数字の「2」に関わる各種の話題－あまりにも基本的な数字なので、敢えての特徴付けは却って難しい－
■概要 从某种意义上来说，数字“2”是仅次于数字“1”的第二重要的数字。数字“2”在很多场合都被使用，似乎是用来以某种方式表达“对抗”或“和谐”。但由于它是一个如此基本且重要的数字，我觉得很难描述它的特征。 ■目录・介绍・阿拉伯数字“2”为什么是这样的？・两个对立的概念等・“两个大〇〇”・使用汉字“二”的四字成语・使用汉字“二”的谚语和惯用语・第二个〇〇・汉字“二”・数字“2”的记法・在日本，数字“2”是不吉利的吗数字？宗教中的数字“2”？体育中的数字“2”？数学中的数字“2”？2 月 2 日是星期几？最后，从某种意义上说，数字“2”是继数字“1”之后第二重要的数字。到目前为止，我们已经介绍了
「推される体験」の商品化－「推しになりたい」という同一化欲求とは
■概要 随着“押”一词的普及和“押胜”的普及，我们的消费方式也在发生变化。本文以新冠病毒大流行引发的促销活动扩张为切入点，认为现代消费正在被重组，不是从事物或事件本身的角度，而是从“人”的角度，即“与谁联系在一起”。此外，我们将重点关注这样一个事实：支持自己喜欢的人的行为与认同自己崇拜的对象和自我展示的愿望有关。此外，近年来出现了一些服务，不仅可以让用户体验推送者的角色，还可以体验被推送的人。本文以涩谷的卡拉 OK 舞台和酒吧 VSING 为案例，探讨了审批和支持的组成部分由系统设计并作为一种体验商业化的现状。 ■目录 1 - 新冠疫情推动的押活动的扩大 2 - 以“人”为媒介的消费 3 -
インドのスマホしながら運転事情－ＧＤＰの世界ランキングで後れをとっても－
■概要 上个月，我去印度旅游。坐公交车走了半天，城里的交通混乱只能用混乱来形容。尽管需要谨慎，但仍有许多人一边开车一边拿着智能手机打电话。在印度，开车时使用智能手机似乎被视为一种危险驾驶形式，但执法力度却没有跟上。此外，地铁系统距离印度各地普通民众的使用还很遥远。今年，日本的GDP预计将被印度超越，成为世界第四大国家。尽管日本在经济增长方面无法与印度相比，但每个公民的生活仍然有许多积极的方面，例如旅行时的安全。 ■目录 1 - 城市交通混乱 2 - 一边开车一边用智能手机 3 - 顺便说一句，地铁是 4 - 上个月，我去旅行，去了印度，尽管我在世界GDP排名中落后了。从德里出发，参观斋浦尔和阿
企業物価指数2026年2月～電気・都市ガスの支援策により、国内企業物価の前年比上昇率は縮小～
■概要 2026年2月国内企业用品价格同比上涨2.0%（1月：同比上涨2.3%），涨幅比上月回落0.3个百分点。从对国内企业商品价格同比贡献来看，有色金属（+1.23%pt）和农林水产品（+0.87%pt）做出了正贡献，而石油和煤炭产品（-0.81%pt）以及电力、城市燃气和水（-0.41%pt）做出了负贡献。受2016年1-3月（反映2-4月）电力和城市燃气收费支持措施影响，国内企业物价中，城市燃气下降14.1%（1月：比上年-10.9%），商业用电下降5.4%（1月：比上年-3.1%）。以合同货币计算的进口价格比上年增长0.6%（1月：0.0%），以日元计算的进口价格比上年增长2.8%（1
インド経済の見通し～外需不透明の中、都市消費と公共投資が成長を下支え
■概要 2025年10-12月印度经济实际GDP增速为7.8%，较上年同期略有放缓，但仍保持高速增长。在城市地区就业改善、服务需求增加和政府基础设施投资的支持下，以私人消费和投资为中心的内需正在支撑经济增长。另一方面，受美国关税措施和全球经济放缓影响，出口增速放缓，净出口对增长的贡献转负。由于食品价格下降，2025 年价格暂时降至 0% 范围，但预计 2026 年将温和上涨至 3-4% 范围，部分原因是上一年低增长（基数效应）出现反弹。核心通胀稳定在4%左右，预计印度央行将暂时维持政策利率不变，继续审慎的政策管理。尽管外需和原油价格的不确定性依然存在，但在城市消费和公共投资的支撑下，印度经济预
B-21 spotted in aerial-refueling test flights
这一里程碑事件是在高级指挥官对支持新型轰炸机的老化加油机发出警告之后发生的。
AI-enabled watch towers set to proliferate along the border
GDIT 推出具有更好传感器、更强计算能力的自主站。
Australia to get 40 more Bluebottle unmanned surface vessels
澳大利亚海军中将马克·哈蒙德 (Mark Hammond) 中将表示，“蓝瓶”号是一项极其耐用的资产，并指出“这些东西在飓风席卷而来时一直留在原地，并且一直在运行。”
Trump’s sons invest in companies vying to fill gaps in US drone industry
特朗普的长子正在支持一家美国无人机生产公司，该公司旨在将其技术出售给五角大楼。
Pentagon seeks system to ensure AI models work as planned
随着国防部越来越依赖人工智能，出现了一个问题：如何确定人工智能模型正在按照应有的方式工作？
How the Fourier Transform Converts Sound Into Frequencies
直观、直观的指南，帮助您理解数学的真正作用——从绕线机到频谱图《傅里叶变换如何将声音转换为频率》一文首先出现在《走向数据科学》上。
An Intuitive Guide to MCMC (Part I): The Metropolis-Hastings Algorithm
厌倦了 AI 炒作？让我们来谈谈实际推动高端量化金融的概率算法。MCMC 直观指南（第一部分）：Metropolis-Hastings 算法一文首先出现在《走向数据科学》上。
Spectral Clustering Explained: How Eigenvectors Reveal Complex Cluster Structures
了解为什么谱聚类优于 K-means后谱聚类解释：特征向量如何揭示复杂的聚类结构首先出现在走向数据科学上。
Building a Like-for-Like solution for Stores in Power BI
同类 (L4L) 解决方案对于比较元素至关重要。它只是比较可比较的元素，在本例中，是比较一段时间内的商店。让我们看看在语义模型中构建的解决方案。在 Power BI 中为商店构建同类解决方案一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Why Most A/B Tests Are Lying to You
导致大多数 A/B 测试无效的 4 种统计错误，以及周一可以使用的预测试清单和贝叶斯与频率主义决策框架。为什么大多数 A/B 测试都在骗你的文章首先出现在《走向数据科学》上。
Hybrid Neuro-Symbolic Fraud Detection: Guiding Neural Networks with Domain Rules
我真的认为我正在做一些大事：向损失函数添加几个简单的域规则，并观察超级不平衡数据上的欺诈检测猛增。第一次运行看起来很棒......直到我修复了一个偷偷摸摸的阈值错误并在五个不同的随机种子上运行了整个过程。突然之间，“巨大的胜利”几乎消失了。说实话，我最终得到的结果实际上更有用：提醒我们，在欺诈等罕见事件问题上，我们衡量成功的方式（阈值、种子、指标）比模型本身更容易欺骗我们。该规则确实使排名稍微好一点（您可以在 ROC-AUC 中一致地看到它），但真正的收益很小且脆弱。这是完整的故事 - 错误、差异、经验教训等等。混合神经符号欺诈检测：用领域规则指导神经网络首先出现在走向数据科学上。
When Data Lies: Finding Optimal Strategies for Penalty Kicks with Game Theory
博弈论、纳什均衡和战略决策的数据驱动简介《当数据撒谎时：用博弈论寻找点球的最佳策略》一文首先出现在《走向数据科学》上。
The “Data Center Rebellion” Is Here
这篇文章首次出现在 Ben Lorica 的 Gradient FlowSubstack 时事通讯上，经作者许可在此重新发布。即使是人工智能最热心的支持者现在也悄悄承认，我们正在经历一个巨大的人工智能泡沫。这些数字是显而易见的：超大规模企业每年在数据中心和专用芯片上部署大约 4000 亿美元，而 [...]
