根据总务省12月27日发布的劳动力调查，2024年11月失业率为2.5%，与上月持平（QUICK计算/预先预测：2.5%，我们的预测也是2.5%）就成了。劳动力环比增加13万人，就业人数环比增加10万人，失业人数环比增加1万人，达到172万人（均为季节调整值）。尽管失业率持平，失业人数略有增加，但随着更多人进入劳动力市场，就业人数较上月继续增加，可予以积极评价。就业人数比上年增加34万人（10月：增加42万人），连续第28个月增加。按性别分，男性较上年增加8万人，三个月来首次增加；女性较上年增加27万人，连续第33个月增加。就业女性人数（经季节调整）环比增加1万人，达到3100万人，连续第四个
雇用関連統計24年10月－女性の雇用は正規化を伴いながら拡大が続く
总务省11月29日发布的劳动力调查显示，2024年10月失业率为2.5%，环比上升0.1个百分点（QUICK计算及提前预测：2.5%） ，我们的预测是 2.4) %)。劳动力环比增加18万人，就业人数环比增加16万人，失业人数环比增加3万人，达到171万人（均为季节调整值）。尽管失业率上升，但情况还不错，随着更多人进入劳动力市场，就业人数不断增加。就业人数比上年增加42万人（9月份：比上年增加27万人），连续27个月增加，增幅比上月扩大。按性别分，女性比上年增加46万人，连续第32个月增加；男性比上年减少4万人，连续第2个月减少。女性就业人数（经季节调整）环比增加5万人，达到3099万人，连续
构建 PubMed 列出的心血管疾病研究出版物数据集的分步说明作者拍摄照片挑战当我开始撰写硕士论文“与 NIH 资助的心脏病研究中有影响力的科学出版物相关的因素”时，第一个任务是构建一个原始数据集来研究。为了实现这一目标，我求助于 PubMed，这是美国国家医学图书馆 (NLM) 提供的免费研究数据库，用于访问生物医学文献。数据集需要满足几个特定标准，包括：跨越尽可能长的时间段。包括由国立卫生研究院 (NIH) 资助的研究。专注于心血管疾病研究出版物。提供有关第一作者的详细信息，例如其全名、性别、机构隶属关系和研究机构所在的国家/地区。包含每篇文章收到的引用次数、NIH 百分位排名、文章中的总
Thermography Conversion for Optimal Noise Reduction
摘要：原始热辐射方面的计算机视觉应用受字节大小限制。对原始图像进行规范化可降低可能有助于计算机处理算法的功能复杂性。这项工作探索了一种将 16 位有符号整数 (I16) 规范化为无符号 8 位 (U8) 的方法，同时保持原始数据集与影响热异常可检测性的环境参数之间的相关系数的完整性。
Mapping economic data: From macro to micro, official statistics coverage set for a deeper dive soon
统计和计划实施部 (MoSPI) 计划通过吸纳各州参与并使用基于网络的调查等技术汇编原始数据，得出区级估计值。一位高级政府官员告诉《印度经济时报》：“我们将在区级提供更多估计值。到明年 1 月，每项调查都应提供国家、州和区级估计值。”目前，州级数据（如 GSDP（州国内生产总值））可用，但区级详细信息稀少。一些州已开始朝这个方向努力，但区级缺乏全面的数据源。
What is a Data Product and why do you need them?
组织正在寻找最简单的公式来将原始数据转换成无限有价值的东西。这就是数据产品的用武之地。它们将复杂的数据集转化为可操作的见解，使组织能够迅速做出明智的决策。 Gartner 的 2024 年数据和分析炒作周期将数据产品置于“膨胀预期的峰值”曲线上。[…]文章什么是数据产品以及为什么需要它们？首先出现在 SAAL 上。
“La Mandria” 地区自然公园（意大利西北部）蜘蛛物种清单（蛛形纲：蜘蛛目）摘要我们列出了“La Mandria”地区自然公园（意大利皮埃蒙特都灵省）的蜘蛛物种清单，主要基于 2022 年至 2023 年期间收集的原始数据。蜘蛛样本取自公园最具代表性的栖息地中的陷阱和敲打托盘。从 iNaturalist 的观察和现有文献数据中，我们添加了少量其他物种。我们报告了总共 149 个物种，代表 100 个属和 28 个科。其中 37 个物种是首次在都灵省发现，12 个物种是皮埃蒙特的新物种。最具代表性的科是 Lycosidae 和 Linyphiidae，其次是 Gnaphosidae 和
A Powerful EDA Tool: Group-By Aggregation
照片由 Mourizal Zativa 在 Unsplash 上拍摄了解如何使用分组聚合从数据中发现见解探索性数据分析 (EDA) 是数据分析师的核心能力。每天，数据分析师的任务都是发现“看不见的”东西，或者从浩瀚的数据中提取有用的见解。在这方面，我想分享一种我认为有助于从数据中提取相关见解的技术：分组聚合。为此，本文的其余部分将安排如下：Pandas 中分组聚合的解释数据集：大都会州际交通大都会交通 EDA分组聚合分组聚合是一种数据处理技术，包含两个步骤。首先，我们根据特定列的值对数据进行分组。其次，我们在分组数据上执行一些聚合操作（例如，求和、平均值、中位数、唯一计数）。当我们的数据很细粒
AutoML with AutoGluon: Transform Your ML Workflow with Just Four Lines of Code
AutoML 与 AutoGluon：仅用四行代码实现的 ML 工作流AutoGluon 如何主导 Kaggle 竞赛以及您如何击败它。用四行代码击败 99% 数据科学家的算法。由 DALL-E 生成的图像在两项热门的 Kaggle 竞赛中，AutoGluon 仅在对原始数据进行 4 小时的训练后就击败了 99% 的参赛数据科学家（AutoGluon 团队。“AutoGluon：用于文本、图像和表格数据的 AutoML。” 2020）这句话摘自 AutoGluon 研究论文，完美地概括了我们今天将要探索的内容：一个以最少的编码提供令人印象深刻的性能的机器学习框架。您只需要四行代码即可设置完整的
High Quality Data Essential for Training A.I. Models
将此上下文添加到原始数据的过程称为数据标记，被认为是训练机器学习算法的关键步骤。
High Quality Data Essential for Training A.I. Models
将此上下文添加到原始数据是一个称为数据标记的过程，被认为是训练机器学习算法的关键步骤。...。。→ 阅读更多：训练人工智能模型必不可少的高质量数据
5 Key Characteristics of Data Quality for Asset Management
正如数学家 Clive Humby 所说，“数据是新的石油。” 就像石油一样，我们需要提炼和处理我们的数据以使其有用——但这个概念缺少了基础的第一步。在开始分析或运行人工智能 (AI) 算法之前，首先确保“石油”的质量至关重要。人工智能的一个经常被忽视的方面是算法无法区分好数据和坏数据。相反，它基于逻辑工作，从提供的数据中的模式中学习。稳健、高质量的数据集对于训练和验证至关重要，可确保 AI 模型准确可靠。如果数据不足，分析和算法可能会将您引向错误的道路。了解原始数据的来源对于了解输出是否有价值、值得信赖、可靠和可操作至关重要。
Stock market signals with Chat GPT 4
这是我使用 Chat GPT 4 进行定量分析的第三个用例。另外两个用例，关于欧元区通胀和使用宏观数据的时间序列回归，可以在这里和这里找到。我进入这个行业时，担任 Variant Perception 的研究主管，这是一家专门从事量化交易模型、资产配置工具和交易信号分析等研究机构。在我的分析中，一个反复出现的工具是二元信号，用于识别资产类别、股票或经济数据系列的转折点。这个想法很简单。首先，创建一个二元指标，如果数据中的某个阈值向上或向下突破，则取 1，否则取 0。其次，调查这种信号发出后会发生什么，无论是在原始数据集中还是映射到单独的数据集。您可以将跨数据集的信号组合起来以获得一系列滚动信号
A handy guide to Synthetic Data, its uses, risks, and applications
随着技术的进步，ML 模型使用的数据已经短缺。为了填补这一空白，大量合成数据/人工数据被生成或模拟来训练 ML 模型。原始数据收集虽然高度可靠，但通常成本高昂且耗时，因此对模拟数据的需求日益增长 […]
Hacking deep learning: model inversion attack by example
与其他应用程序相比，深度学习模型似乎不太可能成为隐私攻击的受害者。但是，存在确定实体是否在训练集中使用的方法（称为成员推理的对抗性攻击），并且“模型反转”下包含的技术允许仅根据模型输出（有时是上下文信息）重建原始数据输入。这篇文章展示了模型反转的端到端示例，并探讨了使用 TensorFlow Privacy 的缓解策略。
虽然当原始数据和代码可用时，科学研究中的计算可重复性通常是可预期的，但缺乏复制先前研究的能力 - 或通过不同的数据查看相同的科学问题获得一致的结果 - 更加微妙美国国家科学、工程和医学院的一份新的国会授权报告称，有时可以帮助科学发现的过程。
