Does Privacy Regulation Compromise the Public Good?
数据使用监管必须在数据驱动工具的好处与人类的隐私权之间取得平衡。文章《隐私监管是否损害了公共利益？》首先出现在美国企业研究所 - AEI 上。
For Conservative “Supply-Siders” to Embrace Tariffs Is Super Weird
尽管供应方思想已经存在了半个世纪，并且从亚当·斯密开始已经有了 250 年的经济思想，但供应方现在却在没有数据驱动、经验原因的情况下接受关税作为促进增长的政策，这真是太奇怪了。文章《保守派“供应方”接受关税是超级奇怪的》首先出现在美国企业研究所 - AEI 上。
Maximizing Data Visualization from Data Mining Results for Better Decision-Making
最大化数据可视化。在不断发展的商业和数据驱动决策领域，有效可视化数据挖掘结果的能力已成为一项关键技能。数据可视化是将复杂数据转化为清晰、有影响力的见解以推动战略决策的艺术。通过掌握数据可视化的力量，专业人士可以释放其数据挖掘工作的真正潜力，使他们能够 [...]
The Role of AI in the Search for Extraterrestrial Life
人工智能如何彻底改变对外星生命的探索人工智能正在改变对外星生命的探索，它帮助科学家分析大量宇宙数据、发现系外行星并探测地球以外潜在的生命迹象。从识别遥远大气层中的生物特征到解释来自太空的复杂无线电信号，人工智能先进的机器学习算法正在为寻找外星人开辟新的可能性。随着太空探索的进展，人工智能在探索未知领域中的作用将继续改变游戏规则，回答一个古老的问题：我们是孤独的吗？宇宙中的人工智能宇宙中的人工智能：改变对外星生命的探索几个世纪以来，对外星生命的探索一直让人类着迷，早期的猜测受到神话和哲学沉思的驱动。然而，在现代科学时代，技术的进步已将这一探索转变为一项技术含量高、数据驱动的事业。人工智能 (
IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 5, Issue 10, October 2024
1) 基于 Transformer 的计算机视觉生成对抗网络：综合调查作者：Shiv Ram Dubey、Satish Kumar Singh页数：4851 - 48672) 数据驱动技术在智能家居社区规划、需求侧管理和网络安全中的应用作者：Dipanshu Naware、Arghya Mitra页数：4868 - 48833) 针对物体检测系统的中间人攻击作者：Han Wu、Sareh Rowlands、Johan Wahlström页数：4884 - 48924) 夜间色热语义分割的测试时间自适应作者：Yexin Liu、Weiming Zhang、Guoyang Zhao、Jinjing
Boost post-call analytics with Amazon Q in QuickSight
在这篇文章中，我们将向您展示如何解锁强大的通话后分析和可视化，使您的组织能够做出数据驱动的决策并推动持续改进。
Mathematical Fairness: Addressing Bias in Algorithms
数学在解决算法偏见和确保公平方面的作用数学公平解决了算法偏见日益增长的担忧，这种偏见可能导致招聘、贷款和刑事司法等领域的歧视。通过使用数学技术来检测和减轻数据和模型设计中的偏见，我们可以确保自动决策的结果更加公平公正。这个新兴领域将道德反思与高级算法相结合，以促进人工智能驱动系统的公平性、透明度和问责制。算法偏见的数学解决方案数学公平：解决算法偏见，实现公正社会在算法和自动决策系统日益影响社会结果的时代——无论是批准贷款、确定保释金、雇用候选人，还是决定如何策划新闻提要——算法的公平性问题已成为一个紧迫的问题。由于这些系统由数学模型和数据驱动，因此要确保其中的公平性，需要深入了解偏见是如何产生
Quantitative Finance: Mathematical Tools for Predicting Market Movements
量化金融结合了数学模型、统计学和计算技术来预测市场走势和管理金融风险。它使用随机过程、期权定价模型和机器学习等工具来分析市场数据并做出明智的交易和投资决策。让我们来探索量化金融中用于预测市场走势的关键数学概念和工具。量化金融中的数学工具量化金融：利用数学模型驾驭金融市场量化金融是一个整合数学模型、统计方法和计算技术来分析金融市场和预测价格走势的领域。随着金融市场日益复杂，使用量化技术对于在交易、风险管理和投资中做出明智的决策至关重要。这些数学工具将金融转变为一门更系统、更数据驱动的学科，在资产定价、投资组合优化和风险管理等领域提供理论见解和实际应用。在本文中，我们将探讨量化金融中用于预测市场走
Economists receive 2024 Nobel for work on institutions and economic prosperity
经济学家长期以来一直对哪些制度（从政府法律到社会习俗）最有利于繁荣的问题着迷。然而，对许多人来说，尚不清楚计算技术推动的实证数据驱动研究的繁荣将如何解决……继续阅读经济学家因在制度和经济繁荣方面的工作获得 2024 年诺贝尔奖，该帖子首先出现在 Reason Foundation 上。
What is Big Data? Key Elements and Its Role in the Aviation Environment
大数据已经改变了包括航空业在内的各个行业。它通过实现数据驱动的决策来提供竞争优势。但究竟是什么？帖子什么是大数据？关键要素及其在航空环境中的作用首先出现在航空相关帖子、航空先驱和航空事故上。
NATO steps up Alliance-wide secure data sharing
周四 (2024 年 10 月 17 日)，北约启动了一项新举措，以促进快速、大规模的安全数据共享，从而进一步增强态势感知和数据驱动的决策。
Toxicological screening made simple
为了简化毒理学评估、测试和监管咨询流程，Broughton 推出了最新版本的 Tox HQ，这是一款在线数据驱动工具，允许客户保密地提交其产品进行毒理学评估。 Tox HQ 充当化学品存储库，存储化学品的属性、危害评估、基于健康的指导值和毒理学信息，以及构建混合物和配方的工具……
Building a Future Ready Workforce with Joshua Wright
在本期《教育趋势》中，Mike Palmer 与 Lightcast 增长、教育和政府执行副总裁 Josh Wright 坐下来讨论未来的工作和劳动力人口结构变化。我们深入探讨了 Lightcast 的报告“风暴来袭：打造一支面向未来的劳动力队伍，以应对迫在眉睫的劳动力短缺”。Josh 分享了对劳动力面临的人口短缺问题的见解，包括婴儿潮一代的加速退休、出生率下降和劳动力参与率下降。我们探讨了这些趋势对各个行业和地区的潜在影响，以及可能的解决方案，例如自动化、移民和改进职业导航。对话强调了社区学院和当地劳动力发展计划在应对这些挑战中的关键作用。关键要点：由于人口结构的变化，美国正面临严重的劳动力
How to Perform A/B Testing with Hypothesis Testing in Python: A Comprehensive Guide
使用实用 Python 示例制定数据驱动决策的分步指南继续阅读 Towards Data Science »
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 35, Number 10, October 2024
1) 确定适合机器学习模型的知识产权保护机制：水印、指纹识别、模型访问和攻击的系统化作者：Isabell Lederer、Rudolf Mayer、Andreas Rauber页数：13082 - 131002) 面向可解释的情感计算：综述作者：Karina Cortiñas-Lorenzo、Gerard Lacey页数：13101 - 131213) 从多个角度回顾凸聚类：模型、优化、统计属性、应用和连接作者：Qiying Feng、C. L. Philip Chen、Licheng Liu页数：13122 - 131424) 高光谱图像去噪：从模型驱动、数据驱动到模型数据驱动作者：Qian
Digital Experience: Agency Compliance with Statutory Requirements
GAO 发现的内容《21 世纪综合数字体验法案》（21 世纪 IDEA）要求联邦网站和数字服务具有可访问性、一致性、不重复性、可搜索性、加密性（安全连接）、用户数据驱动性（围绕用户需求设计）、可定制性和移动友好性。24 个 1990 年《首席财务官法案》（CFO Act）机构在 2022 年和 2023 年提交的报告并未一致解决这八项现代化要求的实施问题。在 24 家机构每年要报告的 192 项要求中，这些机构在 2022 年解决了 84 项，在 2023 年解决了 109 项。其余要求要么未在报告中提及（即未明确提及进展），要么由于缺少报告而未报告。1990 年《首席财务官法案》24 家机构
В Москве проходит IX форум «Управление данными — 2024»
第九届年度论坛致力于组织数据工作的战略方面，展示了俄罗斯企业和组织在实施数据驱动方法方面深厚的专业知识和丰富的经验。
Using Insights to Support Older Learners
高等教育中成人学习者的增加需要采用数据驱动的方法来满足他们的独特需求。为了有效地支持成人学习者，机构可以利用信息交换所的学习者洞察解决方案。
