машинный

Машинное обучение помогает выявлять поддельные потребительские товары

В мире / /
Машинное обучение помогает выявлять поддельные потребительские товары

Работа под руководством профессора Нью-Йоркского университета Лакшминарайанана Субраманиана будет представлена ​​в понедельник., Авг. 14-е место на ежегодной конференции KDD по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных в Галифаксе, Новая Шотландия.
«Основополагающий принцип нашей системы основан на идее, что микроскопические характеристики подлинного продукта или класса продуктов — соответствующих той же более крупной линейке продуктов — демонстрируют неотъемлемое сходство, которое можно использовать для отличия этих продуктов от соответствующих им поддельных версий. , — объясняет Субраманиан, профессор Института математических наук Куранта Нью-Йоркского университета. …

Машинное обучение помогает выявлять поддельные потребительские товарыПодробнее »

Использование машинного обучения для улучшения ухода за пациентами: в новом исследовании используются многие типы медицинских данных, включая электронные медицинские карты, для прогнозирования результатов в больницах.

Технологии / /

В новой паре статей исследователи из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) исследуют способы, с помощью которых компьютеры могут помочь врачам принимать более обоснованные медицинские решения.Одна команда разработала подход машинного обучения под названием «Вмешательство в ОИТ», который использует большие объемы данных отделений интенсивной терапии (ОИТ), от основных показателей и лабораторных анализов до заметок и демографических данных, чтобы определить, какие виды лечения необходимы для различных симптомов. …

Использование машинного обучения для улучшения ухода за пациентами: в новом исследовании используются многие типы медицинских данных, включая электронные медицинские карты, для прогнозирования результатов в больницах.Подробнее »

Машинное обучение позволяет прогнозировать моделирование двухмерных материалов.

Полезное / /

Исследователи из Центра наноразмерных материалов и усовершенствованного источника фотонов Управления научных учреждений Министерства энергетики США (DOE) в Аргоннской национальной лаборатории Министерства энергетики объявили об использовании инструментов машинного обучения для точного прогнозирования физических, химических и механических свойств наноматериалы. …

Машинное обучение позволяет прогнозировать моделирование двухмерных материалов.Подробнее »

Машинная уборка может увеличить предложение яблок на рынок крепкого сидра

Интересное / /

Кэрол Майлз и Жаклин Кинг из факультета садоводства Университета штата Вашингтон опубликовали в HortTechnology исследование, которое может предоставить производителям яблок ценную информацию о методах сбора урожая, чтобы помочь им удовлетворить рыночный спрос на специальные сидровые яблоки. «Производители в Соединенных Штатах требуют, чтобы рентабельные методы садоводства были конкурентоспособными по стоимости с другими системами сельскохозяйственного производства», — пояснили Майлз и Кинг. …

Машинная уборка может увеличить предложение яблок на рынок крепкого сидраПодробнее »

Машинное обучение использовалось для обобщения историй, которые рассказывают носимые камеры

В мире / /

Исследователи работают над разработкой инструментов, которые помогут понять огромное количество видео, которое будет производиться с помощью технологий носимых камер, таких как Google Glass и Looxcie.«Количество того, что мы называем« эгоцентрическим »видео, которое снимается с точки зрения движущегося человека, вот-вот взорвется», — сказала Кристен Грауман, доцент кафедры информатики в Колледже естественных наук. . …

Машинное обучение использовалось для обобщения историй, которые рассказывают носимые камерыПодробнее »

Исследователи обнаружили, что машинное обучение позволяет понять эволюцию обезьяньих морд.

Полезное / /

«Изучение сигналов, которые виды используют для различения друг друга, часто представляет собой проблему для ученых», — объясняет Джеймс Хайэм, доцент антропологии Нью-Йоркского университета и один из авторов исследования, опубликованного в журнале Proceedings of the Royal Society. B. «Многие виды в настоящее время редки, и в случае с этими конкретными обезьянами они живут высоко в пологе тропического леса, поэтому до них очень трудно добраться». …

Исследователи обнаружили, что машинное обучение позволяет понять эволюцию обезьяньих морд.Подробнее »