Onward Robotics Appoints Brendon Bielat as Chief Product Officer
自动化和机器人技术领导者拥有 Amazon Robotics、Walmart、Google 和 RightHand Robotics 20 多年的经验
Education Cannot Wait Interviews Dr. David Edwards, General Secretary of Education International
大卫·爱德华兹 (David Edwards) 博士是国际教育协会的秘书长，是世界各地教师和其他教育工作者的代言人。国际教育集团拥有 386 个成员组织，代表 178 个国家/地区超过 3250 万名教师和教育支持人员。阅读全文，“教育不能等待对国际教育集团秘书长戴维·爱德华兹博士的采访”，请访问 globalissues.org →
Education Cannot Wait Interviews Dr. David Edwards, General Secretary of Education International
大卫·爱德华兹 (David Edwards) 博士是国际教育协会的秘书长，是世界各地教师和其他教育工作者的代言人。国际教育集团拥有 386 个成员组织，代表 178 个国家/地区超过 3250 万名教师和教育支持人员。阅读全文，“教育不能等待对国际教育集团秘书长戴维·爱德华兹博士的采访”，请访问 globalissues.org →
Venture Forward gifts name multiple spaces within the new Princeton University Art Museum
新博物馆位于普林斯顿大学校园的中心地带，位于 Elm Drive 和 Chapel Drive 之间，沿着 McCosh Walk，大约将全球藏品的展览、保护、研究和解读空间增加了一倍。
新博物馆的美国艺术部分的名称是为了纪念已故的约翰·威尔默丁 (John Wilmerding)，他在普林斯顿大学建立了美国领先的美国艺术研究项目之一。安舒茨基金会的一份礼物命名了其中的五个画廊。
Robotics with Python: Q-Learning vs Actor-Critic vs Evolutionary Algorithms
为您的 RL 机器人构建自定义 3D 环境Python 机器人学：Q-Learning vs Actor-Critic vs Evolutionary Algorithms 帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
I Built an IOS App in 3 Days with Literally No Prior Swift Knowledge
我学到的关于氛围编码、AI 工具以及作为一名独立创业者的入门知识我在 3 天内构建了一个 IOS 应用程序，而实际上没有任何 Swift 知识，这篇文章首先出现在 Towards Data Science 上。
Light vehicle sales and transportation of goods: the next recession caution shoe may have dropped
- 作者：新政民主党 尽管昨晚签署了临时持续决议，让联邦政府在 1 月份重新开放，但不用说，经济统计数据的报告尚未恢复，这意味着今天上午预定的 10 月份消费者通胀和零售销售报告尚未发布。因此，我们必须继续依靠私人数据来了解当前的经济形势。停摆期间最重要的数据盲点之一是耐用品生产和购买。 According to the paradigm discussed by Prof. Edward Leamer 20 years ago, the typical procession of a downturn begins with housing, then durable goods such
JetBlue Airways Q3 2025 Financial Results: Strategic Momentum Despite Continued Losses
尽管 2025 年第三季度净亏损扩大，但捷蓝航空仍继续实现盈利。该航空公司通过其全面的 JetForward 计划展示了战略进展...
The Ultimate Guide to Power BI Aggregations
聚合是 Power BI 中最强大的功能之一 - 了解如何利用此功能来提高 Power BI 解决方案的性能这篇文章《Power BI 聚合终极指南》首先出现在 Towards Data Science 上。
How to Evaluate Retrieval Quality in RAG Pipelines (Part 3): DCG@k and NDCG@k
使用分级度量评估 RAG 管道的检索质量的第三部分也是最后一部分如何评估 RAG 管道中的检索质量（第 3 部分）：DCG@k 和 NDCG@k 首先出现在 Towards Data Science 上。
Make Python Up to 150× Faster with C
将性能关键型代码卸载到 C 而不放弃 Python 的实用指南。使用 C 将 Python 速度提高 150 倍一文首先出现在 Towards Data Science 上。
How to Build Agents with GPT-5
了解如何使用 GPT-5 作为数据上强大的 AI 代理。如何使用 GPT-5 构建代理一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Learning from failure to tackle extremely hard problems
这篇博文基于 BaNEL 的著作：Exploration Posteriors for Generative Modeling Use Only Negative Rewards。解决非常困难的问题机器学习研究的最终目标是推动机器在关键应用中超越人类的极限，包括下一代定理证明、算法问题解决和药物发现。标准配方包括：(1) 对现有数据进行预训练模型以获得基本模型，然后 (2) 使用衡量生成样本的质量或正确性的标量奖励信号对它们进行后训练。然而，对于这些问题的最困难的实例，我们遇到两个挑战： 稀疏性：基本生成模型获得接近于零的奖励信号。产生正奖励样本的概率可能非常低，以至于模型可能会经历大部分训练
There’s more to maths than arithmetic | Letters
凯莉·沃德 (Kayleigh Ward) 和理查德·蒙蒂思 (Richard Monteith) 对计算器使得适当的数学教育变得不必要的观点提出异议。西蒙·詹金斯 (Simon Jenkins) 坚持认为计算器使得适当的数学教育变得不必要，这让我感到困惑（我对英格兰学校课程“觉醒”审查的判断？这还不够激进，11 月 7 日）。数学不仅仅是学习事实和公式，它还教孩子如何解决问题、识别模式、逻辑思考和表达论点、解释数据并识别何时被误导。当他们第一次尝试解决方案不太正确时，它教会了他们继续尝试的韧性和信心。这些都是任何年轻人需要培养的重要生活技能，并且是计算器无法取代的。教育体系存在很多问题，包括
使用二进制、顺序感知措施评估 RAG 管道的检索质量如何评估 RAG 管道中的检索质量（第 2 部分）：平均倒数排名 (MRR) 和平均精度 (AP) 文章首先出现在 Towards Data Science 上。
