Icelandair Announces New Flights to Istanbul, Strengthens Turkish Airlines Codeshare
冰岛航空从 2025 年 9 月起每周开通 4 次飞往伊斯坦布尔的航班，通过土耳其航空枢纽扩大冰岛与亚洲之间的联系。文章冰岛航空宣布开通飞往伊斯坦布尔的新航班，加强土耳其航空代码共享首先出现在 Aviation A2Z 上。
Measuring Training Impact With A No-Code/Low-Code LMS: A Guide
了解无代码/低代码 LMS 工具如何帮助跟踪培训效果、获得可操作的见解并轻松提高员工绩效。本文首次发表于 eLearning Industry。
Sports Heroes Who Served: Baseball Hall of Famer Served in World War II
陆军PFC。福斯特·约瑟夫·塞耶斯（Foster Joseph Sayers）一手杀死了大约十二名德国士兵，以帮助他的同志在第二次世界大战的战斗中生存。赛人在混乱中失去了生命，但他的英勇使他获得了荣誉勋章。
DeepMind 在受到批评后发布了 AlphaFold3 的完整代码，而新的 CRAB 菌株引发担忧，特朗普的政策威胁到环境进步。文章《每日剂量：谷歌 DeepMind 延迟发布 AlphaFold3 代码；研究警告传播耐卡巴培南 CRAB 菌株。》首次出现在《科学询问者》上。
AdaBoost Classifier, Explained: A Visual Guide with Code Examples
集成学习将权重放在最需要的地方随机森林解释：带有代码示例的可视化指南每个人都会犯错 — 即使是机器学习中最简单的决策树。AdaBoost（自适应增强）算法不会忽略它们，而是会做一些不同的事情：它从这些错误中学习（或适应）以变得更好。与一次生成多棵树的随机森林不同，AdaBoost 从一棵简单的树开始，并识别它错误分类的实例。然后，它构建新的树来修复这些错误，从错误中学习并在每一步中变得更好。在这里，我们将准确说明 AdaBoost 如何进行预测，通过结合有针对性的弱学习者来增强力量，就像将集中锻炼变成全身力量的锻炼程序一样。所有视觉效果：作者使用 Canva Pro 创建。针对移动设备进行了优
Nokia vs IntelBroker: компания раскрывает правду об утечке исходного кода
诺基亚终于处理了对其合作伙伴系统的耸人听闻的黑客攻击事件。
Random Forest, Explained: A Visual Guide with Code Examples
集成学习使用随机树进行复杂的预测决策树分类器说明：带有代码示例的可视化指南，适合初学者决策树是机器学习的一个很好的起点 — — 它们清晰且有意义。但有一个问题：它们在处理新数据时往往效果不佳。预测可能不一致且不可靠，这在您尝试构建有用的东西时是一个真正的问题。这就是随机森林的用武之地。它吸收了决策树的优点，并通过将多棵树组合在一起使它们更好地工作。它已成为许多数据科学家最喜欢的工具，因为它既有效又实用。让我们看看随机森林是如何工作的，以及为什么它可能正是您下一个项目所需要的。现在是时候停止迷失在树木中，看看森林的真面目了 — — 这是您在机器学习中的下一个可靠工具。所有视觉效果：作者使用 Ca
Airports back Virgin’s Qatar wet lease despite codeshare concerns
在澳大利亚机场协会向 ACCC 提交的提案中，首席执行官 Simon Westaway 表示，维珍航空湿租卡塔尔航空飞机的计划将增加国际客运和货运能力。
Integrate foundation models into your code with Amazon Bedrock
大型语言模型 (LLM) 和基础模型 (FM) 的兴起彻底改变了自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI) 领域。这些强大的模型经过大量数据训练，可以生成类似人类的文本、回答问题，甚至参与创意写作任务。但是，从头开始训练和部署此类模型是 […]
NOKIA расследует кражу исходного кода компании
IntelBroker 黑客已经渗透到诺基亚的核心 - 但他是在虚张声势吗？
The Best Technology For Remote Working: No-Code/Low-Code Tech
使用无代码/低代码平台为远程团队提供支持，以增强协作、生产力和敏捷解决方案，而无需复杂的编码。本文首次发表于 eLearning Industry。
Riyadh Air India Priority, Codeshare with Cathay Pacific and More
在宣布大幅扩建机队后，利雅得航空 (RX) 首席执行官托尼·道格拉斯 (Tony Douglas) 将印度定位为沙特阿拉伯最新航空公司的战略重点。文章《利雅得印度航空优先权、与国泰航空的代码共享等》首次出现在 Aviation A2Z 上。
继 2024 年 4 月签署谅解备忘录 (MoU) 后，马来西亚航空和靛蓝航空很高兴建立战略代码共享合作伙伴关系，旨在加强连通性并提升其在马来西亚和印度主要枢纽的旅客体验。通过这一合作伙伴关系，马来西亚航空的乘客将能够更广泛地访问印度境内的目的地，因为该航空公司的航班代码“MH”将 […]
Data Leakage in Preprocessing, Explained: A Visual Guide with Code Examples
数据预处理预处理管道泄漏的 10 种隐秘方式在我教授机器学习的经验中，学生经常会遇到同样的问题：“我的模型表现很好——准确率超过 90%！但是当我将其提交给隐藏数据集进行测试时，它现在不那么好了。哪里出了问题？”这种情况几乎总是指向数据泄漏。当测试数据中的信息在数据准备步骤中潜入（或泄漏）到您的训练数据中时，就会发生数据泄漏。这通常发生在常规数据处理任务中，而您没有注意到。当发生这种情况时，模型会从它不应该看到的测试数据中学习，从而使测试结果具有误导性。让我们看看常见的预处理步骤，看看数据泄漏时究竟会发生什么——希望您可以在自己的项目中避免这些“管道问题”。所有视觉效果：作者使用 Canva
Predictive Power Score: Calculation, Pros, Cons, and JavaScript Code
该项目旨在了解一般相关性，并使用 Brain.js 和 Tensorflow.js 在 Web 浏览器中测试神经网络继续阅读 Towards Data Science »
这篇文章介绍了一种从不同的云环境（例如 Google Cloud Platform (GCP) BigQuery）中提取数据的架构方法，无需移动数据。这最大限度地降低了在云环境之间移动数据所涉及的复杂性和开销，使组织能够访问和利用其不同的数据资产进行 ML 项目。我们重点介绍了使用 Amazon Athena Federated Query 从 GCP BigQuery 提取数据、使用 Amazon SageMaker Data Wrangler 执行数据准备，然后使用准备好的数据在无代码 ML 界面 Amazon SageMaker Canvas 中构建 ML 模型的过程。
