Model Compression: Make Your Machine Learning Models Lighter and Faster
深入研究修剪，量化，蒸馏和其他技术，以使您的神经网络更加有效，更易于部署。邮政模型压缩：使您的机器学习模型更轻松，更快地出现在数据科学方面。
The Rise of Mixture-of-Experts: How Sparse AI Models Are Shaping the Future of Machine Learning
混合物（MOE）模型正在彻底改变我们缩放AI的方式。通过在任何给定时间仅激活模型组件的一个子集，MOE提供了一种新颖的方法来管理模型大小和计算效率之间的权衡。与传统的密集模型使用所有参数用于每个输入不同，MOE都可以实现巨大的参数计数，而[…]邮政的混合物的兴起：稀疏的AI模型如何塑造机器学习的未来首先出现在Unite.ai上。
Make Your Data Move: Creating Animations in Python for Science and Machine Learning
超越Matplotlib的静态图。该帖子使您的数据移动：在Python中为科学和机器学习创建动画首先出现在数据科学方面。
Securing Machine Learning Applications with Authentication and User Management
通过本机身份验证和用户管理来确保FastAPI机器学习应用程序的端点的分步指南。
Forthcoming machine learning and AI seminars: May 2025 edition
该帖子包含计划在2025年5月5日至6月30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5月5日Gurobi机器学习演讲者：Roland Wunderling（Gurobi优化）由：欧洲运营研究社会协会与[…]
Future-Proofing Your Machine Learning Career in a Rapidly Changing Industry
关键的见解，技巧和最佳实践，以帮助您以最能与您共鸣的方向来帮助您未来的机器学习事业。
Predicting the NBA Champion with Machine Learning
建立一个机器学习模型来预测NBA冠军并分析最有影响力的变量。帖子预测NBA冠军的机器学习首先出现在数据科学方面。
Identifying salt patches and marsh with field data and machine-learning algorithm
随着加拿大联邦大选即将来临，政党的重点是动员选民。但是，他们可能正在忽视种族社区已经如何塑造该国的政治生活。
How to Choose the Right Machine Learning Model for Your Data?
机器学习（ML）正在从根本上改变行业，应对现实世界的挑战，并为企业和个人的新可能性奠定了基础。但是，为数据选择最合适的机器学习模型可能会带来一些挑战：该领域新手或当前正在参加某些机器学习的人...阅读更多»帖子如何为数据选择正确的机器学习模型？首先出现在大数据分析新闻中。
Accelerate Machine Learning Model Serving with FastAPI and Redis Caching
通过缓存请求和生成快速响应来加快模型推断的分步指南。
“Periodic table of machine learning” could fuel AI discovery
研究人员创建了一个统一的框架，可以帮助科学家结合现有思想以改善AI模型或创建新模型。
10 Free Machine Learning Books For 2025
您是否有兴趣增强机器学习能力？我们已经汇总了一份出色的免费机器学习书籍清单，以帮助您的学习旅程！
Machine learning model to predict the fitness of AAV capsids for gene therapy
人类基因疗法的一项新研究描述了一种机器学习（ML）模型，该模型可以用作繁琐的体外实验的替代物。在硅方法中，这旨在提高临床腺相关病毒（AAV）衣壳的适应性，以使基因疗法对患者的经济更加可行。
Infrared spectroscopy with machine learning detects early wood coating deterioration
从日本柏树到黄木松树，木材已在建筑中使用了数千年。尽管钢铁和混凝土等材料在很大程度上占据了大型建筑，但伍德正在卷土重来，越来越多地用于公共和多层建筑中，以供其环境益处。
Interview with Amina Mević: Machine learning applied to semiconductor manufacturing
在一系列采访中，我们会遇到一些AAAI/Sigai博士联盟参与者，以了解有关他们的研究的更多信息。在这次最新采访中，我们听到正在将机器学习应用于半导体制造的AminaMević的消息。了解到目前为止她的博士学位研究的更多信息，什么使该领域如此有趣，以及如何[…]
Interview with Amina Mević: Machine learning applied to semiconductor manufacturing
在一系列采访中，我们会遇到一些AAAI/Sigai博士联盟参与者，以了解有关他们的研究的更多信息。在这次最新采访中，我们听到正在将机器学习应用于半导体制造的AminaMević的消息。了解到目前为止她的博士学位研究的更多信息，什么使该领域如此有趣，以及如何[…]
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…
