Google Data Analytics Professional Certificate: An In-Depth Review
Google 数据分析专业证书：全面见解Google 数据分析专业证书已成为有志进入数据分析领域的人士的重要证书。此证书通过 Coursera 提供，为学习者提供从事数据分析职业所需的基础技能和实践知识。在本文中，我们将详细回顾 Google 数据分析专业证书课程，将其分解为全面的要点，以帮助您了解其价值和影响。Google 数据分析专业证书计划：概述Google 数据分析专业证书是一项在线培训计划，专为数据分析经验很少或没有经验的初学者设计。该课程涵盖数据分析中的关键概念、工具和技术，帮助学习者在 6 个月内（平均每周 10 小时）掌握工作所需的技能。该计划在 Coursera 上举办，
Addressing AI Skepticism in Healthcare: Overcoming Obstacles To Secure Communication
医疗保健领导者热衷于拥抱人工智能，部分原因是为了跟上竞争对手和其他行业的步伐，但更重要的是，为了提高效率和改善患者体验。然而，只有 77% 的医疗保健领导者真正相信人工智能能使他们的业务受益。虽然人工智能聊天机器人擅长处理日常任务、处理数据和总结信息，但受到严格监管的 […] 文章《解决医疗保健领域的人工智能怀疑论：克服安全通信的障碍》首次出现在 Unite.AI 上。
A Billion Times Faster: Laser Neurons Ignite the Future of AI
研究人员设计了一种基于激光的人工神经元，可以模拟生物级神经元的复杂功能，处理数据的速度比其自然对应物快 10 亿倍。这项创新可以通过实现超快数据处理和显着的节能来彻底改变人工智能和计算。基于激光的人工神经元 科学家们已经创造了一种基于激光的人工神经元 [...]
Why IoT needs edge computing for growth | Viam
物联网边缘计算在本地处理数据，以获得实时洞察、减少延迟和提高可靠性。了解它对于需要速度和效率的行业至关重要的原因。
2D graphene spin valve leverages van der Waals magnet proximity for efficient spintronics
石墨烯，尤其是其最纯净的形式，长期以来一直被认为是开发自旋电子器件的有前途的材料。这些设备利用电子的固有角动量（即自旋，而不是电荷）来传输和处理数据。
我上周在 Twitter 上发布的一些有趣的链接（我也在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：我认为这是不使用 AI 生成重要代码或材料的最大原因——不良行为者太容易将恶意代码注入所使用的模型中：https://arstechnica.com/tech-policy/2024/10/bytedance-intern-fired-for-planting-malicious-code-in-ai-models/Google 的 AI 调解员，有助于引导人们达成一致：https://arstechnica.com/ai/2024/10/goo
Automate document processing with Amazon Bedrock Prompt Flows (preview)
这篇文章演示了如何使用 Amazon Bedrock Prompt Flows 构建 IDP 管道以自动从文档中提取和处理数据，Amazon Bedrock Prompt Flows 是一项完全托管的服务，可让您使用 Amazon Bedrock 和其他服务在直观的可视化构建器中构建生成式 AI 工作流。Amazon Bedrock Prompt Flows 允许您随着业务变化快速更新管道，扩展文档处理工作流以帮助满足不断变化的需求。
Twisting Light: Unveiling the Helical Path to Ultrafast Data Transmission
一种新型全光开关使用圆偏振光和创新的半导体在光纤系统中更快、更有效地处理数据。这项技术有助于显著节省能源，并引入了一种控制材料量子特性的方法，有望在光学计算和基础科学方面取得重大进展。现代高速互联网依靠光来传输 [...]
How AI is Revolutionizing Edge Computing for Faster, Smarter Devices
随着世界变得更加互联，对更快、更智能设备的需求不断增长。物联网 (IoT) 和 5G 网络的扩展在网络边缘生成了大量数据。作为回应，边缘计算已成为一项重要技术，可以在更靠近源头的地方处理数据并 [...]
Transforming Data Quality: Automating SQL Testing for Faster, Smarter Analytics
如何根据业务问题测试 SQL 和结果数据集的质量以增加客户的信任照片由 Caspar Camille Rubin 在 Unsplash 上拍摄在软件开发方面，有很多自动化测试工具和框架可以依赖。但对于分析团队来说，手动测试和数据质量保证 (QA) 仍然是常态。很多时候，首先发现数据质量或完整性问题的是客户或业务团队，而不是分析团队。这就是自动化可以发挥巨大作用的地方。通过设置带有脚本的自动化系统来大规模运行数据质量测试，您可以保持快速运行，而不会牺牲数据的准确性或完整性。当然，当业务问题模糊或开放式时，这会变得更加棘手。在这些情况下，基于规则的逻辑和大型语言模型 (LLM) 的混合可以真正有所
Нейроморфный процессор из Индии перемножает матрицы в сотни раз эффективнее графических чипов
为了处理数据，处理器使用可以在 16520 个电阻级别之间切换的分子膜忆阻器。
Demystifying Structured And Unstructured Data In Healthcare
医疗数据科学家和分析师在工作中潜意识中的视觉效果包括整齐组织的电子表格、算法、处理数据的编程语言以及生成丰富多彩的图形和图表的可视化工具。 和类似的东西。 然而，这远非现实。 实际上，数据科学家每天都在努力处理一个元素——非结构化数据。 大 […]
Everything You Need to Know About Graph Databases & Neo4j
理解图形数据库：关键概念和优势（照片由作者提供，插图由三船隆绘制，可免费使用）存储和处理数据是软件工程的基本任务。在早期的大规模专业开发中，Oracle、IBM DB2 和 SQL 等关系数据库占据主导地位。数据操作系统无法轻松处理结构化或关系数据，而只能处理平面数据表示。[1] 图形数据库试图弥合关系数据表示和平面数据表示之间的差距，同时使信息访问更加容易。[2] 这种数据库类型最受欢迎的代表是 Neo4j。[3] 名称：Neo4j 软件类型：图形数据库 (GDB) 初始版本：2007 来源：Neo4j, Inc. 目标平台：跨平台，例如Windows、Linux、..语言：用 Java 和
此次合作将利用人工智能和数据分析来提高供应链效率 SkyCell 是一家致力于改变医药供应链的技术公司，该公司已与航线风险评估平台 Validaide 合作，以改善决策并增强制药公司的航线风险评估。由于温控物流出现故障，制药行业每年损失约 350 亿美元。此次合作旨在通过允许公司做出数据驱动的路线决策、简化航线风险评估并加快关键货物的航线审批来应对这些挑战，最终帮助制药公司做出更好的供应链决策。此次合作将使 SkyCell 的供应链软件平台 SkyMind 与 Validaide 的航线风险评估和地面处理数据相结合，使制药公司能够根据风险、成本和碳排放做出更好的决策。SkyMind 的 CO₂
Revolutionizing Physics with AI: From Data Analysis to Discoveries
人工智能 (AI) 与物理研究的结合代表了巨大的转变，加速了各个学科的科学进步。人工智能处理大量数据和模拟复杂系统的能力彻底改变了物理学家处理数据分析、实验设计和发现的方式。本文探讨了人工智能在物理学中的深远影响，重点介绍了其应用，[…]
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
A key Pentagon data-analysis tool is getting ease-of-use upgrades
Advana 平台正在重建，以不同的方式处理数据。
A quick guide to deep learning - what is it and how can it be useful?
作者：Jimmy Cantrell图片来源：Unsplash 人脑包含数百万个神经元，使我们能够处理来自多个来源的大量信息。我们的感官将经验数据反馈给大脑，大脑将数据组织成模式，使我们能够了解周围的世界。深度学习是机器学习的一个子集，它使用基于人脑建模的神经网络构建的算法。计算机内部有多个层协同工作，人工神经元或“节点”使用数学计算来处理数据以解决复杂问题，就像我们自己的大脑一样。在本简短指南中，我们将更详细地探讨深度学习的工作原理以及它如何在我们的日常生活中发挥作用。
