Building Robust Credit Scoring Models with Python
衡量信用评分中特征选择变量之间关系的实用指南。用 Python 构建稳健的信用评分模型一文首先出现在 Towards Data Science 上。
DenseNet Paper Walkthrough: All Connected
当我们尝试训练一个非常深的神经网络模型时，我们可能遇到的一个问题是梯度消失问题。这本质上是一个问题，即模型在训练过程中权重更新减慢甚至停止，从而导致模型无法改进。当网络非常深时，[...]DenseNet 论文演练：所有连接的帖子首先出现在走向数据科学上。
The one piece of data that could actually shed light on your job and AI
这个故事最初出现在我们关于人工智能的每周通讯《算法》中。要首先在您的收件箱中收到此类故事，请在此处注册。在硅谷的轨道上，人工智能推动的就业灾难被认为是理所当然的。人们的情绪如此严峻，以至于 Anthropic 的一位社会影响研究人员周三响应号召……
AI is changing how small online sellers decide what to make
多年来，Mike McClary 通过他的小型户外品牌在线销售 Guardian LTE 手电筒，这是一款重型黑色型号。该产品专为亮度和耐用性而设计，成为他有史以来最受欢迎的产品之一。即使他在 2017 年左右停止提供该产品，客户仍不断向他发送电子邮件，询问在哪里可以购买该产品。当麦克拉里……
The World Needs More Software Engineers
两周前，我在 O’Reilly AI Codecon 上与 Aaron Levie 进行了座谈。 Aaron 于 2005 年与他人共同创立了 Box，20 年后，他的公司管理着大约三分之二的财富 500 强企业的内容。Aaron 是现任企业软件公司中为数不多的在公开场合深入思考 AI 含义的首席执行官之一 [...]
Your agentic AI pilot worked. Here’s why production will be harder.
在企业中扩展代理人工智能是一个大多数组织都严重低估的工程问题，直到为时已晚。想想一级方程式赛车。这是一项工程奇迹，针对一种环境、一组条件、一个问题进行了优化。把它放在高速公路上，它立刻就会失效。错误的基础设施、错误的环境，是为……你的代理人工智能飞行员工作的帖子而构建的。这就是为什么生产会变得更加困难。首先出现在 DataRobot 上。
The agentic AI development lifecycle
概念验证人工智能代理在脚本演示中看起来很棒，但大多数从未投入生产。据 Gartner 称，由于成本不断上升、商业价值不明确或风险控制不充分，到 2027 年底，超过 40% 的代理人工智能项目将被取消。这种故障模式是可以预测的。它很少归结为人才、预算……这篇文章《代理人工智能开发生命周期》首先出现在 DataRobot 上。
IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Volume 30, Issue 2, April 2025
1) Efficient Meta-Heuristic Approach for the Multiobjective Green p-Hub Center Routing Problem作者：E. M. Ibnoulouafi, T. Aouam, M. Oudani, M. GhoghoPages: 449 - 4632) A Multi-Fidelity Genetic Algorithm for Hyperparameter Optimization of Deep Neural Networks作者：A. R. Moya, S. Ventura 页数: 464 - 4783) 通过分
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 37, Issue 4, April 2026
1) 基于多模态特征和深度学习网络的嗅觉受体与分子相互作用的新方法作者：F. Wang, X. Xie, Y. Xiong, Z. Liu, M. Kong, H. Dong, X. ChenPages: 1506 - 15172) 基于随机锚图聚合的谱嵌入表示作者：J. Zhou, F. Li, C. Gau, W. Ding, W. Pedrycz, G. Lang页面: 1518 - 15323) 基于有向图压缩通信的去中心化在线优化作者: H. Liu, B. Zhang, Z. Yu, D. Yuan, M. Dai页面: 1533 - 15454) 基于高阶累积量的直接高效因果方法
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 34, Issue 4, April 2026
1) 客座社论：模糊大型模型专题：桥接不确定性和创造力作者：H. Yu、Q. Liu、W. Pedrycz、J. Lu 页数：1039 - 10402) FMA-Net：用于细粒度图像识别的模糊相互注意网络作者：H. Huang、J. -H.李，S.-K。 Oh, Z. Fu, J. H. Yoon, W. Pedrycz 页数：1041 - 10523) 通过大型语言模型对权衡总成本和客户满意度 VRP 中的上下文进行建模作者：H. -W.丁，Z.-S。 Chen, Y. Yang, W. DingPages: 1053 - 10634) 通过模糊隶属聚合审计大型语言模型中的部分数据集使用作
Scaling up multi-agent systems: an interview with Minghong Geng
在本访谈系列中，我们将与 AAAI/SIGAI 博士联盟的一些参与者会面，以了解有关他们研究的更多信息。耿明红最近完成了博士学位，目前在新加坡管理大学担任博士后研究员。我们坐下来讨论他对多智能体系统的研究。首先，恭喜您完成博士学位！什么[...]
I tested Gemini on Android Auto and now I can't stop talking to it: 5 tasks it nails
直到现在，我还没有看到 Google 人工智能有多大好处。以下是我最喜欢的在汽车中使用新 Gemini 集成的方法。
Why the 'Subwoofer Crawl' is the only way I found the bass sweet spot in my living room
在您的家庭影院中添加低音炮固然令人兴奋，但并非每个房间都是完美的正方形。以下是如何有效适应。
I tested the AirPods Max 2, Sony XM6, and Bose Ultra 2: Why Bose is my top pick
我在现实环境中佩戴过 Apple、Sony 和 Bose 最新的耳罩式耳机。他们的比较如下。
DroneQ Robotics Expands Offshore with R/V Mintis
DroneQ Robotics 和 Mark Offshore 建立了以 DP1 ROV 支持和测量船 R/V Mintis 为中心的战略合作伙伴关系。 DroneQ 获得了其自身、Intertek 和第三方项目的独家部署权，将该船定位为集船舶运营、ROV 系统和空中无人机服务于一体的完全集成平台。 Mintis 配备了 [...]
Artemis II – Wie Roboter den Weg zurück zum Mond vorbereiten
通过阿耳忒弥斯二号任务，人们 50 多年来首次飞近月球。但这次旅程不仅仅是一次壮观的太空飞行：现代太空旅行使用了许多机器人和人工技术……阅读更多 →
Resource-constrained image generation and visual understanding: an interview with Aniket Roy
在我们与 AAAI/SIGAI 博士联盟参与者进行的系列采访中，我们采访了 Aniket Roy，了解他对计算机视觉任务生成模型的研究的更多信息。告诉我们一些关于您的博士学位的信息——您在哪里学习，您的研究主题是什么？我[...]
