Building the future of construction analytics: CONXAI’s AI inference on Amazon EKS
CONXAI Technology GmbH 正在率先为建筑、工程和施工 (AEC) 行业开发先进的 AI 平台。在这篇文章中，我们深入探讨了 CONXAI 如何使用 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)、KServe 和 NVIDIA Triton 在 AWS 上托管最先进的 OneFormer 细分模型。
我们感谢 Vamshi Bharath Munagandla 在这次独家采访中分享他的见解，他是人工智能驱动的云数据集成和分析以及实时数据处理的领先专家。凭借在公共卫生数据集成、高等教育分析和商业智能方面的丰富经验，Vamshi 讨论了人工智能、云计算和预测分析如何重塑关键领域的决策[...]
Improving the External Validity of Conjoint Analysis
改变一种治疗属性对患者对该治疗的偏好有何影响？这是许多患者偏好研究感兴趣的关键问题。在实践中，这通常是通过估计改变一个配置文件属性的因果效应，同时对其余配置文件的分布进行平均来实现的……
Publication: Datenquellen für die Analyse von Berufen, Kompetenzen, Skills und Tasks
用于分析职业、能力、技能和任务的数据来源本出版物可用...
10 Essential SQL Commands for Data Analysis
SQL 中数据分析的基本命令是什么？本文将通过提及 10 个 SQL 命令来回答这个问题。
Economists Love Fables And Parables (Or, The Essence Of Economic Analysis)
诺贝尔经济学奖得主保罗·克鲁格曼在 20 世纪 90 年代的 Slate 杂志上写道：“经济理论不是权威人士制定的格言集合。主要是，它是一系列思想实验——如果你愿意的话，也可以称之为寓言——旨在以简化的方式捕捉经济过程的逻辑。当然，最终必须用事实来检验想法。但即使要知道哪些事实是相关的，你也必须在假设的环境中运用这些想法。”这是引用文章的链接：《偶然的理论家》。他有一个绝妙的例子，说明节省劳动力的技术如何不会增加失业率。罗切斯特大学经济学家史蒂文·兰兹伯格在他的《扶手椅经济学家：经济学与日常生活》一书中写道：“但正如伊索不久前发现的那样，现实的细节可以掩盖基本真理，而简单的虚构最好能揭示这些真
Variations In An Analysis Of Intensive Rent With One Type Of Land (Part 2/2)
5.0 偶然案例这篇文章是上一篇文章的延续。这是密集租金的数值示例。在这里，我先介绍五个偶然案例，然后描述技术选择分析如何随着农业中各种相对加价而变化。5.1 Epsilon 最大比例因子处的切换点在第一个偶然案例中，Alpha 和 Delta 的工资曲线在 Delta 利润率的最大比例因子处相交（图 7）。图 8 显示了租金曲线的图形。在任何更大的比例因子下，Delta 的租金都将为负值。这个偶然案例与利润率比例因子范围的质变有关，其中不存在任何成本最小化技术。工资边界由 Delta 和 Epsilon 技术的工资曲线组成，直到它们之间的切换点。工资边界就在那里结束。对于介于此切换点和 Al
How AI is Transforming the Retail Sector: The Role of Video Analytics
AI 已成为重塑全球行业不可或缺的工具，零售业也不例外。从增强客户体验到优化运营，AI 驱动的技术正在对整个零售生态系统产生深远影响。最引人注目的创新之一是视频分析，它通过使用计算机视觉，为零售商提供强大的洞察力，以了解 […]文章《AI 如何改变零售业：视频分析的作用》首次出现在 Unite.AI 上。
指纹代码是证明差分隐私下限的重要工具。它们已用于证明几个基本问题的严格下限，尤其是在“低准确度”制度下。然而，与重构/差异方法不同，它们更适合证明最坏情况下限，用于自然产生于指纹代码构造的查询集。在这项工作中，我们提出了一个证明指纹类型下限的通用框架，该框架允许我们根据查询集的几何形状定制该技术。我们的方法允许我们……
Variations In An Analysis Of Intensive Rent With One Type Of Land (Part 1/2)
图 1：农业中技术与加价的变化 1.0 简介这篇文章是上一篇文章的开端，要求相对加价位于单纯形上。这两篇文章旨在解释上面的图 1，该图总结了在给定农业中任何水平的相对加价的情况下，与非农业产业中的相对加价相比，技术选择分析的结果。我的演讲很长，我将其分成几篇文章。数值示例表明，地主的利益受到工业和农业中持续存在的进入壁垒以及工人和资本家之间的阶级斗争的影响。其他阶级关心资本家建立非竞争性市场结构的尝试，尽管不是以任何透明的方式。该示例还说明了远离切换点的多种成本最小化技术存在的可能性以及不存在成本最小化技术的可能性。在第一种情况下，有限数量的长期状态与给定的利润率一致。从这个意义上说，结果具有
The D to P Concept: A Computerized Model for Logistics Management Analysis
[本文首次发表于《陆军支援专业公报》，当时名为《陆军后勤人员》，第 2 卷，第 3 期（1970 年 5 月至 6 月）...
在这次独家采访中，我们探索了 Tomer Shiran 从塑造 MapR 的大数据运动到创立数据湖屋领域的领导者 Dremio 的历程。Tomer 分享了对开放式架构和人工智能创新的见解、推动 Dremio 成功的战略以及他对数据分析未来的愿景。了解 Dremio 如何赋能 […]
A Guide to Data Analysis in Python with DuckDB
了解如何使用 DuckDB 在 Python 中执行数据分析。
Image Data Collection for Climate Change Analysis
初学者指南埃特纳火山的卫星图像。来源：美国地质调查局 (USGS) 在 Unsplash 上的照片。I. 简介深度学习在地球观测中成功传播。它的成就导致了更复杂的架构和方法。然而，在这个过程中，我们忽略了一些重要的东西。拥有更多优质数据比拥有更好的模型更好。不幸的是，EO 数据集的开发一直很混乱。如今，它们有数百个。尽管我们努力编译数据集，但可以说它们散布在各处。此外，EO 数据已经激增以满足非常具体的需求。矛盾的是，这正是我们应该用它们前进的相反方向，特别是如果我们希望我们的深度学习模型更好地工作的话。例如，ImageNet 编译了数千张图像以更好地训练计算机视觉模型。然而，EO 数据比 I
Techniques for Chat Data Analytics with Python
第一部分：通信密度分析继续阅读 Towards Data Science »
OpenAI embeddings and clustering for survey analysis — a How-To Guide
如何从调查数据中获取见解并使用嵌入和大型语言模型提取主题继续阅读 Towards Data Science »
