机器学习关键词检索结果

采用机器学习:从小步骤开始

Adopting Machine Learning: Begin with Small Steps

它很重要:采用机器学习:从小步骤开始。发现企业从AI开始的实用策略。

阿尔茨海默氏病的机器学习生物标志物

AI Robot Captcha Becomes First Teacher

这是什么重要的:AI机器人验证码成为第一任老师,通过互动课程和个性化学习彻底改变了教育。

Irshad Buchh,云解决方案工程师——构建机器学习模型、开发 AI 驱动的生成式 AI 应用程序和基于云的 NLP 解决方案

Irshad Buchh, Cloud Solutions Engineer – Building Machine Learning Models, Developing AI-Powered Generative AI Applications, and Cloud Based NLP Solutions

Irshad Buchh 是一位经验丰富的技术专家,在科技行业拥有 30 多年的经验,目前在 Oracle 担任云解决方案工程师,他部署了大规模 AI/ML 和 GPU 集群来训练和构建用于各种用例的大型语言模型,专注于医疗保健、初创企业和制造业等行业。在此之前,[…]

阿尔茨海默病的机器学习生物标记物

Machine Learning Biomarkers for Alzheimer’s Disease

为什么重要:阿尔茨海默病的机器学习生物标志物可增强早期检测、个性化护理和治疗精度。

科学家利用机器学习开发分子罐的开瓶器

Scientists use machine learning to develop an opener for a molecular can

在医疗保健越来越注重更有针对性的药物治疗、更个性化的治疗和更有效的治疗的时代,医生和科学家希望能够将分子引入生物系统以采取特定的行动。

2024 年改变游戏规则的五大机器学习论文

Top 5 Game-Changing Machine Learning Papers 2024

为什么重要:探索 2024 年改变游戏规则的 5 大机器学习论文,以突破性技术推动 AI 创新。

前5个改变游戏规则的机器学习论文2024

Top 5 Game-Changing Machine Learning Papers 2024

这是什么重要的:探索改变游戏规则的机器学习论文2024使用突破性技术以AI驱动创新。

不管好坏,机器学习正在塑造生物学研究

For better or worse, machine learning is shaping biology research

机器学习工具可以加快生物学研究的速度并为新的研究问题打开大门,但好处并非没有风险。

如何沉迷于机器学习

How to Get Addicted to Machine Learning

一份让你迷上机器学习并在该领域建立成功职业生涯的简单指南。

采访 Andrews Ata Kangah:使用机器学习和地理空间数据定位非法采矿地点

Interview with Andrews Ata Kangah: Localising illegal mining sites using machine learning and geospatial data

Andrews Ata Kangah 是一位团队负责人和研究员,致力于使人工智能和人工智能解决方案民主化以解决环境问题。我们与他谈论了他的研究、参加深度学习 Indaba 的 AfriClimate AI 研讨会,以及是什么激发他从事人工智能和气候相关项目。你能先给我们讲一个 […]

新的机器学习框架改善了西澳地下水补给估算

New machine learning framework improves groundwater recharge estimates in WA

一项新研究揭示了一个基于机器学习的框架,该框架使用卫星数据准确估算珀斯盆地的地下水补给量,特别关注 Gnangara 地下水系统。 Gnangara 含水层系统位于西澳大利亚南部,是该地区最关键的水资源之一,但也是最容易受到气候变化影响的资源之一。

机器学习框架改进了西澳大利亚地下水补给估算

Machine learning framework improves groundwater recharge estimates in Western Australia

格里菲斯大学领导的一项新研究公布了一个基于机器学习的框架,可以准确估算珀斯盆地的地下水补给量,特别关注 Gnangara 地下水系统。

简单的机器学习技术可以降低量子误差缓解成本,同时保持准确性

Simple machine learning techniques can cut costs for quantum error mitigation while maintaining accuracy

量子计算机有可能在某些优化和数据处理任务中胜过传统计算机。然而,由于可靠地操纵量子比特(其底层信息单位)存在已知的物理挑战,量子系统对噪声也更敏感,因此容易出错。

精确机器学习模型的基本数据清理技术

Essential Data Cleaning Techniques for Accurate Machine Learning Models

使用真实项目掌握基本的数据清理技术,以改进机器学习模型,从处理缺失数据到特征选择。

如何使用 Scikit-Learn 设置您的第一个机器学习管道

How to Set Up Your First Machine Learning Pipeline Using Scikit-Learn

让您的 ML 工作流程井然有序!管道就像一个您不必跟踪的清单——Scikit-Learn 会为您处理一切。

多模态机器学习模型提高准确性

Multimodal Machine Learning Model Increases Accuracy

[古生物学 • 2024] 下英格兰威尔登地区兽脚类恐龙多样性:通过系统发育、判别和机器学习方法分析瓦德赫斯特粘土组(下白垩纪:瓦兰吟阶)的牙齿动物群

[Paleontology • 2024] Theropod Dinosaur Diversity of the lower English Wealden: Analysis of a tooth-based fauna from the Wadhurst Clay Formation (Lower Cretaceous: Valanginian) via phylogenetic, discriminant and machine learning methods

1.35 亿年前,英格兰东南部的早白垩世洪泛平原:棘龙占据了鸟足类恐龙的尸体,这让体型较小的暴龙(左)和奔龙科恐龙十分恼火。Barker、Handford、Naish、Wills、Hendrickx 等,2024 年。DOI:doi.org/10.1002/spp2.1604 安东尼·哈钦斯 (Anthony Hutchings) 的作品。摘要英格兰南部的下白垩世威尔登超群包含各种兽脚类恐龙,其分类单元由碎片以及欧洲中生代最具信息量的骨骼组成。棘龙科、新猎龙科异特龙科、暴龙科和奔龙科是已报道的威尔登超群演化支之一。然而,大多数相关标本来自巴列姆阶上韦尔德粘土组和威塞克斯组,而较古老的贝里亚斯阶

NeurIPS 2024 上的 Apple 机器学习研究

Apple Machine Learning Research at NeurIPS 2024

Apple 研究人员正在通过基础研究推动 ML 领域的发展,这些研究提高了世界对这项技术的理解,并有助于重新定义这项技术的可能性。这项工作可能会推动 Apple 产品和服务的进步,研究成果将通过出版物、开源资源以及参与行业和研究社区活动与更广泛的研究社区共享,其益处将超越 Apple 生态系统。下周,第 38 届神经信息处理系统 (NeurIPS) 年度会议将在加拿大温哥华举行……