Revisiting Benchmarking of Tabular Reinforcement Learning Methods
引入模块化框架和改进模型性能。对表格增强学习方法的基准重新测试首先出现在数据科学上。
Machine learning method improves accuracy of inverse protein folding for drug design
由谢菲尔德大学和阿斯利康大学的研究人员开发的一种AI方法，可以使设计新疗法所需的蛋白质更容易。
Students' favored study method isn't the most effective, research shows
一项新的研究表明，即使他们没有意识到，学生即使他们没有意识到这一点。这个想法是在CBE发表的新研究的中心 - 生命科学教育，Elise Walck-Shannon，生物学系高级讲师兼教育专家Heather Barton和Doug Chalker。
Clustering Eating Behaviors in Time: A Machine Learning Approach to Preventive Health
使用机器学习了解餐食的时间如何支持预防性医疗饮食后饮食行为：预防健康的机器学习方法首先出现在数据科学方面。
GUEST POST: Finals Prep: Effective Studying Methods
由于拖延或日程安排过于紧凑，临时抱佛脚是许多学生在考试时使用的一种手段。虽然熬夜、在咖啡因的帮助下将一整门课程的知识全部记下来可能会给学生带来满意的结果，但这种方法并不适用于将来需要再次学习的内容，也不利于考试期间的认知表现。
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
Machine learning method could speed path to cleaner energy solutions
霍普金斯大学的工程师开发了一种简化太阳能电池测试的方法，大大加快了可能缓慢且昂贵的过程
3 (Bad) Study Methods That Are a Total Waste of Time
作者：Katie Azevedo，教育学硕士 除了一些罕见的例外，考试成绩不好的主要原因是你对材料不够了解。在你打断我之前，请听我说完。我知道考试很难。我知道老师很刻薄。... 阅读更多文章 3 种完全浪费时间的（糟糕）学习方法首先出现在 SchoolHabits 上。
Cybersecurity Training For Nontechnical Employees: A Holistic eLearning Approach
网络安全是每个人的责任，而不仅仅是 IT 部门的责任。本文探讨了如何通过使用真实场景、视觉辅助、微学习和游戏化为非技术员工创建有效的电子学习计划。本文首次发表于 eLearning Industry。
Breaking into Data Science: Essential Skills and How to Learn Them
超越技术技能；学习如何制作一份脱颖而出的数据科学档案，帮助您获得梦想的职位。
Speech Recognition: a review of the different deep learning approaches
探索最流行的深度学习架构以执行自动语音识别 (ASR)。从循环神经网络到卷积和 transformers。
Apple Workshop on Human-Centered Machine Learning 2024
一种以人为本的机器学习方法（HCML）涉及设计ML机器学习和AI技术，以优先考虑使用它的人的需求和价值。这导致AI补充并增强了人类能力，而不是更换它们。 HCML领域的研究包括开发透明且可解释的机器学习系统，以帮助人们使用AI更安全，以及预测和预测技术的潜在负面社会影响的策略。以人为中心的方法与我们关注负责人AI相一致的方法…
Flabby and flexible: How machine learning helps to build new proteins
天然蛋白质宇宙是广阔的，但是，超越自然界未观察到的新蛋白质可以产生新的功能，并且可以解决医学或材料科学中的问题。过去的几年标志着从头蛋白质设计的黄金时代：机器学习方法导致了前所未有的建模准确性水平。该进度使研究人员能够设计具有以前从未观察到的特定功能特性的蛋白质结构。这对于生物技术应用，治疗性开发和可持续性问题（例如塑料降解）特别感兴趣。
crossodactylodes Alairi Santos，Gehara，Oswald，Ferreira，Santos，Garcia，Zamudio，Haddad＆Magalhães，2025doi：doi.org/10.1111/zsc.70001两栖动物多样性，包括700多种，其中70％是地方性的。这些特有物种大多数具有限制的地理范围，通常局限于山区，这是用leptodactylid属交叉dactycylodes举例的。这些青蛙的特征是小体大小，一种溴化习惯和有限的分散能力，物种通常仅限于其类型的地方。先前的研究揭示了该属内的地理结构谱系，即使在短距离分开时也是如此。在这里，我们专注于一
AI Girlfriend Chatbots and Language Learning: A New Tool for Practicing Conversations
AI女友聊天机器人和语言学习：练习对话的新工具AI技术已经改变了我们与数字世界的互动方式，AI女友聊天机器人也不例外。这些机器人由自然语言处理（NLP）和机器学习提供支持，旨在模仿人类的对话，提供陪伴和支持。有趣的是，这些相同的机器人现在被用作语言学习者的创新工具，使他们能够以传统学习方法无法匹配的方式练习对话。在本文中，我将探讨语言学习的AI聊天机器人如何帮助练习新语言，他们教给我们的[…]
IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, Volume 17, Issue 3, June 2025
1）通过两阶段培训培训者使用低资源数据集来增强尺寸图像情感检测：Sangeun Lee，Seoyun Kim，Yubeen Lee，Jufeng Ye，Jufeng Yang，Eunil Parkpages：455-4642） Boling Hu, Aiguo Song, Kaizhu HuangPages: 465 - 4793) Functional Connectivity Patterns Learning for EEG-Based Emotion RecognitionAuthor(s): Chongxing Shi, C. L. Philip Chen, Shuzhen Li,
Microlearning Statistics, Facts And Trends For 2025
传统培训方法的最大问题之一是它们太长了。值得庆幸的是，有微学习。下面，您可以根据实际统计和事实阅读有关这种学习方法及其好处的所有内容。该帖子首次在电子学习行业上发表。
