该研究使用机器学习和卫星数据开发了全球海表溶解氧综合建模框架，生成了2010年至2018年的大规模海表溶解氧数据集。研究发现，即使在氧气充足的海表区域，溶解氧含量也呈下降趋势，主要归因于海表温度的变化。这项研究对于了解全球海洋溶解氧的变化和脱氧现象的成因具有重要意义。

在技术驱动的时代，人工智能改变了维护工作方式，提供更准确、高效的预测和分析。研究评估了不同机器学习算法在预测和分析机器性能方面的性能，为维护专家选择最适合的算法提供了帮助。

拓扑数据分析（TDA）是一种使用拓扑学技术对复杂的多维数据进行分析的数学方法。本综述总结了TDA在工业制造和生产领域的最新研究现状，并介绍了其关键优势和挑战，以及未来的潜力。同时讨论了TDA在工业应用领域的低利用程度，并呼吁进行更多研究。

该论文提出了一种名为Vaegan的新方法，利用生成式机器学习生成合成数据以支持复杂系统级高级综合设计空间探索实验。Vaegan使用VAE和GAN进行任务，并通过先进的数据集和度量标准进行评估。与之前的工作相比，Vaegan能够有效生成接近真实数据分布的合成高级综合设计空间数据。

为了推动反欺诈系统的发展，研究人员引入了一个客户级欺诈检测的数据集基准，该数据集遵守隐私指南，提供丰富的信息源，旨在弥补现有数据可用性方面的差距。

基于自监督对比学习的深度学习模型通过学习心脏核磁共振扫描伴随的放射学报告的原始文本中的视觉概念，展示了对人类心血管疾病和健康的全面评估。该模型在多个数据集上展示了卓越的性能，实现了包括左心室射血分数回归和35种不同病症的诊断等一系列任务，且仅需少量训练数据即可实现临床级诊断准确率。

本文调查了LLM在因果发现任务中的应用，回顾比较了现有的LLM利用方法，并强调了它们在推断因果结构中的创新使用。分析揭示了LLM在增强传统方法和作为不完善专家方面的优势和潜力，同时也揭示了当前实践中的挑战和限制。提出了未来研究方向，为LLM在因果研究中的潜力奠定了基础。

通过对地理空间机器学习预测结果和样本数据之间的差异度进行量化，在 0 到 100% 的区间内，基于对抗验证的方法可以准确度量差异度。此方法在合成和真实的数据集上测试，并逐渐增加差异度来研究其效果和普适性。测试结果表明该方法可以成功地量化整个数值范围内的差异度，并揭示出在地理空间机器学习预测中考虑特征空间差异度的重要性，以便选择更适合的交叉验证方法进行预测评估。

该研究论文提出了一种名为 Q-LEAR 的实用机器学习方法，通过一种新颖的特征集来减轻量子软件输出中的噪声错误，并与现有的基准 ML 方法进行比较，结果表明，与基准相比，Q-LEAR 在真实量子计算机和模拟器上的误差缓解平均提高了 25%。

通过数据分配感知性能模型和通信集合的数据移动预测，我们可以在多个 GPU 平台上训练机器学习工作负载，并且能够准确预测迭代训练时间，扩展到其他类型的机器学习工作负载，例如基于 Transformer 的自然语言处理模型，并能够生成洞察力，如快速选择最快的嵌入表分片配置。