Spotting catastrophic racehorse injuries before they happen
美国研究人员开发了一种微型传感器，它能够通过每秒监测 2,400 个不同的数据点来发现赛马何时可能受伤。“赛马在比赛前会接受全面检查，但灾难性的伤害仍然会发生，而且不是因为它们踩到洞里或迈错了步，”Denise Mc 博士说 […]
来自 Cirium：以下是我们团队分析的客户 Cirium（一家航空分析公司）提供的一些数据点。美国旅行的 7 月很火爆 — — 美国目的地出人意料地酷，客流量最多，美国国内市场座位数增长 6%，跨大西洋航线座位数增长 7.8%……也是美国最热门的城市对 […]
Economic Development Annual Meeting 2024 Recap
“这与我们的员工有关。句号，”爱彼美洲区首席执行官 Ginny Wright 在瑞银举办的 2024 年经济发展年会上分享道。Ginny 与 INEOS Automotive Americas 副总裁 Greg Clark 和 FUJIFILM Diosynth Biotechnologies 项目交付副总裁兼 Holly Springs 站点负责人 Jordan Ulrich 一起参加了此次活动的两个小组讨论中的第一个。高管们一起讨论了最近促使他们的公司在威克县进行重大投资的因素。Ginny 继续分享说，有超过 200 个单独的数据点影响了这家奢侈手表制造商将其北美服务中心迁至罗利的决定。生
How to regularize your regression
制药应用中的一系列回归实例。我们能否从类似的特定领域数据中学习如何设置正则化参数 \（\lambda\）？概述。实际因变量 \（y\）和特征向量 \（X\）之间最简单的关系可能是线性模型 \（y = \beta X\）。给定一些由特征和因变量对 \（（X_1，y_1），（X_2，y_2），\dots，（X_m，y_m）\）组成的训练示例或数据点，我们希望学习 \（\beta\），在给定未见过的示例的特征 \（X’\）的情况下，哪个会给出最佳预测 \（y’\）。将线性模型 \（\beta\）拟合到数据点的过程称为线性回归。这种简单而有效的模型在生物、行为和社会科学、环境研究和金融预测等领域有着广
Why does turnout matter in the European elections?
为什么投票率在欧洲选举中很重要？Carlotta BrunettaFri, 06/07/2024 - 10:21投票率是欧洲选举中被低估的数据点。2019 年，超过一半的选民 25 年来首次投票，打破了每次选举投票率下降的趋势，2014 年的投票率降至历史最低点 42.61%。这次投票率非常重要，原因有三：首先，低参与率通常不利于左翼和意识形态温和的政党。民粹主义激进右翼可能会因此获得更多席位，尤其是因为选民倾向于在欧洲选举中惩罚执政党。第二个原因是民主合法性。当只有不到四分之一的选民愿意参与时——就像 2019 年斯洛伐克发生的那样——那么欧洲议会作为人民代言人的说法就岌岌可危了。 2014
Middle East Aviation: A Constantly Climbing Market | OAG
这是探索中东航空市场的三部分系列文章的第一篇。在我们最近的报告《中东航空：转型、增长和未来挑战》中可以找到进一步的见解。在本文中，我们重点关注自世纪之交以来中东地区的增长率，并研究突出正在发生的转型的关键数据点。
More Proof Perp Funding Rates are an Insider Scam
周二，我指出，永续合约未能像 TradFi 那样主导现货市场的主要原因是，大型参与者不信任它们，原因如下：LOB 永续合约必须集中化以降低成本和延迟，从而为内部人员优先访问创造了巨大的激励，而无需承担责任。像质押这样的哄抬和抛售策略盛行，在永续合约治理代币的背景下，其唯一目的是减少供应。没有均衡理论可以证明 11% 的平均永续合约融资利率是合理的。与任何 TradFi 期货市场不同，永续合约融资利率在反弹后独特地上升，在看跌走势后下降，利用了赌徒心理。据称，证明永续合约融资利率机制合理的学术研究截然不同。在这里，我想添加一些 BitMEX 永续合约提供的数据点。它强调了市场情绪与均衡永续合约溢
在全国范围内，学校面临着合格 STEM 教师的严重短缺。根据美国教育部的数据，超过一半的州报告 STEM 教师短缺。这种短缺在高需求、低收入的学校中更为明显。下面我们将分享有关这一严重短缺的关键数据点；解释为什么它比 […]需要 STEM 教师一文首先出现在美国委员会博客上。
Machine Learning's Most Useful Multitool: Embeddings
嵌入是机器学习中最通用的技术之一，也是每个 ML 工程师工具箱中都应该拥有的关键工具。遗憾的是，我们中很少有人了解它们是什么以及它们有什么用处！问题可能在于嵌入听起来有点抽象和深奥：在机器学习中，嵌入是一种将数据表示为 n 维空间中的点的方式，以便相似的数据点聚集在一起。听起来无聊又不起眼？不要被愚弄。因为一旦您了解了这个 ML 多功能工具，您将能够构建从搜索引擎到推荐系统再到聊天机器人等所有内容。此外，您不必是具有 ML 专业知识的数据科学家即可使用它们，也不需要庞大的标记数据集。我是否已经说服您这些坏家伙有多棒了？🤞很好。让我们开始吧。在这篇文章中，我们将探索：什么是嵌入？它们有什么用？在
BanditPAM: Almost Linear-Time k-medoids Clustering via Multi-Armed Bandits
TL;DR想要比 \(k\)-means 更好的东西吗？我们最先进的 NeurIPS \(k\)-medoids 算法 BanditPAM 现已公开！\(\texttt{pip install banditpam}\)，您就可以开始了！与 \(k\)-means 问题一样，\(k\)-medoids 问题是一个聚类问题，我们的目标是将数据集划分为不相交的子集。然而，在 \(k\)-medoids 中，我们要求聚类中心必须是实际数据点，这允许对聚类中心进行更好的解释。\(k\)-medoids 还可以更好地处理任意距离度量，因此如果您使用 \(L_1\) 之类的度量，您的聚类可以对异常值更具鲁棒
BanditPAM: Almost Linear-Time k-medoids Clustering via Multi-Armed Bandits
TL;DR想要比 \(k\)-means 更好的东西吗？我们最先进的 NeurIPS \(k\)-medoids 算法 BanditPAM 现已公开！\(\texttt{pip install banditpam}\)，您就可以开始了！与 \(k\)-means 问题一样，\(k\)-medoids 问题是一个聚类问题，我们的目标是将数据集划分为不相交的子集。然而，在 \(k\)-medoids 中，我们要求聚类中心必须是实际数据点，这允许对聚类中心进行更好的解释。\(k\)-medoids 还可以更好地处理任意距离度量，因此如果您使用 \(L_1\) 之类的度量，您的聚类对异常值会更稳健。尽
Air Force releases alternate component fitness score charts
在 7 月宣布这些组成部分后，通过评估来自 23 个基地的约 2,000 名空军人员，收集了超过 9,000 个数据点以确定每个组成部分的点值。
Air Force releases alternate component fitness score charts
在 7 月份宣布这些组成部分后，我们收集了 9,000 多个数据点，通过评估 23 个部队的大约 2,000 名飞行员来确定每个组成部分的分值。
AFMC We Need initiative draws large feedback, widespread support
目前已经完成了4,000多次调查和近7,000次访谈，从而导致30,000多个评论和数据点进行审查。
Time Series Forecasting with Recurrent Neural Networks
在本文中，我们将回顾三种用于提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。我们将在温度预测问题上演示这三个概念，您可以访问来自安装在建筑物屋顶上的传感器的时间序列数据点。
Новые алгоритмы ИИ смогут ускорить разработку лекарств
人工智能算法可以学习极其准确的信息识别，使它们能够区分照片中的人或屏幕上的医学图像，就像医生一样。但在大多数情况下，这些非凡的能力是基于涉及数千万亿数据点的学习。
Stuff for Healthcare Systems (PHMD2350)
医疗保健费用不足，当吸烟者退出，路透社的医疗保健数据点：医疗错误和不良事件，现代医疗保健特种药物支出增加了26％，早上咨询这篇文章是什么？在这里看。 @Afrakt The Healthcare Systems（PHMD2350）的帖子首先出现在偶然的经济学家中。
