2025 全球机器学习技术大会 100% 议程出炉,顶级嘉宾阵容 + 参会指南一键获取
大会云集 OpenAI 研究科学家,GPT-5、GPT-4 和 Transformer 共同创始人 Lukasz Kaiser、奇点智能研究院院长,CSDN 高级副总裁李建忠、ISO 人工智能技术委员会专家 C++ 标准委员会机器学习组主席,YetiWare
大会云集 OpenAI 研究科学家,GPT-5、GPT-4 和 Transformer 共同创始人 Lukasz Kaiser、奇点智能研究院院长,CSDN 高级副总裁李建忠、ISO 人工智能技术委员会专家 C++ 标准委员会机器学习组主席,YetiWare
在量子化学与材料科学里,密度泛函理论(DFT)就像是一把「通用钥匙」:它能以相对低廉的计算成本预测分子能量、电子密度和材料性质。可这把钥匙并不完美。真正的瓶颈在于交换-关联(XC)泛函——这是处理多电子相互作用最棘手的一环。
最近几年,AI 变得前所未有的强大。大模型会写代码、答论文,甚至能设计架构、生成产品创意,人人都能用,但懂原理的人却越来越少。
上周参加高校招聘会,人工智能专业的小李拿着简历在三个展位前犹豫:左边是算法工程师岗,招聘海报上写着 “精通机器学习算法”;右边是数据科学家岗,要求 “能从 TB 级数据里挖金矿”;中间的 AI 产品经理岗更直接 ——“既要懂技术,更要懂人心”。这场景是不是像极
麻省理工学院研究团队通过结合机器学习算法与等离子体物理模型,成功开发出能够预测托卡马克聚变反应堆等离子体行为的创新系统,有望解决聚变能源商业化进程中的关键安全挑战。这项发表在《自然通讯》期刊上的研究成果,为未来聚变电站的可靠运行提供了重要的技术保障,标志着人类
本文阐述了构建机器学习模型的核心原则,强调优质数据优先于复杂算法、以问题导向驱动开发,并倡导从简入手、逐步优化的路径。还对构建具有实际影响力的机器学习解决方案关键环节进行了探讨,包括明确目标、获取高质量数据、规划部署流程及持续维护模型,为提升机器学习项目实效性
在21世纪的科技版图中,机器学习(Machine Learning)已成为最具颠覆性的技术之一。它像一把钥匙,悄然开启了人工智能从实验室走向现实世界的大门,从语音助手到自动驾驶,从医疗诊断到金融风控,机器学习的触角已渗透到人类生活的每个角落。但究竟什么是机器学
在数据驱动决策的时代,R语言与Python作为数据分析领域的两大核心工具,始终处于技术演进的前沿。两者虽同为开源编程语言,但设计理念、应用场景与生态体系存在显著差异。本文将从技术特性、应用场景、性能表现及未来趋势四个维度展开深度对比,揭示二者在不同场景下的核心
细胞不仅仅是生化机器,它们也是物理结构,受力塑造和影响。当细胞分裂、移动或对压力作出反应时,其机械特性会发生变化。这些变化,无论细微还是显著,都可能蕴含着重要的生物学意义。癌细胞在发展为恶性肿瘤的过程中通常会变得更软。干细胞在其特化过程中往往会变得更硬。神经元
当数千只椋鸟在天空中翻飞盘旋,形成变幻莫测的巨大图案时,没有任何一只鸟在指挥这场壮观的空中芭蕾。这种被称为"群集"的自然现象背后隐藏着复杂的集体行为机制,长期以来令科学家们困惑不解。如今,首尔国立大学和庆熙大学的研究团队利用基于物理知识的人工智能,成功破译了控
人工智能是一门循序渐进的学科,它的学习并非一蹴而就。对于大学生而言,当数学与计算机的基础已经初步掌握之后,如何从入门走向进阶,就成为最关键的问题。机器学习与深度学习正是这条道路上的两大核心环节。机器学习为学生提供了理解算法、建模思维与实验设计的工具,而深度学习
2026年第七届机器学习与人机交互国际会议(MLHMI 2026)将于2026年3月17日至19日在日本东京明治大学骏河台校区举行。会议旨在为来自产业界、学术界和政府的研究人员、从业者和专业人士提供一个交流平台,共同探讨机器学习与人类计算机交互领域的研究与发展
随着深度学习的蓬勃发展,越来越多的小伙伴们开始使用python作为主打代码,python有着种类繁多的第三方库,这里为大家从网络上收集了一些代码速查表,希望可以帮你在码代码时提速。
在信息浪潮奔涌不息的时代,广州握手网络有限公司(以下简称“握手网络”)凭借其深厚的行业积淀与前瞻性的战略布局,已然成为数字经济领域一颗冉冉升起的新星。公司以互联网销售、技术服务和技术开发为核心驱动力,致力于为全球客户提供一站式的数字化解决方案,助力企业抓住时代
过去的无人机只是个飞行相机,如今它已成为一台飞行计算机。微型模型运行在微型芯片上,曾经只能传输视频的四轴飞行器摇身一变,成为现场助手:检测裂缝、统计作物、寻找失踪徒步者。说实话——"AI无人机"已不再是炒作,它已成为一套成熟的技术栈。
在学习机器学习前,我们引入 PAC 学习理论,该理论阐明了什么样的问题是可以被机器学习的. 而在介绍该理论之前,我们需要先搭建学习模型的基本框架,以建立机器学习与数学间的联系.
说实话,当下聊 AI、聊大模型,很难错过智能体这个话题。这一年,众多企业都在智能体上反复实践,有些企业已尝到了其带来的甜头,而有些企业且还在摸爬滚打阶段。
Andrew Ng 是 DeepLearning.AI 的创始人、AI Fund 的合伙人、Coursera的董事长和联合创始人,以及斯坦福大学的客座教授。前百度首席科学家、谷歌大脑团队的创始负责人。
金属增材制造带来了前所未有的设计自由度,但在涉及到安全关键的领域中,其规模化应用之路往往受限于质量控制的“黑箱”。机器学习技术则有望点亮工艺参数与最终性能之间的盲区,为生产过程的精准导航与自主决策提供可能,是推动增材制造摆脱人工试错,走向智能化制造的引擎之一。
据QYResearch调研团队最新报告“全球机器学习市场报告2023-2029”显示,预计2029年全球机器学习市场规模将达到90.7亿美元,未来几年年复合增长率CAGR为41.8%。