From Novice to Pro: A Roadmap for Your Machine Learning Career
让我们来看看建立持久有效的机器学习职业生涯的简明路线图。
AI and Machine Learning in Education: Personalizing Learning Paths
为什么重要：探索人工智能和机器学习如何个性化学习路径，提高学生参与度，提高成果
How AI And Machine Learning Are Revolutionizing The eLearning Landscape
人工智能和机器学习通过个性化、自适应课程、自动化和数据驱动的洞察力增强了电子学习，帮助创作者提高参与度、保留率和可扩展性。这篇文章首次发表在电子学习行业。
Integrating Machine Learning into Existing Software Systems
查看这些将 ML 模型集成到现有软件系统中的关键概念、工具、术语和技巧。
Multimodal machine learning model increases accuracy of catalyst screening
确定特定反应的最佳催化剂材料对于推进储能技术和可持续化学过程至关重要。为了筛选催化剂，科学家必须了解系统的吸附能，机器学习 (ML) 模型，尤其是图神经网络 (GNN)，已经成功预测了这一点。
Massive Black Friday Deals for Machine Learning Fans!
黑色星期五终于来了，您的机器学习之旅也将迎来巨额优惠！
The Complete Machine Learning Lifecycle: A Step-by-Step Guide for 2025
为什么重要：2025 年机器学习生命周期的分步指南，涵盖关键阶段和最佳实践。
Improving health, one machine learning system at a time
Marzyeh Ghassemi 致力于确保医疗保健模型得到训练，使其强大且公平。
Improving hurricane modeling with physics-informed machine learning
这一进步有助于改进天气预报和风险评估，及时发出警告，增强沿海社区和基础设施的恢复力。
New quantum encoding methods slash circuit complexity in machine learning
研究人员简化了量子数据编码方法，显著提高了量子机器学习的效率和稳健性。文章《新的量子编码方法降低了机器学习中的电路复杂性》首次出现在《科学询问者》上。
Machine learning vs. deep learning: key differences
为什么重要：机器学习与深度学习：主要区别、用例、计算需求和实际应用。
Machine learning aids rapid advancement of a high-resolution 3D printing technology
昆士兰科技大学生物医学工程师开发了一种新的自动化方法，可大幅推进熔融电书写，这是一种用于组织工程和再生医学的新型高分辨率 3D 打印技术。
Xodus Explained: Machine Learning, Social Dynamics, and the Rise of Bluesky
社交网络不断变化——从 X 转向 Bluesky 最近几天，我们目睹了用户从 X（以前称为 Twitter）向 Bluesky 的显著迁移。这一趋势不仅是对伊隆·马斯克 (Elon Musk) 对 X 的有争议的管理的反应，而且与最近美国选举的结果密切相关 […]
减少饮食中的动物蛋白可以节省资源和温室气体排放。但说服爱吃肉的消费者改变他们的菜单是一项挑战。斯坦福大学的工程师们从机械工程的角度看待这个问题，他们开创了一种新的食品质地测试方法，这种方法可以为人造鱼片铺平道路，甚至可以欺骗忠实的肉食动物。
The machine learning victories at the 2024 Nobel Prize Awards and how to explain them
图片来源：Osama Shukir Muhammed Amin FRCP(Glasg)。CC BY-SA 4.0，链接。作者：Anna Demming 使用明显不同架构的机器学习获得了 2024 年诺贝尔物理学奖和化学奖。Anna Demming 报道了获奖原因以及如何找到机器学习的两种方法之间的联系可能有助于解释 […]
Machine Learning Enhances Image Analysis in Biogeosciences
机器学习可以增强我们识别微生物群落的能力，以及它们如何随着时间的推移响应气候变化而变化。
