An Introduction to Bayesian A/B Testing | by Laurin Brechter | Sep, 2024
从数据中获取更好的见解 A/B 测试（也称为拆分测试）允许企业尝试不同版本的网页或营销资产，以确定哪个版本在用户参与度、点击率以及最重要的转化率方面表现更好。转化率——完成预期任务的访客百分比 帖子《贝叶斯 A/B 测试简介》| Laurin Brechter | 2024 年 9 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
An Introduction to Bayesian A/B Testing | by Laurin Brechter | Sep, 2024
从数据中获取更好的见解 A/B 测试（也称为拆分测试）允许企业尝试不同版本的网页或营销资产，以确定哪个版本在用户参与度、点击率以及最重要的转化率方面表现更好。转化率——完成预期目标的访问者百分比 帖子《贝叶斯 A/B 测试简介》| 作者 Laurin Brechter | 2024 年 9 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
我上周在 Twitter 上发布的一些有趣的链接（我也在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：大规模人工智能需要大规模核电，但将电力从发电厂输送到数据中心存在监管问题：https://spectrum.ieee.org/amazon-data-center-nuclear-power 人工智能驱动的出租车的集合名词是“Gaggle”还是“Honk”？https://futurism.com/the-byte/robotaxis-gather-honk-all-night 随着生成式人工智能越来越好，这些人工智能生成的故事多久之后会变得无法
Trey Augliano ’27 Named Syracuse University Libraries’ 2024-2025 Intelligence++ Innovation Scholar
Trey Augliano ’27 被选为雪城大学图书馆 2024-25 学年的首位 Intelligence ++ Innovation 学者。Augliano 正在 Martin J. Whitman 管理学院学习创业和新兴企业，这一殊荣凸显了……
Optimizing Packaging Line Efficiency With AI-Powered Automation
随着消费者需求的攀升、法规的收紧和经营成本的上升，设施必须优化其包装线效率，否则将面临输给竞争对手的风险。人工智能驱动的自动化会是他们正在寻找的解决方案吗？为什么设施需要优化包装线 在 COVID-19 期间，网上购物的受欢迎程度飙升得异常高。虽然生活 […]The post Optimizing Packaging Line Performance With AI-Powered Automation appeared first on AiiotTalk - Artificial Intelligence | Robotics | Technology.
Why Apple Intelligence Might Fall Short of Expectations?
随着 Apple Intelligence 的发布，科技界沸腾不已，人们的期望也随之飙升。从 iPhone 到 AI-Phone 的飞跃描绘了一幅未来的图景，我们的设备不仅仅是工具，更是能够预测我们的需求和行动的合作伙伴。然而，在这种热情的期待中，至关重要的是要检查可能导致 Apple Intelligence 未能达到这些崇高期望的潜在陷阱。技术过度扩张？Apple Intelligence 看似具有革命性的野心也可能是它的致命弱点。Apple 计划在其设备套件中无缝集成先进的 AI，承诺建立一个生态系统，让您的 iPad、iPhone 和 Mac 比以往任何时候都更智能地协同工作。然而，实
The 10 Best Accreditation Software for Higher Education
认证是高等教育机构的黄金标准。它验证学术质量、确保项目有效性并提升机构声誉。最好的高等教育认证软件简化了认证流程，使其更高效、更易于管理。认证软件的主要特点 最好的高等教育认证软件使机构能够管理多个 […]The post 10 Best Certified Software for Higher Education appeared first on AiiotTalk - Artificial Intelligence | Robotics | Technology.
Artificial Intelligence Resources
[下载人工智能资源白皮书链接汇编] 注意：如需最新更新和资源，请访问以下新网站：http://www.AIResources.info/。人工智能资源 (AIResources.info) 是由虚拟私人图书馆™ 开发和创建的主题追踪™ 信息博客。它旨在持续汇集互联网上有关人工智能资源的最新资源和来源，这些资源和来源如下所列。我们始终欢迎有关将其他网站和资源添加到此综合列表中的建议，请单击此处提交。该网站由互联网专家、作家、主题演讲者和顾问 Marcus P. Zillman、M.S.、A.M.H.A. 开发和维护。他的最新白皮书包括《搜索互联网 2024》、《学术和学者搜索引擎和来源 2024
大气环流模型 (GCM) 构成了天气和气候预测的支柱，利用数值求解器进行大规模动力学计算，并利用参数化进行小规模过程（如云形成）。尽管不断改进，GCM 仍面临重大挑战，包括长期气候预测和极端天气事件中持续存在的错误、偏差和不确定性。最近的机器学习 (ML) 模型取得了显著的成功。Google AI 推出 NeuralGCM：一种基于机器学习 (ML) 的模拟地球大气的新方法，该文章首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Medical Image Denoising with CNN. In this article, I will discuss… | by Rabeya Tus Sadia | Jul, 2024
在本文中，我将讨论使用 CNN 对 CT 图像进行去噪的不同方法以及一些传统方法。Daniel Öberg 在 Unsplash 上的照片使用卷积神经网络 (CNN) 对 CT 图像进行去噪代表了医学成像技术的重大进步。CT（计算机断层扫描）扫描对于诊断和监测各种医疗状况非常有用，文章使用 CNN 对医学图像进行去噪。在本文中，我将讨论……| 作者 Rabeya Tus Sadia | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Visualizing Data: A Statology Primer
作者 | Midjourney & Canva KDnuggets 的姊妹网站 Statology 拥有由专家撰写的广泛可用的统计相关内容，这些内容是在短短几年内积累起来的。我们决定通过组织文章“可视化数据：Statology 入门”来帮助我们的读者了解这个统计、数学、数据科学和编程内容的绝佳资源，该文章首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Visualizing Data: A Statology Primer
图片作者 | Midjourney & Canva KDnuggets 的姊妹网站 Statology 拥有大量由专家撰写的统计相关内容，这些内容是在短短几年内积累起来的。我们决定通过组织文章《可视化数据：Statology 入门》来帮助我们的读者了解这个统计、数学、数据科学和编程内容的宝贵资源，该文章首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Spatial Index: Space-Filling Curves | by Adesh Nalpet Adimurthy | Jun, 2024
多维数据的空间索引和空间填充曲线 12 分钟阅读 · 2024 年 6 月 11 日 由于 Web 服务跟踪用户在何时何地做事，空间数据迅速增长（/正在增长）。大多数应用程序都会添加位置标签，并且通常允许用户在特定地点和时间签到。这种激增很大程度上归功于智能手机，文章空间索引：空间填充曲线 | 作者：Adesh Nalpet Adimurthy | 2024 年 6 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
ProcTag: A Data-Oriented AI Method that Assesses the Efficacy of Document Instruction Data
有效评估文档指令数据以训练文档视觉问答 (VQA) 中的大型语言模型 (LLM) 和多模态大型语言模型 (MLLM) 是一项重大挑战。现有方法主要是面向文本的，侧重于指令的文本内容而不是执行过程，这限制了它们全面评估质量和功效的能力。文章 ProcTag：一种评估文档指令数据功效的数据导向型 AI 方法首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
How to Convert Image to Text in Microsoft Word
图像无处不在 - WhatsApp 转发、餐厅收据、客户电子邮件和您的员工身份证。图像是跨渠道沟通的最常见形式。但如何将这些图像转换为可编辑的 Word 文件？在本文中，我们将学习如何使用 Microsoft Word 将图像转换为文本。虽然这种方法文章《如何在 Microsoft Word 中将图像转换为文本》首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
在计算化学中，分子通常表示为分子图，必须将其转换为多维向量才能进行处理，特别是在机器学习应用中。这是使用将分子结构编码为向量的分子指纹特征提取算法实现的。这些指纹对于化学信息学中的任务至关重要，例如化学空间多样性、聚类、虚拟筛选、Scikit-fingerprints：用于高效分子指纹计算和与机器学习管道集成的高级 Python 库首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
研究人员正在努力应对异构时间序列数据中因果关系发现的挑战，其中单一因果模型无法捕捉到不同的因果机制。基于结构因果模型、条件独立性检验和 Granger 因果关系的传统时间序列数据因果发现方法通常假设整个数据集的因果结构统一。然而，现实世界的场景 UCSD 研究人员提出了一种基于通用变分推理的框架 (MCD) 来推断潜在的因果模型以及每个样本的混合概率 这篇文章首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Neural Network (MLP) for Time Series Forecasting in Practice | by Daniel J. TOTH | Jul, 2024
时间序列，更具体地说是时间序列预测，是专业人士和商业用户中非常熟悉的数据科学问题。存在几种预测方法，为了便于理解和更好地概述，可以将其归类为统计或机器学习方法，但事实上，对预测的需求如此之高，Daniel J. TOTH 于 2024 年 7 月发表的《神经网络 (MLP) 在时间序列预测中的应用》一文首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
