美国政府问责署的发现自 2023 年 10 月联邦学生贷款还款在因新冠疫情而暂停三年半后恢复以来，截至 2024 年 1 月 31 日，约有一半的还款借款人（1,780 万）按时还款。这些借款人的贷款总额约为 7,060 亿美元。截至 2024 年 1 月 31 日，按状态划分的联邦学生贷款借款人还款人数 a延期和宽限都允许符合条件的借款人暂时推迟还款。延期适用于满足某些要求的借款人，例如现役军人或重返学校。宽限适用于遇到财务困难或满足某些要求的借款人，例如在美国志愿队或国民警卫队服役。b逾期借款人逾期一天或多天。注意：借款人的贷款状态可能不止一种。因此，不同贷款状态的借款人总数（3320 万
The hidden layers of transparency in UK HE assessment practices
作者 Chahna Gonsalves 和 Zhongan Lin 评估实践的透明度是英国高等教育部门的重要组成部分，但这个术语具有多层含义。这篇博文探讨了一项研究，该研究调查了……继续阅读 →
Embracing AI in Architectural Education and Practice
改变建筑教育 AI 也在改变建筑教育，为学生和专业人士提供先进的工具来提高他们的学习和实践能力。人工智能设计软件、在线平台和 VR 和 AR 等沉浸式技术提供了教授和学习建筑的新方法，使教育更容易获得和互动。案例研究：麻省理工学院的设计智能实验室 […] 文章《在建筑教育和实践中拥抱人工智能》首先出现在 happy future AI 上。
上个月，我在 Patreon 上发布了一个“办公时间视频”，内容是关于一篇研究本科生如何应对生物学入门课程焦虑的论文。你问什么是“办公时间视频”？这是对我们 Patreon 支持者的特别“感谢”。我们的博客、播客和可下载材料……
Customer Spotlight: Building a Competitive & Collaborative AI Practice in FinTech
Razorpay 使用 DataRobot 应对其最棘手的业务挑战、增强团队成员的能力并增强其竞争优势。文章《客户聚焦：在金融科技领域建立竞争性和协作性的 AI 实践》首先出现在 DataRobot 上。
Mathematica Expands State Medicaid and Maternal Health Practices with the Hiring of Gretchen Hammer
Gretchen Hammer 已加入 Mathematica，担任其健康部门的高级研究员。她将领导 Mathematica 的州医疗补助政策和计划研究及咨询服务实践，并领导该组织孕产妇保健实践的发展。
GAO 的发现美国国家老龄化研究所 (NIA) 的真实世界数据平台旨在通过汇编和分析真实世界数据来改进对阿尔茨海默病和相关痴呆症的研究。然而，在 2024 年 4 月 GAO 工作过程中，NIA 决定不为该数据平台提供资金。在 NIA 决定不为该平台提供资金之前，该研究所尚未完全实施真实世界数据平台成本估算或项目管理的关键领先实践（见表）。NIA 为真实世界数据平台成本估算和项目管理实施关键领先实践的程度关键领先实践评估可靠成本估算的特征（全面、有据可查、准确和可信）◔ 最低限度实施项目管理实践领域（治理、规划、需求开发和管理以及风险管理）◔ 最低限度实施来源：GAO 对美国国家老龄化研究所
Spectrum Management: Key Practices Could Help Address Challenges to Improving Receiver Performance
GAO 发现接收无线电信号的设备（接收器）可能容易受到来自进入无线电频谱环境的新服务和用户的干扰信号的影响。一些接收器可能无法拒绝在相邻和附近频谱带中传输的干扰信号，从而导致干扰（见图）。拥有更强大的接收器可以帮助提高频谱效率，使不同的服务能够更紧密地协同运行。然而，GAO 采访的利益相关者和专家指出，提高接收器性能面临一些挑战。例如，他们说，设计、采购或修改能够适应快速发展的频谱环境的接收器可能很困难。无法拒绝附近服务发送的干扰信号的接收器示例2023 年，作为提高频谱效率的更广泛努力的一部分，联邦通信委员会 (FCC) 制定了九项频谱管理原则，为非联邦接收器的用户设定了期望。具体来说，这些
Neural Network (MLP) for Time Series Forecasting in Practice | by Daniel J. TOTH | Jul, 2024
时间序列，更具体地说是时间序列预测，是专业人士和商业用户中非常熟悉的数据科学问题。存在几种预测方法，为了便于理解和更好地概述，可以将其归类为统计或机器学习方法，但事实上，对预测的需求如此之高，Daniel J. TOTH 于 2024 年 7 月发表的《神经网络 (MLP) 在时间序列预测中的应用》一文首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Neural Network (MLP) for Time Series Forecasting in Practice
特征工程和构建 MLP 模型的实用示例简介时间序列，更具体地说是时间序列预测，是专业人士和商业用户中非常著名的数据科学问题。存在几种预测方法，为了理解和更好的概述，可以将其归类为统计或机器学习方法，但事实上，对预测的需求如此之高，以至于可用的选项非常丰富。机器学习方法被认为是时间序列预测中最先进的方法，并且越来越受欢迎，因为它们能够捕捉数据中复杂的非线性关系，并且通常可以提高预测的准确性 [1]。一个流行的机器学习领域是神经网络领域。具体来说，对于时间序列分析，循环神经网络已被开发并应用于解决预测问题 [2]。数据科学爱好者可能会发现此类模型背后的复杂性令人生畏，作为你们中的一员，我可以说我也
Data Curation Practices to Minimize Bias in Medical AI
确保医疗 AI 应用的医疗保健结果公平公正 AI 训练数据中的潜在偏见来源。图片由作者创建。AI 偏见是指由于训练数据中的偏见，AI 系统对不同群体产生不平等结果时的歧视。如果不加以缓解，AI 和机器学习模型中的偏见会通过在决策算法中嵌入歧视，使历史上被边缘化的群体所面临的歧视系统化和加剧。训练数据中的问题，例如不具代表性或不平衡的数据集、数据中嵌入的历史偏见以及有缺陷的数据收集方法，会导致模型出现偏差。例如，如果贷款决策应用程序是根据历史决策进行训练的，但黑人贷款申请人在这些历史决策中受到系统性的歧视，那么该模型将在其决策中嵌入这种歧视模式。偏见也可能是在特征选择和工程阶段引入的，其中某些属
Azure DevOps Security Best Practices
Microsoft 的云服务 Azure DevOps 为软件开发项目从头到尾的团队合作提供了坚实的基础。安全性是当今软件开发环境中不可或缺的重要组成部分。随着公司采用 DevOps 来提高灵活性和效率，保护开发和部署管道比以往任何时候都更加重要。但是，拥有 […]
What Is Cloud Database Security? Types, Best Practices & Tools
有兴趣了解有关云数据库安全的更多信息吗？探索其优势、风险和最佳实践。文章《什么是云数据库安全？类型、最佳实践和工具》首先出现在 eSecurity Planet 上。
Hands-On Training in Cancer Cell Culture Techniques
研讨会将于 2024 年 7 月 25 日至 7 月 27 日在钦奈举行。
7 Steps to Put Aviation Safety Management Systems into Action
或者如何通过 7 个简单步骤创建航空 SMS 您可能熟悉 ICAO 9859 概述的 SMS 实施的 4 个阶段。在这里，我将以另一种方式将它们分解为 7 个步骤。要深入了解如何使用 SMS 实施的 4 个阶段，请从如何完成航空 SMS 实施的第 1 阶段开始。如果出于某种原因，这四个阶段与您不符，这里有另一种方法来构建航空服务提供商的 SMS。与 4 个阶段非常相似，这些步骤不是必须按顺序执行的。
