Hear From 2 Incredible Soldiers, Officers
聆听 2 位不可思议的士兵、军官的故事jlieberherWed, 02/12/2025 - 13:202 月，美国陆军协会的“军队事务”播客将重点介绍一位上校利用数据与敌人作战的不可思议的故事，以及一位退伍军人克服了艰难的平民生活过渡，现在帮助其他人找到出路的故事。首先，在题为“利用数据打击坏人”的一集中，播客将邀请来自纽约西点军校的朱莉·考克森上校。考克森是韩国移民的女儿，从小就明白为祖国服务的重要性。她在后备军官训练团的经历让她在特种作战部队中获得了成功的军旅生涯，并获得了专注于使用数据打击性交易的博士学位。在播客中，目前在西点军校激励下一代系统工程师的 Coxen 将谈论数据和系统设计
Technology’s Role In Personalized Learning
技术不仅在 22Bet 上很强大。它在当今的教育中也始终如一。个性化学习现在是一个重点。可汗学院和 Duolingo 等平台引领潮流。他们提供定制的学习体验。学生可以按照自己的节奏进步。这些工具使用数据驱动的算法。它们适应每个学习者的需求。这种方法使学习 […]The post 技术在个性化学习中的作用首次出现在 FlashLearners 上。
IBOLC Mobilization POI: A Historical Framework
当奥克兰运动家队总经理 Billy Beane 于 2024 年 12 月 29 日去世时，他是一位经验丰富的教练 ... 1997-2015，开始使用数据分析在预算内组建一支获胜的棒球队，...
Coal Use Hits Record High in 2024 Thanks to India and China
从煤炭使用数据中得到的唯一结论是，拥有明智领导人的国家正在考虑其公民的能源需求，并且气候问题过于复杂，不能归咎于占地球大气 0.04% 的气体。
How to track hidden comets that could threaten earth
如何发现一颗 200 多年来从未靠近地球的危险彗星？通过跟踪它的“足迹”——它留下的流星雨。这种创新方法是北亚利桑那大学博士生 Samantha Hemmelgarn 领导的研究重点。她的研究发表在《行星科学杂志》上，使用数据 […]如何追踪可能威胁地球的隐藏彗星的文章首次出现在 Knowridge Science Report 上。
Good data needs to underpin applicant decision making, even if they never see it
申请者往往不会使用数据来做出大学决定。但是，正如 Phil Richards 所说，高质量的数据可以准确地描绘出他们可能期望的体验类型
Weekly Review 29 November 2024
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）：看起来每个人都在加入诉讼潮流。这种情况可能会持续下去，直到对使用数据训练人工智能是否构成复制数据做出最终裁决：https://techcrunch.com/2024/11/18/indian-news-agency-sues-openai-alleging-copyright-infringement/虽然大多数人对生成人工智能持乐观态度，但安全专家并不热衷于它：https://www.techrepublic.com/article/ciso-
Predictive Maintenance In the Aerospace Industry: Transforming Aviation With Data-Driven Insights
航空航天业是一个复杂且受到严格监管的领域，安全性、效率和可靠性至关重要。维护飞机是确保这些因素的关键部分，传统上依赖于定期维护和被动维修。然而，由大数据、机器学习和高级分析推动的预测性维护的出现正在彻底改变航空航天业处理飞机维护的方式。本博客探讨了航空航天业预测性维护的概念、优势、挑战和未来潜力。了解预测性维护预测性维护是一种主动方法，它使用数据分析工具和技术来检测设备中的异常并预测何时进行维护……文章《航空航天业的预测性维护：利用数据驱动的洞察力改变航空业》首次出现在《航空和国防市场报告》上。
Air Force Readiness: Actions Needed to Improve New Process for Preparing Units to Deploy
美国政府问责署发现空军已采取措施应对实施其组织和部署部队的新流程（即空军部队生成 (AFFORGEN)）时的一些挑战，但仍面临各种持续的挑战。空军于 2022 年底开始实施 AFFORGEN，以创建一起训练和部署的部队。为了吸取早期部署的教训，空军修改了这些部队的组成，并针对特定类型的部队（例如轰炸机）定制了 AFFORGEN 流程。空军 F-16 和 F-22 训练以提高战斗准备然而，GAO 发现了几个持续的实施挑战。例如，空军尚未完成对美国基地最低人员配备需求的评估。根据 AFFORGEN，空军计划从美国基地部署整个部队。但是，它依靠其中一些人员来操作基地并执行诸如配备安全门等职责。空军实
Data observability in IoT systems: A full guide | Viam
了解物联网环境中的数据团队如何使用数据可观测性来维护其数据系统和管道的健康和性能。我们分享其工作原理、最佳实践和用例。
Analysis methods for large-scale neuronal recordings | Science
由于仪器、分子工具和数据处理软件的创新，同时记录数百或数千个神经元正变得很常规。可以使用数据科学方法分析此类记录，但并非如此……
Mapping the shifting canon: Stanford researchers use data to rethink English education
研究人员在中学和中学后英语课程中发现了有趣的文本模式。文章《绘制不断变化的经典：斯坦福研究人员使用数据重新思考英语教育》首次出现在《斯坦福日报》上。
So your data was stolen in a data breach
如果你……存在于这个世界上，你很可能在某个时候收到过一封信或电子邮件，告知你你的数据被盗了。最近，一次黑客攻击针对了 Ticketmaster、AT&T、Advance Auto Parts 等使用数据云公司 Snowflake 的公司，可能涉及数亿人。在今天的节目中，我们试图弄清楚被盗数据的最终去向，我们应该对此有多担心，以及当坏人窃取我们的个人和私人信息时，我们应该怎么做。还有：我们的信息是如何被买卖和窃取的。本期节目由 Amanda Aronczyk 和 Keith Romer 主持。由 Sam Yellowhorse Kesler 制作，Meg Cramer 编辑。该节目由 Ko Ta
ML Metamorphosis: Chaining ML Models for Optimized Results
知识提炼、模型压缩和规则提取的通用原则图 1。此图像和其他图像均由作者在 recraft.ai 的帮助下创建机器学习 (ML) 模型训练通常遵循熟悉的流程：从数据收集开始，清理和准备数据，然后进行模型拟合。但如果我们可以进一步推进这个过程会怎样？正如一些昆虫在成熟之前会经历剧烈的变化一样，ML 模型也可以以类似的方式进化（参见 Hinton 等人 [1]）——我称之为 ML 蜕变。此过程涉及将不同的模型链接在一起，从而产生最终模型，该模型的质量明显优于从头开始直接训练的模型。其工作原理如下：从一些初始知识（数据 1）开始。在此数据上训练 ML 模型（模型 A，例如神经网络）。使用模型 A 生成
Data-Driven Learning: Using Analytics To Boost Employee Performance
了解 L&D 专业人员如何使用数据和学习分析来优化培训计划、个性化学习体验并将学习成果与业务绩效联系起来。了解实施数据驱动学习策略的关键步骤。本文首次发表于 eLearning Industry。
