Scientists Just Uncovered How the Brain Builds Itself
全面的基因筛查揭示了大脑的构建方式，并揭示了新发现的儿童脑部疾病背后的隐藏基因。哪些基因引导胚胎干细胞转化为脑细胞，当这个过程失败时会发生什么？今天（1 月 5 日）在《自然神经科学》杂志上发表的一项新研究主要 [...]
Build an AI-powered website assistant with Amazon Bedrock
本文演示了如何通过使用 Amazon Bedrock 和 Amazon Bedrock 知识库构建人工智能驱动的网站助手来解决这一挑战。
Exploring TabPFN: A Foundation Model Built for Tabular Data
了解架构、训练管道并在实践中实现 TabPFN 文章《探索 TabPFN：为表格数据构建的基础模型》首先出现在《走向数据科学》上。
Building A Smarter L&D Strategy With Adaptive Learning Systems
现代组织正在采用由人工智能主导的员工反馈提供支持的自适应学习系统，以转变学习与发展、提高参与度和技能发展，并使培训与动态业务需求保持一致。这篇文章首次发表在电子学习行业。
Shopify Hydrogen Development: Building Ultra-Fast, Conversion-Oriented Storefronts
Hydrogen 背后的无头架构允许品牌将前端（客户看到的内容）与 Shopify 强大的后端（订单和库存管理）分开。
在这篇文章中，我们通过对亚马逊运营中心内的制造设备进行案例研究，展示了如何在 Amazon Bedrock 上使用基础模型 (FM) 实施预测性维护解决方案。该解决方案具有高度适应性，可以针对其他行业进行定制，包括石油和天然气、物流、制造和医疗保健。
Stop Retraining Blindly: Use PSI to Build a Smarter Monitoring Pipeline
数据科学家群体稳定性指数 (PSI) 指南这篇文章《停止盲目再训练：使用 PSI 构建更智能的监控管道》首先出现在《走向数据科学》上。
What Happens When You Build an LLM Using Only 1s and 0s
比当今标准模型效率提高 41 倍、速度提高 9 倍的 LLM 帖子“仅使用 1 和 0 构建 LLM 时会发生什么”首先出现在《走向数据科学》上。
How to use Canva in ChatGPT to build a stunning presentation in minutes - for free
这是迄今为止我做过的最快的演示方式 - 它甚至可能帮助我赢得今年的圣诞节。
2025 年孟买地区青年研究者会议 (RYIM) 于 2025 年 12 月 4 日至 5 日在孟买 SVKM Mithibai 学院与古吉拉特生物技术大学和 HSNC 大学 Kishinchand Chellaram 学院合作举行。此次会议共有 112 名与会者参加，其中包括年轻研究者、教师、博士后、研究学者、临床医生和行业专业人士。
在这篇文章中，我们将探讨 Tata Power CoE 和 Oneture Technologies 如何使用 AWS 服务实现端到端检查流程的自动化。
Building post-quantum gear is hard. A new partnership aims to make it easier
一家欧洲芯片制造商和软件公司正在提供整合重量级加密的捷径。
Bridging the Divide: How Sanket Sable is Architecting the Future of Privacy-First AI in Advertising
Google 高级技术解决方案顾问 Sanket Sable 揭示了基于人工智能的隐私和合规框架如何帮助行业保持领先地位在数字广告技术的高风险世界中，该行业目前正在两条战线上进行战争。一方面，对超个性化的需求永无止境，“可扩展性[...]
Introducing multimodal retrieval for Amazon Bedrock Knowledge Bases
在这篇文章中，我们将指导您构建多模式 RAG 应用程序。您将了解多模式知识库的工作原理、如何根据内容类型选择正确的处理策略，以及如何使用控制台和代码示例来配置和实现多模式检索。
Google Trends is Misleading You: How to Do Machine Learning with Google Trends Data
Google Trends 是用于大规模分析人类行为的最广泛使用的工具之一。记者使用它。数据科学家使用它。整篇论文都是建立在它的基础上的。但 Google 趋势数据有一个基本属性，使其很容易被滥用，特别是当您正在处理时间序列或尝试构建模型时，而大多数人从未意识到他们正在这样做。Google 趋势误导了您：如何使用 Google 趋势数据进行机器学习一文首先出现在《走向数据科学》上。
