AI in Multiple GPUs: Gradient Accumulation & Data Parallelism
在 PyTorch 中从头开始学习和实现梯度累加和数据并行性多 GPU 中的人工智能后处理：梯度累加和数据并行性首先出现在《走向数据科学》上。
Microsoft has a new plan to prove what’s real and what’s AI online
基于人工智能的欺骗现在已经渗透到我们的网络生活中。您可能很容易发现一些引人注目的案例，例如白宫官员最近分享了一张明尼苏达州抗议者的经过处理的图片，然后嘲笑那些询问此事的人。其他时候，它会悄悄地溜进社交媒体并吸引观看次数，例如......
How to build resilient agentic AI pipelines in a world of change
变化是企业人工智能中唯一不变的。如果您的数据工作流程不是为了处理它而构建的，那么您的整个操作就会失败。大多数数据管道都很脆弱，当数据或基础设施发生轻微变化时就会破裂。这种停机可能会造成数百万美元的损失（每小时高达 540,000 美元），导致合规性差距，从而引发诉讼，并且……如何在变化的世界中构建弹性代理 AI 管道一文首先出现在 DataRobot 上。
IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 7, Issue 2, February 2026
1) 通过双空间一致性信息测量的缺失特征在线多标签流特征选择作者：J. Dai, J. Wang页数：610 - 6242) CoT-Drive: Efficient Motion Forecasting for Autonomous Driving With LLMs and Chain-of-Thought Prompting作者：H. Liao, H. Kong, B. Wang, C. Wang, K. Y. Wang, Z. He, C. Xu, Z. Li 页数：625 - 6413) ProLLaMA：用于多任务蛋白质语言处理的蛋白质大语言模型 作者：L. Lv, Z. Lin,
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 34, Issue 2, February 2026
1) 基于模糊信息粒的神经网络预测综述：方法、应用和未来挑战作者：J. Zhan、X. Wu、W. Ding、W. Pedrycz 页数：347 - 3672) 无人地面群系统的模糊博弈论控制设计：一种集成方法作者：X. Zhao、Z. Cui、Y. -H. Chen, J. Huang 页数：368 - 3813) 一致性模糊表示学习作者：C. 张、L. Chen、W. Ding、K. Zhu、Y. -F。 Yu, Z.hao, W. Bai页数: 382 - 3954) Takagi–Sugeno–Kang Fuzzy Systems With Iterated Projection Op
FedEx sues U.S. Government seeking full refund of Trump tariffs after Supreme Court ruling
在法院做出反对特朗普贸易政策的裁决后，联邦快递已提起诉讼，要求从美国政府收回关税资金。这一决定也鼓励许多大公司要求退款。此案可能会影响已收缴的数十亿美元。这种情况给未来的关税以及政府将如何处理这笔钱带来了不确定性。
Assam CM inaugurates operations at new terminal of Guwahati airport
该机场连接 21 个国内目的地和 3 条国际航线，包括曼谷、帕罗和新加坡，目前每天处理超过 130 架飞机交通流量 (ATM)
Cautionary Notes to Avoid Rookie Economist Errors, Revised Edition:
在教授计量经济学时，我添加了数据处理问题。过去三年的例子。不要在不了解数据的情况下抹黑数据源 EJ Antoni：回到抹黑数据源 不要争论说数据一百年来没有表现出某些东西，而一百年来的数据并不存在。每季度的可用性 [...]
Machine Learning Meets Markowitz
Yijie Wang、Hao Gau、Campbell R. Harvey、Yan Liu 和 Xinyuan Tao 在这篇新的 NBER 论文中让机器学习与 Harry Markowitz 相遇：投资组合选择的标准方法包括两个阶段：预测资产回报，然后将其插入优化器。我们认为这种分离是有严重问题的。第一阶段处理横截面 [...]
The dollar is a reserve currency, not the reserve currency
来自 Dean Baker 我不断有人问我问题并向我发送有关美元可能如何失去世界储备货币地位的文章，然后就会发生可怕的事情。这个故事的任何一部分都没有多大意义，以这种方式处理这个问题会混淆问题所在。 [...]
The Vital Role of Defense Air Data Computers in Modern Military Aviation
在军用航空的高风险世界中，战斗机、轰炸机和侦察机以极高的速度、高度和机动性运行，有关周围空气环境的精确实时信息是不容忽视的。此功能的核心在于国防航空数据计算机 (ADC)，这是一种先进的航空电子设备，可处理原始传感器数据以提供关键的飞行参数。 ADC 通常被称为防御平台中空中数据的“数字大脑”，可确保飞行员和自动化系统拥有准确、可靠的输入，以安全有效地执行任务。什么是国防航空数据计算机？与基本高度计不同...国防航空数据计算机在现代军事航空中的重要作用一文首次出现在航空和国防市场报告上。
The Defense Up-Front Control Panel (UFC) – Enhancing Pilot Efficiency in Modern Fighter Aircraft
在现代空战和防御行动的高风险环境中，战斗机飞行员必须处理大量信息，同时保持态势感知并执行精确的机动。前置控制面板 (UFC) 在各种飞机中也称为前置控制器或集成控制面板，是驾驶舱中的关键接口。 UFC 位于仪表板中央的显着位置，就在平视显示器 (HUD) 下方，是飞行员输入数据、管理系统以及与飞机航空电子设备交互的主要手段，而不会分散他们对外界的注意力。本博客探讨...《国防前端控制面板 (UFC) – 提高现代战斗机飞行员效率》一文首次出现在航空和国防市场报告中。
Defense Stores Management Systems (SMS): Enhancing Efficiency and Readiness in Modern Militaries
在复杂的军事后勤和作战领域，装备、弹药、备件和武器的有效管理对于保持战备状态至关重要。 **国防物资管理系统 (SMS)** 在此领域发挥着关键作用。这些系统——从一般物资的库存控制软件到飞机和车辆上的专用武器控制平台——确保关键资源在需要时和需要时可用，同时最大限度地减少浪费、提高安全性并支持任务成功。了解国防物资管理系统 国防物资管理系统是指旨在处理军用物资的采购、存储、跟踪、分配和维护的集成技术和程序框架...后国防物资管理系统 (SMS)：提高现代军队的效率和战备状态首次出现在航空和国防市场报告中。
Defense Mission Computers: The Backbone of Modern Military Operations
在当今高风险的国防环境中，瞬间的决策可以决定任务的成败，国防任务计算机充当军事平台的中枢神经系统。这些专业、坚固的计算系统实时处理大量数据、集成传感器、管理武器、实现通信并提供跨空中、陆地、海上和太空领域的态势感知。与商用计算机不同，任务计算机的设计能够承受极端条件，同时提供毫不妥协的性能和安全性。什么是国防任务计算机？国防任务计算机，也称为坚固型任务处理器或军用级任务计算机，是专为国防应用而设计的高性能嵌入式系统......后国防任务计算机：现代军事行动的支柱首次出现在航空和国防市场报告中。
Wartime military courts proposed for Estonia
据这份报告称，一些具有军事背景的爱沙尼亚议员正在敦促建立战时使用的军事法庭。摘录：根据该计划，国防法院将在战争状态下开始运作。它将根据快速程序处理各种与国防相关的事务，包括未报告动员、开小差、抢劫或征用财产等情况。预备役军官大会法律部门成员、塔林行政法院法官戴马尔·利夫解释说，和平时期的法院系统过于缓慢和彻底，无法解决战时出现的情况。“在战时条件下，我们无法通过标准程序应用我们目前使用的相同法律保护体系。必须迅速做出决定，法官必须做好准备——不仅在道德上，而且在技能上——以准备这样的决定。这是我的专业评估：法官目前以和平时期的模式运作，无法想象这项工作在战时条件下如何运作，也无法想象立法是否合
The Hidden Cost Of Admin Overload: How Technology Can Save Tutoring
行政负担过重正在加剧人才流失，55% 的教育工作者计划提前退出。导师每周要花费 6-10 个小时来处理计费和材料创建等杂务，这会损害课程质量。技术可以通过自动化此类任务来拯救职业。这篇文章首先发表在电子学习行业。
Do you need a Philosophy of Education?
当我们刚开始从事教育工作时，我们常常认为我们知道自己在做什么。我们认为我们不需要任何帮助，我们需要知道的一切都是我们在教育课程中学到的。入职后只花了大约三天的时间，我们就意识到我们的大学教育并没有让我们为即将面对的每一个学生做好充分的准备。当我们有五个不同级别的学生以及多种类型的干扰时，它并没有真正让我们准备好如何授课。它并没有让我们做好处理所有日常事务、所有日常任务以及我们必须做出的所有决定的准备。这并不是为了贬低任何大学课程，而是承认他们现在有办法让你为每个学生和你将面临的情况做好充分的准备。经验是学习如何处理所有这些不同类型情况的唯一真正方法。那么我们如何弥补这种信息差距呢？这是每个教育
季节又到了。每年的这个时候，常规教学被州/联邦强制测试取代。我们必须证明我们一整年都没有浪费学生的时间。我们以问责制的名义做这一切。我可以花大量时间武断地讨论支持和反对标准化测试的各种论点，但为什么要浪费时间呢？很多其他人已经这样做了，但不值得付出努力。如果您想了解支持和反对标准化测试的一些论点，我在 ProCon.org 上找到了有关标准化测试的有趣资源。我可以非常简短地总结我对此事的想法。我相信问责制，但不相信大多数情况下的处理方式。我认为我们可以做得更好。以下是我在当前设置中看到的问题。与现实世界几乎没有相关性。这些测试不仅没有评估他们所评估的适用的生活技能，而且其中许多测试都有一些极其
