DataPoem Unveils Causal AI Platform
为什么重要：DataPoem 推出因果 AI 平台，为企业决策提供可解释的见解和透明度。
Scaling ML Inference on Databricks: Liquid or Partitioned? Salted or Not?
关于最大化集群技术的案例研究Databricks 上的后扩展 ML 推理：流动还是分区？加盐还是不加盐？首先出现在《走向数据科学》上。
НОРБИТ: в работе с НСИ поможет генеративный ИИ
NORBIT 业务开发总监 Artem Ivakin 谈论如何创建自己的解决方案来实现监管和参考信息标准化流程的自动化 - AI MasterData。
Building a Like-for-Like solution for Stores in Power BI
同类 (L4L) 解决方案对于比较元素至关重要。它只是比较可比较的元素，在本例中，是比较一段时间内的商店。让我们看看在语义模型中构建的解决方案。在 Power BI 中为商店构建同类解决方案一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Write C Code Without Learning C: The Magic of PythoC
使用您已知的 Python 语法编译本机、独立的应用程序。无需学习 C 即可编写 C 代码：PythoC 的魔力一文首先出现在 Towards Data Science 上。
LatentVLA: Latent Reasoning Models for Autonomous Driving
如果自然语言不是驾驶的最佳抽象怎么办？LatentVLA：自动驾驶的潜在推理模型一文首先出现在 Towards Data Science 上。
How to Create Production-Ready Code with Claude Code
了解如何使用编码代理编写健壮的代码。如何使用 Claude Code 创建生产就绪代码的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
NTT DATA and Saal.ai Announce Strategic Collaboration
AI、数字业务和技术服务领域的全球领导者 NTT DATA 与人工智能和大数据解决方案的领先提供商 Saal.ai 宣布开展合作，共同为企业提供下一代 AI 解决方案、AI 就绪基础设施和以行业为中心的创新。此次合作将 Saal.ai 的大数据组合、阿联酋开发的人工智能产品和行业解决方案与 […]NTT DATA 和 Saal.ai 宣布战略合作的消息首先出现在 SAAL 上。
Visual intuition with PythonThe post Graph Coloring You Can See 首先出现在Towards Data Science 上。
Why You Should Stop Writing Loops in Pandas
如何以列方式思考，编写更快的代码，并最终像专业人士一样使用 Pandas 为什么你应该停止在 Pandas 中编写循环一文首先出现在 Towards Data Science 上。
YOLOv3 Paper Walkthrough: Even Better, But Not That Much
从头开始在 YOLOv3 架构上的 PyTorch 实现 YOLOv3 论文演练：更好，但没那么好，首先出现在 Towards Data Science 上。
Exciting Changes Are Coming to the TDS Author Payment Program
作者现在可以从更新的收入等级和更高的文章上限中受益TDS 作者付款计划即将发生令人兴奋的变化，该帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Self-managed observability: Running agentic AI inside your boundary
当人工智能系统在生产中表现不可预测时，问题很少出现在单个模型端点上。出现延迟峰值或失败请求的情况通常可以追溯到重试循环、不稳定的集成、令牌过期、编排错误或跨多个服务的基础设施压力。在分布式、代理架构中，症状出现在边缘，而根本原因......自我管理的可观察性：在边界内运行代理人工智能一文首先出现在 DataRobot 上。
Coding the Pong Game from Scratch in Python
使用 OOP 和 Turtle 在 Python 中实现经典的 Pong 游戏在 Python 中从头开始编码 Pong 游戏的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Running agentic AI in production: what enterprise leaders need to get right
您的 AI 代理在演示中表现出色，能够以外科手术般的精确度处理测试场景，并在受控环境中给利益相关者留下深刻印象，足以产生令人兴奋的效果，从而获得预算批准。但是，当您尝试在生产中部署所有内容时，一切都会崩溃。概念验证智能代理和生产就绪系统之间的差距在于……《在生产中运行代理人工智能：企业领导者需要做对的事情》一文首先出现在 DataRobot 上。
Weekly Review 27 February 2026
我上周在 Twitter 上发布的一些有趣的链接（我还在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：Greenwashing 与任何其他行业一样适用于 AI：https://www.theguardian.com/technology/2026/feb/17/tech-companies-traditional-ai-generative-climate-breakdown-report 目前还没有新西兰律师被发现使用 AI 生成其提交的材料： https://www.leightonassociates.co.nz/post/no-nz-la
Eight projects funded in first DATA DAWG Grant cycle
这些项目反映了一系列跨部门的努力。第一个 DATA DAWG 拨款周期资助的后八个项目首先出现在 UGA Today 上。
Credentials Work As The Keys To The Digital Transformation
数字化转型的关键 证书是数字化转型的关键。如果组织对于实施员工凭证安全仍然有两种想法。需要仔细研究 Verizon-2015-Data-Breach-Incident-Report，以明确决策能力。 2014 年一半的网络攻击是通过窃取凭证并获取组织的访问权限来实现的。凭证作为数字化转型的关键一文首先出现在 CloudCodes 博客上。
