wiiw is hiring an Economic Data Specialist (m/f/d)
主要职责包括数据研究、数据准备、数据管理和可视化开发
The BIS gets it wrong on AI/LLM and feminism & reproduction
国际清算银行发布了一份关于人工智能和大型语言模型实用性的公告。他们对此并不十分满意。当面对需要推理他人知识和反事实的逻辑难题时，大型语言模型 (LLM) 显示出独特且具有启发性的失败模式。 当面对互联网上可用的难题原始措辞时，LLM 表现完美，但当偶然细节发生变化时，表现不佳，这表明缺乏对底层逻辑的真正理解。 我们的研究结果并没有减损央行在数据管理、宏观分析和监管/监督方面应用机器学习的巨大进展。然而，它们确实表明，在需要严格推理的经济分析环境中部署 LLM 时应谨慎行事。
Cohesity taps Amazon for generative AI, cloud-based security
数据安全和多云数据管理提供商 Cohesity 将其安全和数据分析功能带给了新的潜在受众，现在正在通过亚马逊的基于云的 AI 的 Bedrock 前端接受对其 Turing 生成 AI 功能的注册。该公司周一宣布，Cohesity Turing 的 AWS 可用功能将集中在三个主要领域。第一个...继续阅读Cohesity 利用亚马逊的生成 AI、基于云的安全首次出现在 Cyber Security Minute 上。
Data Science: NIH Needs to Implement Key Workforce Planning Activities
GAO 的发现虽然美国国立卫生研究院 (NIH) 在其 2018 年 6 月的数据科学战略计划中纳入了数据科学劳动力目标，但该机构尚未完全实施联邦指南制定的关键劳动力规划活动（见表）。例如，美国国立卫生研究院制定并实施了增强其数据科学劳动力的计划；然而，这些计划与其数据科学劳动力的缺口无关。在 GAO 的审查即将结束时，官员们表示，已经成立了一个全机构范围的数据科学劳动力工作组，以解决优先招聘和保留需求。然而，他们没有提供支持该组织活动的文件。充分解决劳动力规划活动将有助于确保 NIH 拥有有效履行其使命所需的数据科学劳动力。美国国立卫生研究院实施数据科学劳动力规划关键活动关键劳动力规划实践和
Big Data in Biotech: Free Kolabtree Whitepaper
Kolabtree 发布了一份独家白皮书，题为“生物技术中的大数据”。这份白皮书由 Kolabtree 的独立科学顾问 Aditi Kandlur 撰写，全面介绍了复杂的数据管理系统如何服务于生物技术行业。大数据是一个流行词，在生物技术行业的各个行业中广为流传[...] 文章《生物技术中的大数据：免费 Kolabtree 白皮书》首先出现在 Kolabtree 博客上。
Contact Tracing for Air Travel: CDC's Data System Needs Substantial Improvement
GAO 的发现疾病控制与预防中心 (CDC) 在航空旅行的接触者追踪方面发挥着关键作用，即识别并通知可能在飞行期间接触过传染病感染者的乘客的过程。然而，有几个因素影响了疾病预防控制中心收集及时、准确和完整的航空乘客信息以支持当地公共卫生当局追踪接触者的能力。例如，航空公司可能没有准确完整的乘客信息可与 CDC 共享，因为预订机票时提供的联系信息可能是针对第三方（例如旅行社）的，而不是针对乘客的。此外，由于不存在单一、完整且可靠的乘客信息来源，CDC 经常进行研究来填补空白，从而延长了与当地公共卫生部门共享信息所需的时间。 收集航空乘客联系信息的流程概述自 COVID-19 大流行开始以来，CD
DroneDeploy получает $20 млн. для совершенствования коммерческих БПЛА
旧金山一家名为 DroneDeploy 的初创公司已筹集 2000 万美元资金，用于改进其无人机数据管理平台。这笔交易是在无人机商业和工业使用新规则出台之前达成的。
当石油公司在偏远地区勘探非常规碳氢化合物矿藏时，他们会遇到本质上较差的数据质量、复杂的问题和较高的成本。了解可以帮助上游运营商管理复杂参数的最佳实践——以揭示隐藏模式和趋势并帮助开发预测模型的方式。并了解 SAS 技术如何有效解决这些数据管理和分析挑战。
Challenges in the Effective Use of Master Data Management Techniques
主数据管理是一项超出任何单一业务职能需求的活动，因此巧妙地克服任何公认的成功障碍非常重要。在数据质量和 MDM 思想领袖 David Loshin 撰写的这篇论文中，我们研究了数据整合（主数据管理的典型方法）如何无法满足数据消费需求。通过从整合方法过渡到数据利用方法，您将看到 MDM 如何为长期信息战略做出贡献，该战略使用最佳实践来利用共享的重新调整用途的企业信息。
Data Management and Solvency II
毫无疑问，偿付能力标准 II 是在欧盟 (EU) 运营的任何保险或再保险组织中的热门话题。 Solvency II 的目标是统一欧盟保险市场并加强消费者保护。本文解释了数据管理在帮助公司适当应对 Solvency II 方面的重要性，确定了数据管理在 Solvency II 法规中的适用范围，并详细介绍了 SAS 如何不仅帮助您遵守法规，而且通过提供增量服务将其提升到新的水平好处。本文并未广泛解释 Solvency II 法规，尤其是风险计算。
