Trump’s 'willy-nilly' economic policy freezing out manufacturing jobs: WSJ
美国就业市场的制造业就业岗位一直在稳步萎缩，根据《华尔街日报》编辑委员会的分析，唐纳德·特朗普“随意”的关税政策及其周围的不确定性最有可能归咎于这一点。在周二晚间发表的一篇文章中，该委员会审查了美国劳工统计局(BLS)最近发布的就业增长数据，称该数据“不太好”。根据新数据，虽然 11 月份经济总体增加了 64,000 个就业岗位，但这是在 10 月份净损失 105,000 个就业岗位之后发生的。委员会在一定程度上对损失进行了合理化，指出这些损失主要是由于政府裁员造成的，但仍然指出整体情况疲弱，并解释说“私营雇主没有大量解雇工人，但他们也没有雇用那么多工人。”委员会对就业市场状况不佳的主要理论很
Lawler: Early Read on Existing Home Sales in November and Update on Mortgage/MBS Yields and Spreads
今天，在计算风险房地产时事通讯中：劳勒：抢先了解 11 月份现有房屋销售以及抵押贷款/MBS 收益率和利差更新简要摘录：来自住房经济学家汤姆·劳勒 (Tom Lawler)：根据截至今天在全国范围内发布的公开的当地房地产经纪人/MLS 报告，我预计全国房地产经纪人协会估计的现有房屋销售 11 月份经季节调整后的年率为 410 万套，与 2017 年持平。 10 月份的初步增速比去年 11 月份经季节性调整后的增速下降 1.7%。未经调整的销售量应会出现较大的同比下降，反映出今年 11 月的工作日数较去年 11 月减少。当地房地产经纪人/MLS 报告显示，上个月现有单户住宅销售价格中位数较去年同
3rd Look at Local Housing Markets in November
今天，在计算风险房地产时事通讯中：11 月份当地房地产市场的第三次观察简要摘录：首先，加利福尼亚州报告了季节性调整后的销售和一些库存指标。来自加州房地产经纪人协会 (C.A.R.) 的消息：加州 11 月份房屋销售达到三年来的最高点，C.A.R.报告称，11 月份销量较 10 月份增长 1.9%，从 282,590 辆增至 287,940 辆。与去年同期相比，11 月份销量增长 2.6%，修正后为 280,530 辆。11 月份，这些市场的销量同比下降 7.1%。上个月，也就是 10 月份，未经季节性调整 (NSA) 的情况下，这些市场同比增长了 1.5%。重要提示：2025 年 11 月 (
To Avoid More American Bloodshed, Leave Syria
上周末，伊斯兰国在叙利亚杀害了三名美国人、两名士兵和一名民用承包商。这是自 2024 年 12 月巴沙尔·阿萨德倒台以来美国首次伤亡。唐纳德·特朗普总统誓言要进行报复。但 Cato 的乔恩·霍夫曼 (Jon Hoffman) 在一篇新博客文章中指出，最好的应对措施是撤出仍驻扎在那里的大约 1,000 名美军。 叙利亚仍然受到内部分歧和相互竞争的外部议程的困扰。美国在那里的利益非常有限。保留军队不仅是战略上的不当行为，也是对美国军人生活的直接侮辱。特朗普应该推行真正的改革：立即将所有美军从叙利亚撤回。如果您想与霍夫曼交谈，请联系麦迪逊：mmiller@cato.org。
講義中にネトフリを見る学生たち－８割の学生が「講義中に動画を見たことがある」と回答
■当我在一所大学听讲座时，我突然从后座环顾四周，看到学生们将智能手机靠在书包或笔袋上，观看似乎是 YouTube 或 Netflix 的视频。但是，他们没有播放音频或佩戴耳机。他们只是静静地看着录像播放。出于好奇，我在另一所大学进行了一项有关在听课时使用智能手机观看的调查，发现 150 名学生中有 122 名（约 80%）有观看与课程无关的视频的经历，例如有意观看 YouTube 或视频订阅，或者观看社交媒体上偶然出现的视频。 “你能在没有声音的情况下欣赏它吗？”我想知道，但转念一想，我自己每天也经常看没有声音的视频。支持这种体验的是屏幕上显示的字幕。如今，“静音观看”不再是一种特殊行为，而是
Applying data loading best practices for ML training with Amazon S3 clients
在这篇文章中，我们介绍了用于优化直接从 Amazon S3 通用存储桶读取数据的 ML 训练工作负载吞吐量的实用技术和建议。
Adaptive infrastructure for foundation model training with elastic training on SageMaker HyperPod
Amazon SageMaker HyperPod 现在支持弹性训练，使您的机器学习 (ML) 工作负载能够根据资源可用性自动扩展。在这篇文章中，我们将演示弹性训练如何帮助您最大限度地提高 GPU 利用率、降低成本并通过动态资源适应加速模型开发，同时保持训练质量并最大限度地减少手动干预。
Unlocking video understanding with TwelveLabs Marengo on Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们将展示 Amazon Bedrock 上提供的 TwelveLabs Marengo 嵌入模型如何通过多模式 AI 增强视频理解。我们将使用 Marengo 模型的嵌入以及 Amazon OpenSearch Serverless 作为矢量数据库来构建视频语义搜索和分析解决方案，其语义搜索功能不仅限于简单的元数据匹配，还可以提供智能内容发现。
在这篇文章中，我们将探讨 Tata Power CoE 和 Oneture Technologies 如何使用 AWS 服务实现端到端检查流程的自动化。
Customize agent workflows with advanced orchestration techniques using Strands Agents
在这篇文章中，我们探讨了使用 Strands Agent 实现的两种强大的编排模式。使用一套通用的旅行规划工具，我们演示了不同的编排策略如何通过不同的推理方法解决同一问题，
Emerging tech, allies and the NPOR flexibility we need
在这篇专栏文章中，前海军和国防部官员杰米·摩根 (Jamie Morgan) 认为，当前的对外军售系统必须不断发展，以满足非记录计划 (NPOR) 的需求。
The Machine Learning “Advent Calendar” Day 16: Kernel Trick in Excel
核 SVM 通常感觉很抽象，包含核、对偶公式和支持向量。在这篇文章中，我们走了一条不同的路。从核密度估计开始，我们逐步将核 SVM 构建为局部钟声的总和，通过铰链损失进行加权和选择，直到仅保留基本数据点。机器学习“降临日历”第 16 天：Excel 中的核技巧首先出现在《走向数据科学》上。
