一种共同的销售策略涉及让帐户高管（AES）积极联系并与潜在客户联系。但是，并非所有的接触尝试都有积极的效果：有些尝试不会改变客户的决策，而另一些尝试甚至可能会干扰所需的结果。在这项工作中，我们建议使用因果推断来估计与每个潜在客户联系并相应地制定联系政策的效果。我们从在线珠宝市场worthy.com上证明了这种方法。我们研究了有价值的业务流程，以确定相关的决策和结果，并对他们制定的方式进行正式的假设。使用因果工具，我们选择了一个决策点，改善AE接触活动似乎是有希望的。然后，我们制定了一个个性化的政策，建议仅与对其有益的客户联系。最后，我们在3个月内验证了A \ B测试中的结果，从而导致目标人群的项目交付率增加了22％（p值= 0.026）。现在，该政策正在持续使用。
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数据科学有可能改善各种垂直领域的业务。尽管狮子的数据科学项目使用了一种预测方法，但这些预测应成为决策。但是，这种两步的方法不仅是最佳的，甚至可能降低性能并使项目失败。另一种选择是遵循规范性的框架，在该框架中，行动是“第一公民”，以便该模型制定规定采取行动的政策，而不是预测结果。在本文中，我们解释了为什么规定的方法很重要，并提供了分步方法论：规定的画布。后者旨在改善项目利益相关者的框架和沟通，包括项目和数据科学经理，以成功地产生业务影响。
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超参数优化是识别给定的机器学习模型的适当的超参数配置的过程。对于较小的数据集，可以进行详尽的搜索；但是，当数据大小和模型复杂性增加时，配置评估的数量成为主要计算瓶颈。解决此类问题的有希望的范式是基于替代物的优化。此范式基础的主要思想考虑了超参数空间与输出（目标）空间之间关系的增量更新模型；该模型的数据是通过评估主学习引擎来获得的，例如基于计算机的模型。通过学习近似超参数目标关系，可以使用替代（机器学习）模型来评分大量的超参数配置，并探索除直接机器学习引擎评估的配置空间的一部分。通常，在优化初始化之前选择替代物，并且在搜索过程中保持不变。我们调查了在优化本身期间代孕物质的动态切换是否是选择最合适的基于计算机的大规模在线推荐的最合适的分解模型的实用相关性的明智概念。我们对包含数亿个实例的数据集进行了基准测试，以针对既定基线，例如随机森林和高斯基于过程的替代物。结果表明，替代转换可以提供良好的性能，同时考虑学习引擎评估较少。
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体育活动对于健康和福祉很重要，但只有很少的人满足世界卫生组织的体育活动标准。机器人运动教练的开发可以帮助增加训练的可及性和动力。用户的接受和信任对于成功实施这种辅助机器人至关重要。这可能会受到机器人系统和机器人性能的透明度的影响，尤其是其失败。该研究对与任务，人，机器人和相互作用（T-HRI）相关的透明度水平进行了初步研究，并进行了相应调整的机器人行为。在一部分实验中，机器人性能失败允许分析与故障有关的T-HRI水平的影响。在机器人性能中遇到失败的参与者表现出比没有经历这种失败的人的接受程度和信任水平要低。此外，T-HRI级别和参与者群体之间的接受度量存在差异，这暗示了未来研究的几个方向。
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最近显示外部眼睛照片显示出糖尿病性视网膜疾病和HBA1C升高的迹象。在本文中，我们评估外部眼睛照片是否包含有关其他系统性医疗状况的信息。我们开发了一个深度学习系统（DLS），该系统将外部眼睛的照片作为输入，并预测多个全身参数，例如与肝脏有关的参数（白蛋白，AST）；肾脏（EGFR使用无种族的2021 CKD-EPI肌酐方程，尿液ACR）；骨与矿物质（钙）;甲状腺（TSH）;和血数（HGB，WBC，血小板）。开发利用了49,015例糖尿病患者的151,237张图像，在加利福尼亚州洛杉矶县的11个地点接受糖尿病眼镜筛查。评估重点是9个预先指定的全身参数，并利用了3个验证集（a，b，c），涵盖了28,869名患有和没有糖尿病的患者，在加利福尼亚州洛杉矶县和大亚特兰大地区的3个独立地点进行了眼睛筛查。我们将结合了可用临床人口统计学变量的基线模型（例如年龄，性别，种族/种族，糖尿病年）进行了比较。相对于基线，DLS在检测AST> 36，钙<8.6，egfr <60，HGB <11，血小板<150，ACR> = 300和WBC <4时，在检测AST> 36，钙<8.6，Egfr <60，HGB <60，HGB <60，calcium <8.6，Egfr <60，calcium <8.6和wbc <4时，达到了统计学上的显着性能，并且类似于开发集的人口），其中DLS的AUC超过基线的AUC，增长了5.2-19.4％。在验证集B和C方面，与开发集相比，患者人群的差异很大，DLS的表现优于ACR> = 300的基线，而HGB <11升至7.3-13.2％。我们的发现提供了进一步的证据，表明外部眼睛照片包含跨越多器官系统的全身健康生物标志物。需要进一步的工作来研究这些生物标志物是否以及如何转化为临床影响。
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文本生成模型已成为许多研究任务，尤其是句子语料库的生成焦点。但是，了解自动生成的文本语料库的属性仍然具有挑战性。我们建议一组检查生成文本语料库的属性的工具。将这些工具应用于各种生成的语料库中，使我们能够对生成模型的属性获得新的见解。作为我们特征过程的一部分，我们发现了两种主要生成技术产生的语料库存在显着差异。
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