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Google Cloud AutoML是能够基于结构化数据自动构建和部署自定义机器学习模型的AI开发平台，使用图形界面，开发者无需深入的机器学习知识就可以训练出模型，并可以部署模型并调整规模。

AI软件开发推荐：2026年最新排行榜,自动化,软件开发

本研究针对中国东南沿海海水鱼养殖中的寄生虫病（如球虫病、苯胺虫病和 Trypanosoma 病），整合历史监测数据与 Copernicus 海洋气象再分析数据，提取水温、盐度、溶解氧等11个环境因子，构建 ANN、XGBoost等5种机器学习模型预测疾病风险。模型验证显示 ANN 和 XGBoost 的准确率达 86.7%-93.3%，并关联高盐度、水温升高、低溶解氧与密度过高的致病风险。基于此开发了 MarParPred 早预警平台，实现环境数据自动获取、风险可视化、预测及 AI 问答功能，为养殖决策提供支持。

当地时间4月16日，OpenAI宣布推出GPT-Rosalind，一个专为支持生物学、药物发现和转化医学研究而构建的前沿推理模型。GPT-R...

京东取得机器学习模型训练方法专利,专利,大数据,机器学习,京东集团,知名企业,技术有限公司

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文章探讨了在GPU算力（如H100）迅猛发展的背景下，结构化数据建模是否应从传统树模型（如XGBoost）转向基于深度学习的预训练范式。浙大与蚂蚁AIforData团队通过千亿级样本的实践表明：1）预训练模型在工业级表格数据上显著优于传统树模型；2）表格数据和用户行为序列均展现出明显的Scaling Law；3）通过KMLP架构和FOUND框架，结合数据压缩等技术，可有效突破算力与数据规模瓶颈。研究指出，随着算力天平倾斜，结构化数据建模的“平衡点”正被重新定义，或将迎来自己的“大模型时刻”。

浪潮通信申请基于机器学习的运营商DICT项目管控系统及方法专利，实现对DICT项目各阶段过程的自动化监控和故障预测,运维,自动化,运营商,机器学习,浪潮通信,管控系统,知名企业

（来源：DrugAI）引言：从经验走向理性，生物制造的“数字基石”在生命科学进入“按需设计”的合成生物学时代，如何精准地预测一个分子（配体）与蛋白质（受体）的结合模式，就像是在微观世界里寻找一把开启生命工厂大门的“钥匙”。这一过程被称为“分...