The Checklist Advantage: Boosting Retention And Accountability In Training
利用清单的力量来增强保留率、参与度和实际应用，释放培训课程的潜力。本文首次发表于 eLearning Industry。
Breaking the Rules of Chemistry: New Theory Shatters Old Ideas About Crystal Formation
新的结晶理论表明，控制晶体形成的是溶剂，而不是溶质。这个两步过程提高了对晶体生长的预测，并在医学和技术等领域具有实际应用。你还记得高中化学实验中盐晶体从盐水溶液中形成吗？或者糖晶体[...]
构建最小的可用于生产的情绪分析模型照片由 Stephen Dawson 在 Unsplash 上拍摄什么是可用于生产的模型？我们听到了很多关于生产化机器学习的消息，但拥有一个可以在实际应用中蓬勃发展的模型到底意味着什么？有很多因素会影响机器学习模型在生产中的有效性。为了本文的目的，我们将重点介绍其中的五个。可重复性监控测试自动化版本控制服务推理构建可用于生产的机器学习模型的最重要部分是能够访问它。为此，我们构建了一个提供情绪分析响应的 fastapi 客户端。我们利用 pydantic 来确保输入和输出的结构。我们使用的模型是 huggingface 的 transformers 库中的基础情
Will AI Avatars Change The Face Of Learning Online?
AI 化身有潜力让电子学习变得引人入胜和个性化，从而帮助实现有效教育。让我们深入了解其优势、挑战和实际应用。本文首次发表于 eLearning Industry。
Cracking the code: Researchers unlock a 'new synthetic frontier' for quantum dots
被称为量子点的半导体纳米晶体不仅拓展了纯科学的前沿，而且在实际应用中也发挥着重要作用，包括激光器、量子 QLED 电视和显示器、太阳能电池、医疗设备和其他电子产品。
Agile Methodology in Everyday Project Management: A Simple and Practical Guide
敏捷方法论通常看起来令人困惑，尤其是对于不熟悉其实际应用的开发人员而言。许多开发人员将敏捷视为一组冲刺和仪式，但实际上，它是一种实用、灵活的方法，可简化项目管理并提高生产力。让我们将其分解为一个简单的指南，展示它在 […]文章《日常项目管理中的敏捷方法论：简单实用的指南》首先出现在 Spritle 软件上。
Quantitative Finance: Mathematical Tools for Predicting Market Movements
量化金融结合了数学模型、统计学和计算技术来预测市场走势和管理金融风险。它使用随机过程、期权定价模型和机器学习等工具来分析市场数据并做出明智的交易和投资决策。让我们来探索量化金融中用于预测市场走势的关键数学概念和工具。量化金融中的数学工具量化金融：利用数学模型驾驭金融市场量化金融是一个整合数学模型、统计方法和计算技术来分析金融市场和预测价格走势的领域。随着金融市场日益复杂，使用量化技术对于在交易、风险管理和投资中做出明智的决策至关重要。这些数学工具将金融转变为一门更系统、更数据驱动的学科，在资产定价、投资组合优化和风险管理等领域提供理论见解和实际应用。在本文中，我们将探讨量化金融中用于预测市场走
A Cloud-Based Solution to a Radar Data Deluge
为支持 NASA 任务而构建的开放科学工具使合成孔径雷达（曾经只是主题专家的领域）更容易被非专业人士和实际应用所使用。
A Novel Approach to Detect Coordinated Attacks Using Clustering
揭示隐藏的模式：对恶意行为进行分组聚类是无监督机器学习中的一种强大技术，它根据给定数据的固有相似性对其进行分组。与分类等依赖预先标记的数据来指导学习过程的监督学习方法不同，聚类对未标记的数据进行操作。这意味着没有预定义的类别或标签，相反，算法会在不事先知道分组应该是什么样子的情况下发现数据的底层结构。聚类的主要目标是将数据点组织成簇，其中同一簇内的数据点彼此之间的相似性高于不同簇中的数据点。这种区别使聚类算法能够形成反映数据中自然模式的组。本质上，聚类旨在最大化簇内相似性，同时最小化簇间相似性。这种技术在需要查找数据中隐藏的关系或结构的用例中特别有用，这使得它在欺诈检测和异常识别等领域很有价值
Progressive Entropic Optimal Transport Solvers
最优传输 (OT) 通过提供理论和计算工具来重新调整数据集，对机器学习产生了深远的影响。在这种情况下，给定 Rd\mathbb{R}^dRd 中大小为 nnn 和 mmm 的两个大点云，熵 OT (EOT) 求解器已成为解决 Kantorovich 问题并输出 n×mn\times mn×m 耦合矩阵或解决 Monge 问题并学习矢量值前推图的最可靠工具。尽管 EOT 耦合/映射的稳健性使其成为实际应用中的首选，但由于小问题，EOT 求解器仍然难以调整……
Bridging Theory And Practice: Harnessing Immersive Learning For Experiential Education
沉浸式学习技术将理论与教育中的实际应用联系起来。本文探讨了如何通过沉浸式体验来增强体验式教育，涵盖理论基础、实际应用、好处、挑战和未来趋势。本文首次发表于 eLearning Industry。
Building a Practical Quantum Computer: Major Challenges and Solutions
构建实用量子计算机的主要挑战是什么？量子计算有望彻底改变现代技术的许多方面，从密码学到机器学习，从化学到材料科学。然而，尽管经过了几十年的研究和重大突破，构建大规模实用量子计算机仍然是 21 世纪最重大的技术挑战之一。在本文中，我们将探讨目前阻碍实用量子计算的主要挑战，从量子比特固有的脆弱性到扩大量子系统的困难。必须克服这些挑战，量子计算机才能从实验室过渡到广泛的实际应用。构建实用量子计算机从理论到现实：构建实用量子计算机的旅程量子计算利用量子力学，使用可以同时存在于多种状态的量子比特以前所未有的速度执行复杂计算。构建实用量子计算机需要将理论原理转化为有形技术。这一旅程始于理解量子力学，这
Is Multi-Collinearity Destroying Your Causal Inferences In Marketing Mix Modelling?
因果 AI，探索因果推理与机器学习的整合照片由 NOAA 在 Unsplash 上拍摄本系列是关于什么的？欢迎来到我的因果 AI 系列，我们将探索因果推理与机器学习模型的整合。期望探索不同业务环境中的许多实际应用。在上一篇文章中，我们介绍了使用 CUPED 和双重机器学习为实验提供动力。今天，我们将重点转移到了解多重共线性如何损害您做出的因果推断，特别是在营销组合建模中。如果您错过了上一篇关于使用 CUPED 和双重机器学习为实验提供动力的文章，请在此处查看：使用 CUPED 和双重机器学习为实验提供动力简介在本文中，我们将探讨多重共线性的破坏性，并评估我们可以用来解决它的一些方法。将涵盖以下
佛罗里达州杰克逊维尔 — 美国陆军工程兵团 (USACE) 杰克逊维尔地区再次成功开展了年度学员工程实习计划，为 ROTC 学员提供了独特而丰富的体验，使他们能够弥合学术学习与实际应用之间的差距，并在各种工程和领导角色中获得宝贵的实践经验。
Best UK universities for chemical engineering – league table
数学和科学在大规模设计，开发和生产日常产品上的实际应用继续阅读...
在当今快速发展的就业市场中，弥合学术知识和实际应用之间的差距对于职业成功至关重要。传统的学术课程通常侧重于理论概念，导致毕业生无法应对现实世界的挑战。这种差距在商业等领域尤其明显，因为在这些领域，实践技能和行业知识至关重要。综合 B.Com.（商业学士）课程已成为解决这一问题的解决方案……文章《培养面向未来的毕业生：B.Com. 如何为学生提供实践技能和实践经验》综合课程弥补了从课堂到职业的差距，首次出现在 CMR 博客上。
Unlock the Future: AI Agents and LLMs at Chatbot Conference 2024
公布 2024 年聊天机器人大会的演讲者、议程和主题亲爱的人工智能爱好者，我们很高兴公布今年聊天机器人大会的议程，该大会定于 9 月 24 日至 26 日在科技发达的旧金山举行。今年，我们的重点是一个开创性的主题：人工智能代理和法学硕士——不仅仅是回答的工具；他们行动。为什么是人工智能代理？我们之前的尝试包括 2019 年对 ChatGPT 和 NLG 等革命性技术的早期讨论，我们甚至在 2022 年开创了 Metaverse 虚拟会议。今年，我们将深入研究人工智能代理——LLM 不仅旨在响应，还旨在执行操作，推动各个部门的自动化和效率。特邀演讲嘉宾：今年的阵容包括人工智能和对话设计领域的一些
Comparing ANN and CNN on CIFAR-10: A Comprehensive Analysis
您是否好奇不同的神经网络如何相互叠加？在本博客中，我们将使用流行的 CIFAR-10 数据集深入研究人工神经网络 (ANN) 和卷积神经网络 (CNN) 之间的激动人心的比较。我们将分解 ANN 和 CNN 的关键概念、架构差异和实际应用。加入我们，揭秘哪种模型在图像分类任务中占据主导地位以及原因。让我们开始吧！数据集概述 CIFAR-10 数据集是机器学习和计算机视觉任务中广泛使用的数据集。它由 10 个不同类别的 60,000 张 32x32 彩色图像组成，其中有 50,000 张训练图像和 10,000 张测试图像。类别包括飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。本博客探讨了人
