机器学习

美国能源部托马斯-杰斐逊国家加速器为其主要设施–连续电子束加速器设施(CEBAF)的操作人员配备了一个新的工具，以帮助他们快速解决任何可能出现的问题。在初步测试中，该工具成功地利用机器学习，近乎实时地识别出有故障的加速器组件及其产生的故障。

亚马逊宣布开发了五项机器学习技术和服务，旨在帮助工业和制造业用户将智能嵌入其生产流程中，以提高效率，质量控制，安全性和工作场所安全。这些服务结合了机器学习，传感器分析和计算机视觉功能，以解决行业面临的常见技术挑战，并且被称为提供了最全面的云到边缘工业机器学习服务套件。

这是Andriy Burkov所著的《机器学习工程》一书。“如果您打算使用机器学习来大规模解决业务问题，很高兴您能接触到这本书。”

Igel–无需编程即可运行机器学习的CLI工具，目标是为所有人（无论是技术用户还是非技术用户）提供机器学习工具。

鉴于医生在为患者进行大肠镜检查时，有机率疏漏病人大肠中息肉，因此谷歌（Google）使用机器学习，改善大肠镜检查结果。谷歌所开发的深度学习C2D2方法，可通过捕捉影像深度对大肠进行3D重建，显示已被检测与未被检测的部位，借此提升检查覆盖率。

最近，清华大学化学系基础分子科学中心的罗三中教授研究团队依托ibond数据库丰富全面的pKa数据，采用机器学习策略开发了pKa全局预测模型，为快速获得可靠的pKa数据提供了解决方案。

香港中文大学（中大）计算机科学与工程学系的研究团队，将机器学习和自然语言处理等人工智能技术应用于基因表达调控的研究，开发崭新的「嵌入式基因表现框架」（Gene Expression Embedding frameworK，简称GEEK）。它可同时研究多种调控机制对基因表达的影响，突破以往只考虑单一或少量机制的传统研究模式。论文已刊登于国际权威科学期刊Nature Machine Intelligence，研究成果或可延伸至探索癌症的成因及治疗，推动医学发展。

机器学习算法部署平台Cortex发布版本更新，提供API自动扩展、多框架支持、运行日志传输，GPU和CPU基础设施均可使用，可以更方便快捷地将机器学习模型的预测结果用于生产环境。

随着美国防部对人工智能和机器学习(AI/ML)工具的需求与日俱增，洛马公司正在投资Fiddler等初创公司，其创新技术可帮助使用者理解自主系统在战场上如何工作(或失效)。

据美国每日科学网站12日报道，美国科学家借助一种强大的机器学习方法，通过筛选约2亿种化学物质，发现了数百种新冠肺炎候选药物。