【机器学习】应用机器学习很难
应用机器学习很难。许多组织尚未从机器学习中受益，大多数团队仍然发现有效应用它很棘手。
尽管有很多机器学习课程，但大多数都侧重于理论，学生在完成学习时不知道如何应用机器学习。实践知识是通过实践经验获得的，很少有记录——很难在教科书、课堂或教程中找到。了解机器学习与在工作中应用机器学习之间存在差距。
为了填补这一空白，ApplingML通过精心策划的论文/博客、指南和对ML从业者的采访收集了关于应用ML的隐性/部落/幽灵知识。简而言之，这是1/3的应用ml、1/3的鬼知识和1/3的Tim Ferriss Show。其目的是使在工作中更容易应用机器学习并从中受益。
【Angular】用Angular开发释放AI和ML的力量：初学者指南
在动态的web开发世界中，人工智能（AI）和机器学习（ML）与Angular的融合代表了向创建更智能、响应更快、以用户为中心的应用程序的突破性转变。这种集成不仅有望增强用户体验，还可以自动化复杂的流程，从而为web应用程序的未来设定新的标准。本详细指南专为热衷于保持领先地位的软件工程师、开发人员和技术爱好者而设计，逐步揭示了将AI和ML与Angular开发集成的过程。
引言：拥抱Web开发的未来
随着数字技术的不断发展，在Angular框架内集成AI和ML对于旨在构建尖端web应用程序的开发人员来说变得越来越重要。Angular凭借其强大的架构和易用性，为整合AI和ML功能提供了理想的基础。本指南旨在让初学者清楚、实用地了解如何将AI和ML与Angular开发无缝融合，改变应用程序交互的方式，从用户行为中学习，并自动化任务。
【人工智能】新的人工智能模型可以简化机器人仓库的操作
通过将棘手的问题分解成更小的块，深度学习技术可以确定仓库中减少流量的最佳区域。
【人工智能】Pienso 将人工智能交到有问题需要解决的人手中
校友创立的Pienso开发了一款用户友好的人工智能构建器，因此领域专家可以在不编写任何代码的情况下构建解决方案。
新模型确定了不应该一起服用的药物
使用机器学习算法，研究人员可以预测可能干扰药物有效性的相互作用。
【物联网芯片】这个小巧、防篡改的ID标签几乎可以验证任何东西
麻省理工学院的工程师开发了一种标签，可以近乎完美地揭示物品是真是假。钥匙在标签背面的胶水里。
【人工智能】用于智能电网建模的生成人工智能
麻省理工学院LIDS获得了阿巴拉契亚地区委员会的资助，这是一个多州合作项目的一部分，该项目旨在为农村地区使用的新型智能电网技术建模和测试。
【AI新闻】使用人工智能发现坚硬的微观结构
麻省理工学院CSAIL的创新人工智能系统融合了模拟和物理测试，打造出具有新发现的耐用性和灵活性的材料，用于各种工程用途。
【AI新闻】一种让人工智能聊天机器人全天聊天而不崩溃的新方法
研究人员为一个令人困惑的问题开发了一个简单而有效的解决方案，该问题可能会恶化大型语言模型（如ChatGPT）的性能。
【预测】加速解决方案开发的预测最佳实践的开源存储库
这篇文章由胡晨辉，VanjaPaunic，洪，吴涛，周贤德合著。
时间序列预测是数据科学中最重要的课题之一。假设你是一名企业主，你可能想预测未来不同类型的事件，以做出更好的决策并优化资源分配。时间序列预测用例的典型示例包括零售销售预测、包裹发货延迟预测、能源需求预测和财务预测。正如你所看到的，预测无处不在！
鉴于其无处不在的性质和广泛的业务应用，我们开发了一个开源预测回购，将世界级的模型和预测最佳实践交给数据科学家和行业专家，即您！
