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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。
机器学习操作（MLOPS）-EGI（INDICO）
valentin Kozlov 1）， *，Lisana Berberi 1），Borja Esteban Sanchis 1），Giang Nguyen 2），Judith Sainz-Pardo Diaz 3），Amanda Calatrava 4），GermánMucy 4），越南2），Alvaro Lopez Garcia 3）
Omnifold：机器学习辅助展开
cc0pi信号定义（中微子模式）：一种负电荷的muON，零亲和在最终状态下检测到的任何数量的哈德子，其中在FGD1（scintillator）中重建了顶点（scIntillator）fimial formial量
机器学习筛查工具，用于预测废水中药物化合物的提取产率
药物化合物已成为废水中越来越重要的污染物来源，因为它是传统的处理方法无效地去除它们的方法，因此它们通常被放入环境中。可以使用液体液体提取成功去除药物，并且可以使用宇宙RS预测相互作用并识别最有前途的溶剂。但是，COSMO热模型无法解释关键过程参数，从而降低了这些计算模型的准确性。因此，需要替代计算方法来准确预测可以纳入处理和相互作用变量的药物的提取产率。这项工作使用机器学习来预测使用八种溶剂的11种药物的提取产率。探索了六个回归模型和两个分类模型。使用ANN回归器（测试MAE：4.510，测试R 2：0.884）和RF分类器（测试精度：0.938，测试召回：0.974）获得了最佳性能。RF回归分析和分类还显示了关键的提取产率特征：溶剂与喂养比，N - 辛烷 - 水分系数，氢键，氢键和范德华对多余的焓的贡献，以及pH距离至最近的PKA。机器学习显示为筛选和选择最有希望的溶剂和过程条件的绝佳工具，以从废水中去除药物。
工程的人工智能和机器学习
在当今迅速发展的技术景观中，人工智能（AI）和机器学习（ML）已成为各个领域工程师的必不可少的工具。本课程对专门针对工程应用的AI和ML技术进行了全面探索。参与者将深入研究基本原则，实际方法论和现实世界中的案例研究，使他们在工程项目中有效利用AI和ML所需的知识和技能。本课程采用理论讲座和实践演示的融合。由于本课程的跨学科性质，整个学科的参与者将能够参加，欣赏和增强他们的知识，以保持新兴的AI和ML技术。STC打算专注于以下域，但不限于：
机器学习与人工智能：SWOT 分析
教职人员@莱斯大学、新加坡国立大学、于默奥大学、浙江大学、北卡罗来纳大学、林雪平分校、印度医学科学院、卡本代尔大学、文图拉大学、南洋理工大学、以色列理工学院 博士后@苏黎世联邦理工学院（3）、麻省理工学院（2）、麦吉尔大学、图灵大学 其他@Kandou bus、SwissRE、TUM
