Why Many Lung Cancer Patients Cannot Get Right Treatment in Time
癌症治疗已进入新时代。多年前，许多肺癌患者接受了类似的治疗，因为医生对每个人肿瘤的独特生物学信息有限。如今，医学正在走向个性化护理。医生可以更详细地研究患者的癌症，并选择更匹配的治疗方法 […]为什么许多肺癌患者无法及时得到正确治疗的帖子首先出现在 Knowridge Science Report 上。
在乌肖学院 (Ushaw College) 的戈尔门鬼城 (Gormenghast) 风格的大厅里，吉姆·奥基夫 (Jim O'Keefe) 神父引导未来的牧师走向他们的职业。十多年来，英格兰和威尔士的每所神学院第一次看到前来接受牧师培训的男性人数有所增加。乌肖学院是达勒姆郊外五英里的一所神学院，今年其人数翻了一番。但在新千年之初我们开始看到宗教复兴的迹象之前，让我们先弄清楚这些数字。对于整个国家来说，我们谈论的新学员不超过 280 名，这对于解决牧师的严重短缺问题来说太少了。在 Ushaw，我们谈论的是 13 名新进入者，而前一年有 6 名。他们仍在为 400 人建造的神学院周围闲逛。继续阅
I Completed Five Years in Analytics Consulting: 5 Lessons That Changed How I Work
我用于分析和报告的工具的变化超出了我的预期，但我对任何分析项目的问题都没有太大变化。我在分析咨询中完成的五年：改变我工作方式的 5 堂课首先出现在走向数据科学上。
How to Choose Between Small and Frontier Models
小语言模型的兴起《如何在小型模型和前沿模型之间进行选择》一文首先出现在《走向数据科学》上。
How Far Can Classical NLP Go? From Bag-of-Words to Stacking on Spooky Author Identification
关于 Kaggle 的 Spooky 作者识别任务的端到端经典 NLP 实验：从 Vowpal Wabbit 和 TF-IDF/NB-SVM 基线到调整后的堆叠集成，对 Bag-of-Words、BM25、Word2Vec 和 FastText 进行紧凑表示调查以获取上下文。经典 NLP 能走多远？ 《从词袋到怪异作者识别的堆叠》首先出现在《走向数据科学》上。
Mapping trade-offs to help build better EV batteries
密歇根大学研究人员与汽车公司、电池开发商和政策制定者合作，开发了一个框架，帮助利益相关者走向更好、更实惠、更可持续的电动汽车的未来。
Surviving the Data Science Behavioral Interview
在人工智能时代，脱颖而出比以往任何时候都意义重大。这里有三个技巧，可以让你自信地参加下一次面试。《在数据科学行为面试中生存》一文首先出现在《走向数据科学》上。
由于投资者关注伊朗与美国的谈判、霍尔木兹海峡航运的复苏以及即将公布的美国库存数据，油价下跌。布伦特原油期货和美国 WTI 原油在近期涨势消退后仍面临压力。分析师表示，供应预期、库存趋势和地缘政治发展将决定原油价格的下一步走向。
我的周中早班火车 WFH 读到： • 美联储将走向何方？：随着利率路径争论的升温，解读货币茶叶。一个头脑清醒的指南，帮助我们渡过政策混乱的时刻。 （居家宏观） • Mag 7 如何成为 Lag 7。年初至今的百分比变化 为市场提供动力的大型股现在正在拖累……阅读更多 周三上午 10 点的帖子首先出现在《大图片》上。
The Gold Standard Act of 1900 and After
财政部长莱曼·盖奇 (Lyman Gage) 和莱斯利·肖 (Leslie Shaw) 利用政府存款来援助银行，推动国家走向中央银行业。
How to Build a Powerful LLM Knowledge Base
使用编码代理为您的知识库提供支持如何构建强大的法学硕士知识库帖子首先出现在走向数据科学上。
I Pitted XGBoost Against Logistic Regression on 358 Matches. The Boring Model Won.
具体的偏差-方差课程：为什么最小的模型具有最佳的交叉验证拟合，以及如何知道何时伸手去拿大锤子。我在 358 场比赛中对比 XGBoost 与 Logistic 回归的文章。无聊的模型赢了。首先出现在《走向数据科学》上。
We Built a Routing Layer to Cut Our AI Costs. It Broke the Product.
一个团队将 AI 推理费用削减了一半以上。三个月后，客户满意度下降，成本节省与质量损失联系在一起。成本优化路由层是一个帕累托陷阱，这里的检测方法可以在几天而不是几个月内捕获它们。我们构建路由层来降低人工智能成本的帖子。它破坏了产品。首先出现在《走向数据科学》上。
One Month Into Learning Data Engineering in Public: Here’s What I Didn’t Write About
对公开学习数据工程第一个月的反思，以及真正让我坚持下去的原因。《公开学习数据工程一个月：这是我没有写的内容》一文首先出现在《走向数据科学》上。
3 Agents. 3 LLMs. 1 Aging GPU: Engineering Parallel Inference on Bare Metal
突破 8GB VRAM 限制。了解如何使用 C++ 层复用和准入控制在单个 8GB GPU 上运行三个不同的 LLM。后 3 个代理。 3 名法学硕士。 1 老化 GPU：裸机上的工程并行推理首先出现在《走向数据科学》上。
Beyond the Straight Line: Choosing Between OLS, Interaction Terms, and Tweedie Regression
您是否应该坚持经典的普通最小二乘回归、引入交互项或转向 Tweedie 分布，完全取决于您的数据如何处理零和极端异常值的混乱现实。文章《超越直线：在 OLS、交互项和 Tweedie 回归之间进行选择》首先出现在《走向数据科学》上。
Reed Hastings on What It Will Take for AI to Be Different From Other Ed Tech
Class Disrupted 是一个教育播客，作者 Michael Horn 和 Futre 的 Diane Tavenner 与教育工作者、学校领导、学生和学校社区的其他成员进行对话，调查大流行后教育系统面临的挑战以及我们应该走向何方。通过添加书签查找每一集 [...]
