APPERCASE
vasb@nccrepnfr.eh +7 499 302-34-17

Новости

#машинное_обучение

Современные достижения в области машинного обучения открывают новые горизонты для изучения экзопланет и планетарных наук, позволяя эффективно обрабатывать сложные и разнородные данные.
CNN назначила Криса Уиггинса, бывшего главного дата-сайентиста New York Times, на должность руководителя команды по машинному обучению и искусственному интеллекту.
Исследователи разработали новый метод, использующий машинное обучение для оценки разницы свободной энергии без необходимости моделирования переходов между состояниями, что значительно упрощает процесс для систем с высокими энергетическими барьерами.
Исследование с использованием машинного обучения позволяет классифицировать пациентов с болезнью Паркинсона по риску падений, выявляя ключевые клинические маркеры и улучшая диагностику.
В новом исследовании, посвященном хронической миеломоноцитарной лейкемии (CMML), использованы алгоритмы машинного обучения для выявления мутаций, предсказывающих трансформацию в бластную стадию заболевания. Результаты могут изменить подходы к оценке риска у пациентов.
Исследование с использованием машинного обучения позволяет более точно оценить влияние альбедо на климатические изменения в Арктике, снижая неопределенность в прогнозах и улучшая адаптацию к изменениям климата.
Модель машинного обучения может предсказать риск гепатоцеллюлярной карциномы (ГЦК), используя данные, доступные в повседневной практике, что значительно улучшает оценку риска по сравнению с существующими методами.
Судья Верховного суда США Соня Сотомайор выразила обеспокоенность по поводу способности искусственного интеллекта предсказывать решения суда, что, по её мнению, указывает на предсказуемость судебной системы.
Сооснователь Databricks Матей Захария получил премию ACM Prize за свои достижения в области распределенных систем данных и инфраструктуры ИИ, отметив, что искусственный общий интеллект (AGI) уже существует, хотя и не в привычной форме.
Представлен новый подход к прогнозированию многоступенчатой хронической болезни почек с использованием нейронной сети, который включает оценку скорости клубочковой фильтрации (GFR) и обеспечивает более точные результаты для клинической практики.
Представлены автономные пьезоэлектрические имплантаты, активируемые окклюзией, которые обеспечивают адаптивную профилактику периимплантита, демонстрируя высокую функциональную устойчивость и интеграцию с машинным обучением для индивидуализированного подхода к лечению.
Фонд PyTorch анонсировал принятие проектов Helion и Safetensors, направленных на упрощение разработки и использования машинного обучения в экосистеме PyTorch.
Написать нам