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通过可解释的自动化机器学习迈向大型工业数据挖掘
抽象工业系统资源能够生成大量数据。这些数据通常采用异质格式并分发，但它们表示可以挖掘可以允许部署智能管理工具进行生产活动的信息。为此，有必要使用人工智能（AI）模型来实施知识提取和预测过程，但是对于非专家用户而言，对预期AI模型的选择和配置往往越来越复杂。在本文中，我们提出了一种方法和一个软件平台，该方法可能允许不熟悉AI的工业参与者选择和配置算法，以最佳地适应他们的需求。因此，该方法基本上是基于自动化的机器学习。产生的平台有效地可以在AI算法和超参数配置的组合之间做出更好的选择。也可以提供重新塑造算法和模型的解释性的功能，从而提高这些模型在实践用户社区中的可占用性。所提出的方法已应用于预测维护的领域。当前测试是
网络安全AI：挖掘更深的教育指南
网络安全：Dig Geeper是为针对7-14岁的学生量身定制的一小时引人入胜且启发了一小时的课程。它的设计是由单身玩家在自己的设备上进行的，并以最少的教师干预的方式体验。这次冒险旨在增强数字素养，培养数字公民身份，并教给学生浏览AI-Driven World所需的批判性思维技能。学生将了解验证信息，了解偏见并负责任地使用AI技术的重要性。在整个经验中，学生将遇到各种互动场景，这些场景突出了人工智能的道德使用，多个信息源的必要性以及错误信息的影响。本教育工作者指南提供了所有必要的材料，以促进围绕AI的有意义的讨论和活动，从而确保学生对其数字职责有全面的了解。让我们开始这一旅程，以使下一代在AI增强社会中蓬勃发展所需的技能。
使用大型语言模型从材料科学文献中挖掘实验数据：一项评估研究
摘要 本研究致力于评估大型语言模型 (LLM)（例如 GPT-3.5-Turbo、GPT-4 和 GPT-4-Turbo）从材料科学科学文献中提取结构化信息的能力。为此，我们主要关注信息提取的两个关键任务：(i) 对所研究材料和物理特性的命名实体识别 (NER) 和 (ii) 这些实体之间的关系提取 (RE)。由于材料信息学 (MI) 中明显缺乏数据集，我们使用基于超导体研究的 SuperMat 和通用测量评估语料库 MeasEval 进行评估。将 LLM 执行这些任务的性能与基于 BERT 架构和基于规则的方法（基线）的传统模型进行对比。我们介绍了一种用于比较分析复杂材料表达的新方法，强调化学式的标准化以解决材料科学信息评估中固有的复杂性。对于 NER，LLM 在零样本提示下无法超越基线，在少样本提示下仅表现出有限的改进。然而，使用适当的 RE 策略进行微调的 GPT-3.5-Turbo 优于所有模型，包括基线。在没有任何微调的情况下，GPT-4 和 GPT-4-Turbo 在仅提供几个示例后就表现出了卓越的推理和关系提取能力，超越了基线。总体而言，结果表明，尽管 LLM 在连接概念方面表现出相关的推理能力，但对于需要提取复杂的特定领域实体（如材料）的任务，专门的模型目前是更好的选择。这些见解为未来工作中其他材料科学子领域提供了初步指导。
深入挖掘
目前，我们认为，关注大型科技公司的战略反应至关重要，这些公司已承诺在 AI 基础设施上投入数十亿美元，特别是因为使用高端芯片的 AI 计算需求可能会减弱。因此，受到更大负面影响的是 NVIDIA 代理，例如 YTLPOWR（OP；TP：RM5.00）和 NATGATE（MP；TP：RM2.25）。对于前者，我们认为过去两天的股价暴跌已反映在价格中，但 AI 数据中心的承购情况明朗化对于重新评级至关重要。对于后者，自 AI 扩散临时最终规则 (IFR) 以来，我们对 AI 服务器销售变得更加谨慎。总的来说，随着 Deepseek 在中美 AI 竞赛中的出现，成本将受到更严格的审查，加快数据中心建设的需求增强了承包商的盈利可见性，这是一个亮点。抛售反应最过度的是 PIE（OP；TP：RM6.85）。
一种基于频率的数据挖掘方法，以增强IN- ...
摘要随之而来的转移的肿瘤细胞传播是导致大多数与癌症相关的死亡的原因。癌症疫苗可以通过诱导肿瘤特异性效应T细胞，提供消除转移肿瘤细胞的策略。然而，有效的癌症疫苗的发展中仍然存在几个障碍，包括鉴定辅助物，从而增强了肿瘤特异性T细胞的发展和功效。基于霍乱毒素的佐剂在疫苗中表现出有效性的传染病，但它们在癌症疫苗疗法中的作用仍有待阐明。在这里，我们探索了霍乱毒素A1（CTA1）的佐剂的潜力，以增强抗肿瘤T细胞反应并预防转移。我们报告说，将CTA1融合到金黄色葡萄球菌蛋白A（DD）的佐剂中，对肿瘤相关的抗原TRP2和Twist1的免疫反应增强了小鼠中的免疫反应，从而提供了针对B16F1黑色素瘤和4T1乳腺癌转移的保护。粘膜（鼻内）和全身性（腹膜内）疫苗给药提供了有效的防止静脉注射的肿瘤细胞，鼻内给药可导致在转移性部位的CD4 + T细胞上升。将与CTA1-DD混合的抗原与与基于CTA1的佐剂融合的抗原相结合时，融合构建体引起了最强的免疫原性。尽管如此，通过管理高20倍抗原剂量的混合剂量配方提供有效的转移保护。
测试挖掘（TM）：环境和技术方面
第1季：问题主题1：测试挖掘的目的，您是否同意TM的目的，如计划草案/REG 48 TER/REG 48 TER ALT中所述？问题主题2：测试挖掘的监视EMMP标准是否完全适用于TM？是否需要TM的EMMP标准？TM后应该发生多长时间的监测？仅验证，还是合规性和长期监控？prz和irz对于每个TM站点？
出色的360挖掘测试系列2025（JEE）.cdr
BTS的明星吸引力是，它为在我们正常批次之外的学生提供了一个机会，可以与辉煌的宝石竞争。这无疑将为他们提供评估其优势和劣势的平台。bts肯定会发展学生的考试写作技巧，从而使他们能够与美国最佳持有人竞争。也将增强学生的优势和竞争精神。每次测试后，将有实时的怀疑清除量概念加强每个主题的会话。考试中心选定的中心
公平感知机器学习和数据挖掘
酒店的占用率通常很高，当房间费用很高时，占用率的提高会受到因素的影响[Athey 17]，如果已知这种因素是一种季节性的效果，则可以使用FAML方法来预测与房间费用到居住率
通过新一代测序增强挖掘新型免疫 VNAR 库发现 FAP 靶向治疗诊断方法的开发
。CC-BY 4.0 国际许可（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2025 年 1 月 14 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.01.13.632555 doi：bioRxiv 预印本