Вебинар: «Кластерные решения для больших объемов данных: отечественный опыт»
将于4月17日举行一个网络研讨会，UTSB和GazInformService的网络安全中心的专家将告诉您如何在高负载条件下管理数据库的国内系统来管理数据库。演讲者将讨论DBM的功能和优势，展示界面的功能，并在Jatoba DB的失败耐受性方面工作，并提供成功实现的示例。该技术将是有用的：有兴趣保护数据并提高与DBMS合作的非封闭管理员和工程师的效率的高级管理人员和IT主管，并求解了项目负责人的项目负责人和分析师的任务处理，他们优化了网络研讨会参与者中的数据的过程，这些过程将由组织中的网络研讨会中的组织播放。网络研讨会“大量数据：国内经验的关闭解决方案”将举行：2025年4月17日，星期四，12
Efficient, loss-free capture of fast movements with reduced data volume
UEYE EVS：IDS启动了带有事件传感器的新相机系列UEYE EVS：IDS启动了带有事件传感器的新相机系列
How much is the optimum volume of training data you need for an AI project?
有效的 AI 模型建立在可靠、可靠和动态的数据集上。如果没有丰富而详细的 AI 训练数据，就不可能构建有价值且成功的 AI 解决方案。我们知道项目的复杂性决定了所需的数据质量。但我们并不完全确定 […]
DeepSeekに見るAIの未来 －近年のAI進化の背景とは
■总结，人们注意到，由中国初创公司DeepSeek开发的AI模型（开发AI）是低成本，但在基准测试中得分等于CHATGPT。发电机AI模型的开发可以扩展到广泛的公司和开发人员，因为它由美国主要科技公司主导。此外，人们相信，将AI应用于机器人将导致以前仅限于数字空间的AI的传播，将来将其传播到现实世界中。随着AI的发展，有必要采取积极利用它的态度。 ■目录1- DeepSeek的影响2- DeepSeek Model 3的特征 - AI模型4的不连续演变 - AI应用程序领域的扩展5-结论中国初创公司DeepSeek开发的AI模型，中国初创公司，这是一家AI，它发展了AI，尽管它低成本，但它
跨语性转移是一种在低资源环境中增加NLP任务的培训数据量的流行方法。但是，确定包含哪些跨语性数据的最佳策略尚不清楚。先前的研究通常集中于一些语言家庭或一项任务的一小部分语言。这些发现如何扩展到多种多样的语言和任务仍然是一个悬而未决的问题。在这项工作中，我们通过分析来自各种语言家庭的263种语言的跨语化转移来为这个问题做出了贡献。此外，我们包括三个流行的NLP任务…
Weekly Indicators of GDP Growth
通过5/24的刘易斯·梅尔滕斯储备/纽约州的数据量度降至1.88％，低于特朗普就职周的2.79％，低于3.07％的峰值，在“解放日”之前记录数据。图1：每周经济指数（蓝色）和船长莱瓦·莱昂（Leiva-Leon），《模拟人生》每周经济状况指数加2％（tan），均为年度％。资料来源：纽约通过[…]
Modern Data Engineering Services in 2025: Key Trends Fueling Enterprise-Wide Digital Transformation
简介：数据驱动的命令在2025年，数字经济以前所未有的速度和复杂性运行，数据已成为其最有价值的货币。组织承受着从大量，快速增长的数据量中提取可行见解的压力。现在，数字化转型策略的成功取决于能力...阅读更多»2025年的现代数据工程服务：助长企业范围的数字转换的关键趋势首先出现在大数据分析新闻中。
АНО «РСВ»: аналитика для социальных лифтов
Evgeny Glukhovtsev，ANO“俄罗斯 - 国家机遇”的信息支持部门负责人，涉及到PIX BI Analytical平台的过渡，该平台允许保证运营访问不断增长的数据量并提高项目管理效率。
Revolutionizing Big Data Management with Advanced AI Development Techniques
在当前的数字时代，生成的数据量确实令人震惊。从社交媒体互动到来自IoT设备的传感器数据，组织都被大量信息所淹没。但是，企业如何将这种不受控制的涌入变成宝贵的见解？答案在于先进的AI开发...阅读更多»以高级AI开发技术彻底改变大数据管理的帖子首先出现在大数据分析新闻中。
Big Data vs. Small Data: What’s the Difference? Explained
在当今数据驱动的世界中，了解不同类型数据之间的细微差别至关重要。大数据和小数据是分析中经常使用的两个术语，但它们的应用、特征和含义却大不相同。随着组织越来越依赖数据进行决策，了解这两个概念之间的差异至关重要。在本文中，我们将探讨大数据和小数据之间的区别、它们的优势、用例以及它们如何影响企业、政府和个人。大数据与小数据大数据与小数据：揭开关键差异的面纱了解大数据和小数据之间的区别，了解字节之战。什么是大数据？大数据是指数据集非常大、复杂或快速移动，以至于传统数据管理工具无法有效处理它们。它具有三个特点：Volume（数据量）：指海量数据，通常以 TB 或 PB 为单位，这些数据来自各种来源，如物
Rethinking Scaling Laws in AI Development
随着开发人员和研究人员不断突破 LLM 性能的界限，效率问题也日益凸显。直到最近，人们的注意力都集中在增加模型的大小和训练数据量上，而很少关注数值精度——即计算过程中用于表示数字的位数。研究人员最近进行的一项研究 […] 重新思考 AI 开发中的缩放定律一文首先出现在 Unite.AI 上。
A Demonstration: Low Correlations Do Not Necessarily Lead to Low Confidence in Data Regressions
但这篇文章的主要目的是证明两个数据集变量之间的低相关性并不一定意味着对回归斜率（和截距）的低置信度。置信区间还取决于数据集中包含的数据量。
Groundbreaking Study Reveals That Loneliness Increases Your Risk of Dementia by 31%
一项针对 600,000 多人的研究发现，孤独会使痴呆症的风险增加 31%，这强调了需要进一步研究和干预以保护认知健康。佛罗里达州立大学医学院教员领导的一项新研究通过分析来自 600,000 多人的数据量化了孤独与痴呆症之间的联系[...]
Combining Machine Learning and Homomorphic Encryption in the Apple Ecosystem
在 Apple，我们认为隐私是一项基本人权。我们保护用户隐私的工作遵循一系列隐私原则，其中一项原则是优先使用设备上的处理。通过在用户设备上本地执行计算，我们有助于最大限度地减少与 Apple 或其他实体共享的数据量。当然，用户可以请求由机器学习 (ML) 提供支持的设备体验，这些体验可以通过查找服务器上托管的全局知识来丰富。为了在提供这些体验的同时坚持我们对隐私的承诺，我们实施了…
The Future of Real Estate: AI for Smarter, Faster Decisions
长期以来，房地产行业一直以其复杂的决策过程为特征，其特点是市场条件波动、数据量巨大和客户偏好不断变化。人工智能已经成为一种有望改变房地产专业人士运营方式的技术。阅读更多。文章《房地产的未来：人工智能助力更智能、更快速的决策》首先出现在 Fusemachines 上。
Top EU Court Rules Against Meta, Limits Use Of Personal Data For Targeted Ads
欧盟最高法院裁定 Meta 败诉，限制使用个人数据进行定向广告作者：Tom Ozimek，来自《大纪元时报》（重点是我们），在一项具有里程碑意义的裁决中，欧盟最高法院裁定，Facebook 母公司 Meta 不得将从其自身平台或外部来源收集的个人数据用于定向广告，除非遵守欧盟隐私法规定的严格限制和约束。2021 年 10 月 28 日，智能手机显示 Facebook 首席执行官马克·扎克伯格在洛杉矶揭开 META 标志。Chris Delmas/AFP via Getty Images这项裁决被隐私权倡导者誉为胜利，该裁决于 10 月 4 日由欧洲联盟法院发布，以回应奥地利活动家 Max
释放 RAG 工作流的全部潜力为什么、何时以及如何对增强型 RAG 进行分块我们如何分割球？（使用 Cava 生成）大型语言模型在单个请求中可以处理的最大标记数称为上下文长度（或上下文窗口）。下表显示了所有版本的 GPT-4 的上下文长度（截至 2024 年 9 月）。虽然上下文长度随着每次迭代和每个新模型而增加，但我们可以为模型提供的信息仍然有限。此外，输入的大小与 LLM 生成的响应的上下文相关性之间存在反比关系，简短而集中的输入比包含大量信息的长上下文产生更好的结果。这强调了将数据分解成更小、更相关的块的重要性，以确保 LLM 做出更合适的响应 — — 至少在 LLM 无需重新训练即可处
