谷歌的设备屏保照片主要来自员工而非专业摄影师。自2020年起，谷歌每年征集员工提交最佳照片，经过评审后选出适合的作品，评审标准关注照片的适宜性与和谐性，避免刺激或误解的图像。

本研究解决了在穆斯林国家对清真化妆品需求上面临的挑战，特别是以前的研究主要关注单一成分的分析，忽略了化妆品与成分之间复杂的高阶关系。我们提出的HaCKG框架利用化妆品的知识图谱明确建模并捕捉这些关系，通过预训练的关系图注意网络模型，显著提升了清真状态预测的准确性。我们的实验证明了该模型在清真预测任务上优于现有的最先进方法。

本文介绍了个性化可持续农业的定义和实践，并利用因果机器学习技术估计了立陶宛田间土壤有机碳含量在可持续农业实践方面的异质性影响。该研究提供了数据驱动的视角，扩大了全球碳汇，为实现可持续农业的目标提供了帮助。