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旅游业的AI人才大战正在加热
2025-06-23 12:17:31
求职者分析揭示了邮轮，酒店，主题公园和OTA等主要旅行公司正在积极雇用AI角色，这表明他们的战略专注于整合机器智能。本文介绍了Skift AI人才追踪器，该跟踪器解码LinkedIn职位发布以发现真正的公司AI开发项目。著名的例子包括皇家加勒比人推广其第一任首席AI官，奥兰多环球影城探索了主题公园中的AI应用程序，万豪设法设计了一个集中的消息传递平台，以供客座通信，并且Priceline悄悄地建立了AI旅行助理Penny。这些举动表明，确保AI顶级人才在整个旅游行业变得越来越重要。
求职者分析揭示了邮轮，酒店，主题公园和OTA等主要旅行公司正在积极雇用AI角色，这表明他们的战略专注于整合机器智能。本文介绍了Skift AI人才追踪器，该跟踪器解码LinkedIn职位发布以发现真正的公司AI开发项目。著名的例子包括皇家加勒比人推广其第一任首席AI官，奥兰多环球影城探索了主题公园中的AI应用程序，万豪设法设计了一个集中的消息传递平台，以供客座通信，并且Priceline悄悄地建立了AI旅行助理Penny。这些举动表明，确保AI顶级人才在整个旅游行业变得越来越重要。
2025-06-23 12:12:02
重新分解AI加入Russell2000®和Russell3000®指数，突破性年过度和战略联盟
2025-06-23 12:12:02
AI驱动的消费者参与公司Rekolve AI宣布将其包含在Russell2000®和Russell3000®指数中，此前达到了7000万美元的收入。这一里程碑强调了与Microsoft和Google与Microsoft和Google建立的战略合作伙伴关系的不断增长，从而将进一步的增长定位为年底超过1亿美元的ARR。
AI驱动的消费者参与公司Rekolve AI宣布将其包含在Russell2000®和Russell3000®指数中，此前达到了7000万美元的收入。这一里程碑强调了与Microsoft和Google与Microsoft和Google建立的战略合作伙伴关系的不断增长，从而将进一步的增长定位为年底超过1亿美元的ARR。
西门子涡轮增压器半导体和PCB设计
2025-06-23 12:10:31
在旧金山的DAC 2025上，西门子数字工业软件推出了用于EDA设计流的AI增强工具集，展示了AI如何提高生产率并加速半导体和PCB设计行业的市场时间。新系统提供安全，高级生成和代理AI功能，并通过可自定义的访问控制和灵活的部署选项完全集成到EDA工作流程中。西门子还利用NVIDIA技术进一步增强了EDA工作流程，从而在其Aprisa，Caliber Vision和Solido Products的投资组合中实现了显着的生产率增长和更快的创新。
在旧金山的DAC 2025上，西门子数字工业软件推出了用于EDA设计流的AI增强工具集，展示了AI如何提高生产率并加速半导体和PCB设计行业的市场时间。新系统提供安全，高级生成和代理AI功能，并通过可自定义的访问控制和灵活的部署选项完全集成到EDA工作流程中。西门子还利用NVIDIA技术进一步增强了EDA工作流程，从而在其Aprisa，Caliber Vision和Solido Products的投资组合中实现了显着的生产率增长和更快的创新。
2025-06-23 11:53:00
2025-06-23 11:00:08
2025-06-23 11:00:00
2025-06-23 10:51:11
评估机器学习水晶稳定性预测的框架
2025-06-23 10:43:02
Janosh Riebesell及其同事介绍了“评估机器学习水晶稳定性预测的框架”的文章，引入了一个全面的评估框架，用于评估机器学习模型在预测晶体稳定性方面的性能。主要重点是评估这些模型能够预测给定的原子构型是否会形成稳定的晶体结构，这对于材料发现和设计至关重要。###框架的关键组件1。**数据集（WBM数据集）**： - 作者利用WBM数据集，该数据集由32,599个成分组成，具有不同的化学势和体积。该广泛的数据集可确保对机器学习模型进行严格测试，从而在广泛的材料系统中进行。2。**评估指标**： - 该框架采用各种指标来评估模型性能，包括预测稳定结构（精度，回忆），排名错误和计算效率的准确性。3。**测试的机器学习模型**： - 在此框架内评估了几种机器学习模型，例如CGCNN，Alignn，Mace，Chgnet，Wrenformer等。4。**培训程序**： - 该研究包括针对不同模型的详细培训程序，以确保评估中的一致性和可重复性。5。**交叉验证和概括**： - 使用强大的交叉验证过程来测试模型在看不见的数据上的概括能力，以确保其性能指标可靠。###主要发现1。**模型性能**： - 该研究对每个模型在晶体稳定性预测的不同方面的性能进行了全面分析。2。**计算效率**： - 评估还考虑计算效率，这对于需要对材料进行大规模筛选的实际应用至关重要。3。**可传递性和鲁棒性**： - 该框架评估了模型从一个数据集到另一个数据集的可传递性，以及它们在不同条件下的鲁棒性（例如不同的化学势）。＃＃＃ 结论提出的评估框架为预测晶体稳定性的基准测试机器学习模型提供了标准化方法。这项工作对于旨在开发准确有效的材料预测工具的研究人员和从业人员很有价值。###未来方向 - 作者建议进一步的改进，例如合并更多多样化的数据集，探索替代培训方法，并将域知识整合到模型中。这项研究通过提供一种系统的方法来评估机器学习模型的晶体稳定性预测，从而有助于加速材料的发现和创新，从而大大提高了计算材料科学的领域。＃＃＃ 参考本文引用了许多先前的作品，这些作品有助于开发用于预测材料特性的ML模型，包括MP离子步骤快照和WBM等数据集以及H.-C.等关键人物的贡献。Wang，S。Botti，M。A. L. Marques，R。Ariento，F。A. Faber，A。S. Parackal，J。Blake Gibson，S。P. Ong，C。Chen，T。Xie和E. Dogus Cubuk。###致谢该研究感谢德国学术奖学金基金会（Studienstiftung），皇家学会，美国能源部科学办公室，伯克利实验室国家能源研究科学计算中心（NERSC），以及参与数据集开发的其他合作者和机构的贡献。
Janosh Riebesell及其同事介绍了“评估机器学习水晶稳定性预测的框架”的文章，引入了一个全面的评估框架，用于评估机器学习模型在预测晶体稳定性方面的性能。主要重点是评估这些模型能够预测给定的原子构型是否会形成稳定的晶体结构，这对于材料发现和设计至关重要。###框架的关键组件1。**数据集（WBM数据集）**： - 作者利用WBM数据集，该数据集由32,599个成分组成，具有不同的化学势和体积。该广泛的数据集可确保对机器学习模型进行严格测试，从而在广泛的材料系统中进行。2。**评估指标**： - 该框架采用各种指标来评估模型性能，包括预测稳定结构（精度，回忆），排名错误和计算效率的准确性。3。**测试的机器学习模型**： - 在此框架内评估了几种机器学习模型，例如CGCNN，Alignn，Mace，Chgnet，Wrenformer等。4。**培训程序**： - 该研究包括针对不同模型的详细培训程序，以确保评估中的一致性和可重复性。5。**交叉验证和概括**： - 使用强大的交叉验证过程来测试模型在看不见的数据上的概括能力，以确保其性能指标可靠。###主要发现1。**模型性能**： - 该研究对每个模型在晶体稳定性预测的不同方面的性能进行了全面分析。2。**计算效率**： - 评估还考虑计算效率，这对于需要对材料进行大规模筛选的实际应用至关重要。3。**可传递性和鲁棒性**： - 该框架评估了模型从一个数据集到另一个数据集的可传递性，以及它们在不同条件下的鲁棒性（例如不同的化学势）。＃＃＃ 结论提出的评估框架为预测晶体稳定性的基准测试机器学习模型提供了标准化方法。这项工作对于旨在开发准确有效的材料预测工具的研究人员和从业人员很有价值。###未来方向 - 作者建议进一步的改进，例如合并更多多样化的数据集，探索替代培训方法，并将域知识整合到模型中。这项研究通过提供一种系统的方法来评估机器学习模型的晶体稳定性预测，从而有助于加速材料的发现和创新，从而大大提高了计算材料科学的领域。＃＃＃ 参考本文引用了许多先前的作品，这些作品有助于开发用于预测材料特性的ML模型，包括MP离子步骤快照和WBM等数据集以及H.-C.等关键人物的贡献。Wang，S。Botti，M。A. L. Marques，R。Ariento，F。A. Faber，A。S. Parackal，J。Blake Gibson，S。P. Ong，C。Chen，T。Xie和E. Dogus Cubuk。###致谢该研究感谢德国学术奖学金基金会（Studienstiftung），皇家学会，美国能源部科学办公室，伯克利实验室国家能源研究科学计算中心（NERSC），以及参与数据集开发的其他合作者和机构的贡献。
2025-06-23 10:30:00