
本文包含计划在2025年4月1日至5月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4月1日，Lie-Poisson神经网络（LPNETS）：基于数据的汉密尔顿系统演讲者：Vakhtang Poutkaradze（艾伯塔大学）组织者：[…]
Machine Learning Provides a New Perspective of Low-level Clouds
在海洋上的低级云层从将机器学习应用于雷达观测的新角度重新检查了大量的海洋中的云层，对它们在气候变化中的作用进行了广泛的研究。
Getting Started with AutoGluon: Your First Steps in Automated Machine Learning
想在几分钟而不是几周内建立强大的机器学习模型？ Autogluon非常容易 - 不需要博士学位！
Machine learning enables customized plastics that could reduce environmental impact
每年生产约1亿吨高密度聚乙烯（HDPE），这是世界上最常用的塑料之一，使用的能量是纽约市为纽约市供电一年所需的15倍以上的能量，并为垃圾填埋场增加了大量的塑料废物。
