行数据关键词检索结果

越捷航空与 OpenAirlines 合作提高燃油效率

Vietjet partners with OpenAirlines on fuel efficiency

越捷航空与 OpenAirlines 签署了战略合作伙伴关系,采用 SkyBreathe 平台分析飞行数据,以优化燃油消耗并减少碳排放。借助 SkyBreathe,越捷航空将利用人工智能、[…]

Google 数据分析专业证书:深入评论

Google Data Analytics Professional Certificate: An In-Depth Review

Google 数据分析专业证书:全面见解Google 数据分析专业证书已成为有志进入数据分析领域的人士的重要证书。此证书通过 Coursera 提供,为学习者提供从事数据分析职业所需的基础技能和实践知识。在本文中,我们将详细回顾 Google 数据分析专业证书课程,将其分解为全面的要点,以帮助您了解其价值和影响。Google 数据分析专业证书计划:概述Google 数据分析专业证书是一项在线培训计划,专为数据分析经验很少或没有经验的初学者设计。该课程涵盖数据分析中的关键概念、工具和技术,帮助学习者在 6 个月内(​​平均每周 10 小时)掌握工作所需的技能。该计划在 Coursera 上举办,

使用 Amazon Aurora 和 Amazon Kendra 开发基于 RAG 的应用程序

Develop a RAG-based application using Amazon Aurora with Amazon Kendra

RAG 从预先存在的知识库(您的数据)中检索数据,将其与 LLM 的知识相结合,并生成更像人类语言的响应。但是,为了让生成式 AI 理解您的数据,需要进行一定程度的数据准备,这涉及很大的学习曲线。在这篇文章中,我们将引导您了解如何将现有的 Aurora 数据转换为索引,而无需为 Amazon Kendra 进行数据准备以执行数据搜索并实施 RAG,将您的数据与 LLM 知识相结合以产生准确的响应。

空中 01.15.25:FBI 无人机通缉犯、XB-1 命中 .95M、SnF25覆盖计划

Airborne 01.15.25: FBI Drone Most Wanted, XB-1 Hits .95M, SnF25 Coverage Plans

另外:727 售出 4 架 1 万美元、Hartzell Carbon Voyager、Duffy 支持、FL Airpost 更名 2025 年 1 月 9 日,在洛杉矶上空与一架消防飞机发生空中相撞的无人机飞行员被联邦调查局逮个正着。它发布了一张“寻求信息”海报,该海报也在其网站的“头号通缉犯”页面上,并设立了一条数字媒体热线,寻求公众帮助识别无人机飞行员。 2025 年 1 月 10 日,在首席试飞员 Tristan“Geppetto”Brandenburg 的驾驶下,Boom Supersonic 的 XB-1 在 44 分钟的飞行中达到了 29,481 英尺 MSL 的高度和 0.9

济州航空黑匣子飞行记录器在韩国飞机坠毁前几分钟出现故障

Jeju Air Black Box Flight Recorders Failed Minutes Before South Korean Plane Crash

几周前在韩国务安坠毁的济州航空波音 737-800 飞机的黑匣子在飞行的最后四分钟停止工作。此次坠机事件造成机上 181 名乘客中的 179 人死亡。由于没有飞行数据和驾驶舱语音记录器,调查人员现在面临重大挫折,因为他们缺乏有助于查明事件真相的关键信息。

改变教育:人工智能在自适应学习平台中的作用

Transforming Education: The Role Of AI In Adaptive Learning Platforms

人工智能驱动的自适应学习平台通过提供个性化、高效且引人入胜的学习体验,正在彻底改变教育。这些系统利用人工智能进行数据分析、实时反馈和可扩展性。未来将在超个性化和沉浸式学习方面取得进步。本文首次发表于 eLearning Industry。

济州航空 2216 航班坠毁黑匣子在撞击前四分钟丢失数据

Jeju Air Flight 2216 Crash Black Boxes Lost Data Four Minutes Before Impact

韩国交通部透露,飞行数据记录仪 FDR 和驾驶舱 voi

调查人员从致命的济州航空坠机事件中提取语音数据;飞行记录仪送往国家运输安全委员会

Investigators extract voice data from fatal Jeju Air crash; flight recorder heads to NTSB

韩国当局确认179名遇难者身份,对该国最惨重空难的调查仍在继续 据韩联社报道,韩国交通部宣布,调查人员已成功从周日在务安国际机场坠毁的济州航空客机驾驶舱语音记录器中提取数据,同时在坠机现场的打捞工作仍在继续。这架波音737-800客机从曼谷起飞,编号为7C-2216,在降落时坠毁,撞上跑道尽头的一堵混凝土墙,造成179人死亡。据官方声明,事故中只有两名机组人员幸存,这是韩国最严重的航空事故。韩国航空和铁路事故调查委员会 (ARAIB) 报告称,调查工作于周五取得了两个重要进展,飞机发动机已被打捞并运往安全设施进行分析。官员们在机身内发现血迹后暂停了打捞工作,目前正在进行法医分析,以确定是否是鸟

2024 年最繁忙的航线

Busiest Flight Routes of 2024

随着 2024 年的结束,旅行数据分析公司 OAG 发布了今年最繁忙的国际和国内航线的结果。 香港 (HKG)-台北 (TPE) 航线拥有 680 万个座位,位居最繁忙之列。继续阅读以了解更多信息。 最繁忙的国际航线 随着疫情过后旅行开始再次回升,香港 […] 文章《2024 年最繁忙的航线》首先出现在《旅行雷达 - 航空新闻》上。

俄罗斯 Su-57 隐形战斗机可能获得重要“升级”

Russia’s Su-57 Felon Stealth Fighter Might Get An Important ‘Upgrade’

要点:俄罗斯为其 Su-57 战斗机推出了一款新型“头盔瞄准系统”,旨在通过将实时飞行数据投射到护目镜上来提高飞行员的表现。该系统与飞机的传感器集成,提高了态势感知和战斗力。 -然而,与 F-35 价值 40 万美元的第三代头盔相比,存在很大差距。 -F-35 的碳纤维 […]俄罗斯 Su-57 隐形战斗机可能获得重要“升级”一文首次出现在 19FortyFive 上。

需要紧急干预以遏制全球旅游排放

Urgent intervention needed to curb global tourism emissions

随着限制全球变暖至 1.5°C 的剩余碳预算逐渐减少——预计将在短短 6 年内耗尽——一项新的《自然通讯》研究发现,旅游业的温室气体排放量增长速度快于全球排放量。这项新分析考虑了 175 年的国际和国内旅行数据 […]

探索 MT125 拖拉机的强大功能

Discover the Power of the MT125 Tractor

MT-125 配备了先进的 TCS,它利用 ECU 功能和实时骑行数据来消除后轮漂移,从而实现终极控制能力和刺激感。此外,其滑动/辅助离合器让骑手在操纵杆时感觉更轻松,同时有助于避免突然降档。大胆的造型和易于操作使 MT-125 成为 […]

使用 DuckDB 进行 Python 数据分析的指南

A Guide to Data Analysis in Python with DuckDB

了解如何使用 DuckDB 在 Python 中执行数据分析。

印度宣布“历史性”远程高超音速导弹试飞

India Announces 'Historic' Long-Range Hypersonic Missile Test Flight

印度宣布“历史性”远程高超音速导弹试飞印度宣布,周六晚成功进行了远程高超音速导弹的首次试飞。印度国防部称,导弹从东部奥里萨邦海岸外的阿卜杜勒卡拉姆岛发射。“从下游舰船站获得的飞行数据证实,导弹成功进行了终端机动,并且高度精确地命中目标,”一份声明称。“印度成功进行了远程高超音速导弹试飞,取得了重大里程碑,”国防部长拉杰纳特辛格称,这是历史性的。几十年来,印度一直担心与中国和巴基斯坦发生多线战争。通过现代化军队,以及对核武器和高超音速导弹的投资,新德里可能走上一条阻止或控制与任何一个核武邻国冲突的道路。显而易见的是,通过这次远程高超音速导弹试验,印度加入了拥有并能够成功部署此类先进导弹的少数国家

人工智能与电子表格相遇:大型语言模型如何在数据分析方面变得更好

AI Meets Spreadsheets: How Large Language Models are Getting Better at Data Analysis

电子表格一直是各行各业企业进行数据组织、财务建模和运营规划的核心工具。最初设计用于基本计算和简单数据管理,随着对数据驱动洞察的需求不断增长,其功能也不断扩展。如今,企业需要在熟悉的电子表格中进行实时数据分析、高级分析,甚至预测功能 […] 文章 AI 遇见电子表格:大型语言模型如何在数据分析方面变得更好,首先出现在 Unite.AI 上。

优化 PySpark 中的数据处理性能

Optimizing the Data Processing Performance in PySpark

PySpark 技术和策略解决常见的性能挑战:实践演练Apache Spark 近年来凭借其强大的分布式数据处理能力成为领先的分析引擎之一。PySpark 是 Spark 的 Python API,通常用于个人和企业项目以解决数据挑战。例如,我们可以使用 PySpark 高效地实现时间序列数据的特征工程,包括提取、提取和可视化。然而,尽管它能够处理大型数据集,但在极端数据分布和复杂的数据转换工作流等各种情况下仍然会出现性能瓶颈。本文将研究使用 Databricks 上的 PySpark 进行数据处理时的各种常见性能问题,并介绍各种微调策略以实现更快的执行速度。照片由 Veri Ivanova

光速量子计算:光子学优势

Quantum Computing at Light Speed: The Photonics Advantage

光子学正在改变量子计算,提供更快、更安全的方法来应对复杂的计算挑战。通过利用光进行数据处理,光子量子计算超越了传统方法,特别是在密码学、人工智能和药物发现等领域。光子量子计算光子学与量子计算的结合正在重塑各个领域,具有重大影响。随着需求[...]

自动化在数据删除和隐私管理中发挥的作用

The Role Played by Automation in Data Removal and Privacy Management

我们可以为您提供很多关于自动化以及几乎所有事物如何从中受益的统计数据。一页满是统计数据的内容涉及数据、法规和合规性:58% 的企业使用自动化进行数据报告,36% 的企业使用自动化进行法规和合规性。对于数据删除和隐私管理,自动化可以 […]