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数据驱动的机器学习科学家...
挪威气象研究所（MET NORWAY）在天气预报开发中心的机器学习（ML）科学家开设了永久性地位。成功的候选人将在建立，部署和应用世界领先的，基于ML的天气预报系统中发挥重要作用。这项工作是与欧洲中等天气预报（ECMWF）以及欧洲其他组织合作进行的。这项工作将涉及解决地球系统建模的机器学习中令人兴奋的研究问题，重点是北欧天气条件。优化大型ML模型和探索合奏方法将是开发和实施最佳模型配置以进行准确可靠的天气预测的关键。另一个主题是构建和扩展可用于培训的ML就绪数据集。结果将支持ML在天气科学和先锋数据驱动的预测模型中的快速发展及其在改善天气服务（例如YR）的天气预测价值链中的作用。
egoexolearn：用于桥接异步自我
抽象能够将他人的活动映射到自己的观点中，即使从很小的时候就开始是一种基本的人类技能。迈向理解这种人类能力的一步，我们介绍了EgoExolearn，这是一个大规模的数据集，该数据集在过程之后模仿人类的演示，在该过程中，个人在执行以exentric-exentric-view示范视频为指导的任务时记录了以自我为中心的视频。关注日常援助和专业支持中的潜在应用，Egoexolearn Conconconconconconconconconconcons conconce concection和示范视频数据涵盖了在日常生活场景和专业实验室中捕获的120小时的120小时。与视频一起，我们记录了高质量的凝视数据并提供了详细的多模式注释，并构建了一个游乐场，用于建模人类从不同观点桥接异步程序动作的能力。为此，我们提出了基准，例如跨视图协会，跨视图行动计划和跨视图所引用的技能评估以及详细的分析。我们期望EgoExolearn可以作为跨越观点弥合行动的重要资源，从而为创建能够通过在现实世界中观察人类进行缝隙学习的AI代理铺平了道路。数据集和基准代码可在https：//github.com/opengvlab/egoeexolearn上找到。
佛罗里达州早期学习发展标准_PRE-K
我们计划的主要重点是发展询问技能。我们以基于游戏的方式研究了一系列主题。您可以在下表中看到，我们将很大一部分的佛罗里达州科学询问标准相关联，我们还提供了一些教训来支持其余的领域。
ND 的学习空间设计标准指南
在本文件中，我们提出了一套原则，以确保更新资金得到最佳利用并为新建筑提供指导。学术空间管理部门和大学建筑师办公室的代表表示，他们欢迎一套原则来指导未来的项目。这里提出的原则是在与全国各地的同事进行磋商和对学习空间文献的了解的基础上提出的，并且是基于我们对其他北美机构类似努力的研究。在最终达成一致意见后，我们将起草流程和指南，这些流程和指南将以这些原则为指导，并用于指导未来的学习空间项目。
人工智能在智能交通系统面临的挑战和经验教训报告
人工智能 (AI)，包括机器学习 (ML)，提供了使交通系统更安全、更公平、更可靠、更便捷、更安全、更高效和更具弹性的机会。然而，存在一些挑战，可能会阻碍人工智能在智能交通系统 (ITS) 中的成功应用以及这些好处的潜在实现。这些挑战包括但不限于围绕数据、支持技术、偏见、安全、隐私、道德和公平、泛化、模型漂移、可解释性、责任、人才/劳动力可用性和利益相关者看法的问题。虽然这些对人工智能采用和实施的挑战涉及各个领域，但本报告重点关注它们对 ITS 的影响以及机构在帮助缓解这些挑战时可以考虑的见解。表 1 总结了这 12 个挑战、它们对 ITS 的影响以及机构可以考虑的见解和经验教训。
基于机器学习的跟踪算法和粒子...
○ Introduction to Particle Flow ○ Insights into the Neural Network Design ○ Metrics Overview: Building Blocks for Evaluation ○ Dataset - Jet-like Particle Gun ○ Results - Energy and Angular Resolution ○ Results - Reconstructed Mass ○ Results - Efficiency and Fake Rates ○ Results - Particle Identification 3.摘要和下一步
药物研发中的量子机器学习
本文探讨了量子机器学习 (QML) 在药物发现中的变革潜力。QML 利用量子计算和先进的机器学习来加速候选药物的识别、预测分子相互作用和优化化合物。关键应用包括高效虚拟筛选、分子模拟和预测建模。虽然前景光明，但 QML 面临着技术挑战，需要量子专家和制药研究人员之间的合作。总之，QML 提供了一种更快、更经济的药物开发途径，有可能重塑制药行业并推动医学科学的发展。