PhysioNet - Digitization of ECG Images

Extract the ECG time-series data from scans and photographs of paper printouts of the ECGs.

You will build models to extract time series data from Electrocardiogram (ECG) images. ECGs are used to diagnose and guide treatment for heart disease. They exist as physical printouts, scanned images, photographs, or time series. Medical-grade ECG software currently works best on time series. Tools for extracting time series from ECG images can help convert billions of ECG images collected globally over decades into data for training better diagnostic models to improve clinical outcomes.

Kaggle competition: https://www.kaggle.com/competitions/physionet-ecg-image-digitization

AI Forecasting Hackathon
Исследовательский хакатон от Apart Research (USA)

📍 Онлайн
🗓 31 октября – 2 ноября 2025
💰 Призы: $2,000

Apart Research проводит хакатон по разработке прогностических моделей AI.

Треки хакатона:
1️⃣ AI Capability Forecasting
2️⃣ Scenario Planning & Uncertainty:
3️⃣ Progress Monitoring & Early Warning:
4️⃣ Governance & Policy

Возможности для участников и победителей:
-Видимость и публикации: проекты победителей публикуются на сайте Apart Research и отлично смотрятся в портфолио
-Нетворкинг (US, Canada, Europe, MENA, Asia, Africa) и возможность стать частью команды Apart Research

Помощь участникам:
-Подготовка и поддержка: доступ к материалам, инфо-сессия и менторство
-Возможность собрать команду с участниками из других стран

🔗Подробности: тут
🔗Регистрация: тут
🔗Группа для участников с Казахстана: тут
🔗Discord channel для всех участников: тут

🔥 Kaspi Lab — Intensive Program for Applied AI Engineers

🚀 Старт программы: 14 ноября 2025
⏳ Длительность: 3 недели
📍 Формат: гибридный (Алматы)
🕐 Дедлайн подачи заявки: до 2 ноября 2025, 23:59
📩 Отборочное задание: с 3 по 9 ноября
📢 Результаты отбора: 12 ноября до 18:00

💡 Что такое Kaspi Lab:
Интенсив от Kaspi.kz, ориентированный на действующих ML-инженеров уровня middle/middle+, где ты прокачаешься в прикладном AI — от данных и экспериментов до продакшн-сервисов и MLOps.
Лучшие участники получат возможность стажировки и трудоустройства в командах Kaspi.kz.

📘 Программа обучения включает:
ML & DL Engineering — проектирование, валидация моделей, метрики, A/B-тесты, трекинг экспериментов.
Computer Vision / Visual Foundation Models — аугментации, transfer learning, сегментация, mAP/IoU, экспорт в ONNX/TensorRT.
Natural Language Processing & Understanding — пайплайны NLU, трансформеры, LoRA, BLEU/ROUGE, guardrails.
Generative AI & Multimodal LLMs — практики по генерации и работе с мультимодальными моделями.
Applied Research & AI Infrastructure — DVC/W&B, управление артефактами, Ray, стоимость владения.
Real-Time Serving / MLOps — CI/CD, Airflow, observability, оптимизация latency/throughput.

🧰 Инструменты:
PyTorch, Hugging Face, FAISS/pgvector, Docker, FastAPI, ONNX/TensorRT, DVC / W&B, Great Expectations, SQL.

💼 Финал программы:
📊 Демонстрация результатов
🤝 Интервью и стажировка (до 1 месяца)
💡 Возможность оффера от Kaspi.kz

👉 Подробнее и подать заявку:
hr.kaspi.kz/ai-engineers-lab

The top 100 papers
Nature explores the most-cited research of all time.

Richard Van Noorden,Brendan Maher& Regina Nuzzo
29 October 2014

Link: https://share.google/8lrwvEDdFaNaMuwyZ