Scaling Feature Engineering Pipelines with Feast and Ray
在生产机器学习系统中利用 Feast 等特征存储和 Ray 等分布式计算框架使用 Feast 和 Ray 扩展特征工程管道的帖子首先出现在《走向数据科学》上。
Doting male mouse dads share a genetic signature, new study finds
对非洲条纹小鼠的新研究发现，照顾本能可能植根于特定基因
Autism and ADHD May Share a Hidden Brain-Gene Signature
研究人员发现，自闭症症状的严重程度，而不是诊断本身，与自闭症和多动症相关基因相关的大脑连接模式有关。发表在《分子精神病学》上的一项研究表明，自闭症和多动症的生物学基础并不完全适合当前的诊断类别。尽管临床医生长期以来 [...]
The Two Traits Every Successful COVID Variant Must Have
随着人群免疫力的不断增强，了解免疫反应如何影响疾病结果和病毒进化变得越来越重要。多年的疫苗接种和反复接触使许多人对 COVID 19 有了一定程度的保护。即便如此，科学家们仍在解决一个关键问题：中和抗体与 [...]
A Spiky Dinosaur Has Never-Before-Seen Features
Evrim Yazgin，ConnectSci 草食动物鬣蜥组中的一个新物种...
Kanzi the bonobo could play pretend — a trait thought unique to humans
过去的轶事观察表明类人猿会玩假装游戏。但现在，实验研究表明，我们现存的近亲可以追踪想象中的物体。
Average Commuting Time by Gender and Age in Japan（1）－Characteristics of the Distribution
■摘要本报告是基于 NLI 研究所 2019 年至 2025 年每年收集的原始调查数据，研究日本按性别和年龄组划分的平均单程通勤时间趋势的四部分系列报告中的第一篇。在第一部分中，我们描述了不同性别和年龄的通勤时间分布的特征。研究结果显示，男性的通勤时间往往随着年龄的增长而增加，而女性的通勤时间从40多岁开始普遍减少。这些在全国和地区范围内观察到的模式为该系列的后续分析奠定了基础，后续分析将更详细地探讨 2019 年至 2025 年之间的变化以及地区差异。■索引 1——简介 2——系列结构 3——调查概述 4——按性别和年龄组分布 5——区域比较 6——结论 众所周知，通勤时间因性别和年龄组而异
Publication: Steuer- und Abgabenleistung nach Branchen- und Firmencharakteristika
根据行业和公司特征的税收和缴款绩效此出版物可供...
The Common Traits in Texas Schools that Trigger Takeovers
德克萨斯州教育局去年启动了接管四个学区学习成绩不佳的计划，并根据州政府颁发的 F 成绩剥夺了民选领导人对六个校区的决策权。所有六所触发学校都有显着的相似之处。 80% 到 97% 的学生生活在低收入家庭，远远高于国家 [...]
■摘要本文采用日产综合研究所从2019年至2025年每年进行的一项独特在线调查，分析按性别和年龄组划分的平均单程通勤时间的变化，并将其分为东京地区（埼玉、千叶、东京、神奈川）和其他地区。结果，虽然这两个地区男性的通勤时间没有发生重大变化，但已证实，无论年龄组如何，女性的通勤时间都有增加的趋势。然而，其表现方式存在地区差异；东京地区从2024年开始，通勤时间增加的趋势变得明显，而其他地区的通勤时间从2020年以后的较早阶段开始逐渐增加。此外，在东京地区，20岁以下和50岁以上的女性通勤时间增加幅度较大，而其他地区不同年龄组的增加量差异并不明显。这些结果表明，由于区域城市结构和工作方式的差异，冠状
Run NVIDIA Nemotron 3 Nano as a fully managed serverless model on Amazon Bedrock
我们很高兴地宣布，NVIDIA 的 Nemotron 3 Nano 现已在 Amazon Bedrock 中作为完全托管的无服务器模型提供。此前，我们在 AWS re:Invent 上宣布支持 NVIDIA Nemotron 2 Nano 9B 和 NVIDIA Nemotron 2 Nano VL 12B 型号。本文探讨了 NVIDIA Nemotron 3 Nano 模型的技术特征并讨论了潜在的应用用例。此外，它还提供技术指导，帮助您开始在 Amazon Bedrock 环境中将此模型用于生成 AI 应用程序。
‘Charismatic and extremely confident’: how to recognise – and handle – a psychopath
心理学家莉安·十·布林克（Leanne ten Brinke）花费了数十年的时间研究有毒人格特质。在同事、政治家和潜在合作伙伴中需要注意哪些危险信号？与一个可能的精神病患者面对面足以让莉安·十·布林克博士重新考虑她的职业选择。 20 岁出头时，十·布林克在加拿大新斯科舍省哈利法克斯学习法医心理学，当时她在假释办公室做志愿者，该办公室每周为被释放的性犯罪者举行小组会议。 “大多数人都表现出了悔悟，”十·布林克说。 “他们似乎确实认识到了自己造成的损害。”除了一个。她说，治疗计划“对他来说就像一场游戏”。一周，在讨论他们的罪行对受害者的影响时，这位强奸犯盯着十·布林克，微微微笑，开始说他的受害者长
Weekly Climate and Energy News Roundup #682
本周引述：“……科学是一种发现问题的方法。这种方法的基础是观察是判断事物是否正确的原则。当我们了解观察是对一个想法的真实性进行最终判断时，科学的所有其他方面和特征都可以直接理解。”——理查德·费曼，《科学的不确定性》，《一切的意义：公民科学家的思考》
