Grace Wahba awarded the 2025 International Prize in Statistics
格蕾丝·瓦赫巴（Grace Wahba）。戴维·卡兰（David Callan）的照片，2025年。国际统计奖基金会（Grace Wahba）颁发了2025年的奖项，以“她在平滑光谱方面的开创性工作，这改变了数据分析和机器学习”。 Wahba教授是最早使用非参数回归建模的人之一。计算和可用性的最新进展[…]
How Much Does Each US Wealth Bracket Pay In Income Taxes?
根据最新的可用数据，美国收入的最高收入的最高1％的收入中的最高1％的股份已从2001年的33.2％上升。同时，份额的份额由50％的收入量从4.9％到3％的税率下降到同一时期的税收，这是在同一时期内的收益，这是众多的税收，这是众多的税收，这是众多的税收，这是众多的税收，这些份额是造成的，而这一份额是造成的，而这一份额的税收率是众多的税收，而这一份额的税收率是造成的。个人。通过视觉资本家的多萝西·诺伊费尔德（Dorothy Neufeld），根据对IRS数据的分析，通过税收基金会的数据分析来显示联邦的所得税收入。削减美国的所得税收入，我们显示了2022年在2022年获得的财富总额支付的联邦总所得税
Elevate business productivity with Amazon Q and Amazon Connect
在这篇文章中，我们通过利用Amazon Q提供了洞察力来提高业务生产力，以提供研究，数据分析和报告Amazon Connect中潜在的欺诈案例。
Philippines looks beyond call centres to higher-value outsourcing
机构试图招募熟练的专业人员，例如软件开发人员或数据分析师
IT Businessman Oleksandr Khodorkovskyi on the Rising Importance of AI Agents
随着人工智能继续扩大跨行业的影响力，AI代理人（尤其是能够处理多种任务的多功能代理商）正在巩固其作为明天基本工具的作用。这些复杂的代理在各种上下文中运行，超越基本数据分析，以管理复杂的用户交互，了解上下文，使用不同的软件工具以及[…]
Нейросеть предскажет лесные пожары с точностью 87%
Skoltha员工创建了一个人工智能系统，可预测俄罗斯地区森林大火的发展。基于同类信息的类似程序形成了类似的预测。相比之下，新开发使用各种数据分析进行了预测。由于这种方法，计算的准确性可以达到87％。这取决于机器所考虑的信息的质量。现在，该系统正在萨哈林（Sakhalin）进行测试。
Leading Index for Commercial Real Estate Decreased 7% in March
从道奇数据分析（Dodge Data Analytics）：道奇动量指数在3月的道奇动量指数（DMI）下降了7％，由道奇施工网络发行，从2月修订的220.9读取中于3月至205.6（2000 = 100）下降了6.9％（2000 = 100）。在本月的情况下，商业计划下降了7.8％，而机构计划下跌了5.0％。“材料价格和财政政策的不确定性可能已经开始考虑整个3月的计划决策，”道奇建筑网络预测副主任莎拉·马丁（Sarah Martin）说。 “尽管本月大多数非住宅部门的规划数据削弱了，但活动仍然高于去年度的水平，但仍表明2026年中期的建设活动稳定。”在商业方面，仓库，数据中心和零售商店的计划活
Child Welfare: States' Use of TANF and Other Major Federal Funding Sources
《社会保障法》的GAO FoundTitle IV-E和IV-B标题是联邦资金的两个最大资金来源，该资金仅用于儿童福利（例如，寄养护理和其他服务以防止或解决虐待儿童或忽视儿童）。为有需要的家庭（TANF）的临时援助（联邦街区赠款）为各州提供了为低收入家庭和儿童提供一系列福利和服务的灵活资金。各州可以将TANF资金用于儿童福利支付给护理人员和各种儿童福利服务。根据GAO的卫生和公共服务部（HHS）数据分析，从2015财年到2015年至2022财年（最新的所有计划）：iv-e。所有州都使用标题IV-E向看护人（寄养父母，团体房屋或其他护理设施，祖父母和其他亲戚）支付付款，以支付寄养儿童的护理费用。
Apply For Milliman Opportunity Scholarship 2019/2020
美国奖学金很高兴宣布Wendell Milliman奖学金计划。 Milliman Inc.启动了Milliman奖学金计划，以协助来自种族和种族血统的大学的学生，他们在精算学，数据科学，计算机科学，计算机科学，计划，经济学，数学，统计学，数据分析和金融领域都有资格，在美国，加拿大，英国，爱尔兰，爱尔兰，爱尔兰和南部[[…]临时派出了2019年的2019年/20日。
Naumen: управление знаниями для сотрудников и ИИ
Naumen知识和培训部负责人 Alexei Zobnin关于知识管理系统的负责人，该系统与AI工具结合使用了新价值。 Sberfactoring管理总监Mikhail Pecker关于开发公司数据管理平台的发展，这使得为业务发展创造新的机会成为可能。 Evgeny Gilov，国家彩票数据分析与管理部负责人，关于创建现代数据存储和数据治理实践的实施。 Roman Raevsky是该公司“ Rapid。Research Systems”的创始人的作者兼创建了一个从根本上创建一个新的平台，用于超级构建超大型数据的分析处理。
rapeed: платформа для сверхбыстрой аналитической обработки больших данных
Evgeny Gilov，国家彩票数据分析与管理部负责人，关于创建现代数据存储和数据治理实践的实施。Roman Raevsky是该公司“ Rapid。Research Systems”的创始人的作者兼创建了一个从根本上创建一个新的平台，用于超级构建超大型数据的分析处理。
Automated Hiring Software: Why Businesses Use It
自动化招聘软件是一种工具，可以通过自动执行诸如作业发布，恢复筛查，面试时间表和候选人通信之类的任务来简化招聘。它减少了招聘人员的工作量，同时改善了申请人的招聘经验。企业使用自动招聘软件来：迅速吸引更多求职者。确定基于顶级候选人的...阅读更多»邮政自动化招聘软件：为什么企业使用它首先出现在大数据分析新闻中。
男女別にみたミドル（40代後半～50代前半）の転職状況～厚生労働省「雇用動向調査」（2023年）より～
■总结如果工作的变化扩散到中年老年人，而获得人才的竞争在公司中变得更加活跃，则有可能从工作中年老年人的角度来看，他们有可能会增加他们可以体验更多“美味的工作”和“容易工作”和“容易工作”的工作场所。因此，在本文中，我们使用政府统计数据分析了中年学生（40年代末至50年代初）的最新工作变更情况。首先，当卫生部，劳工和福利部的就业趋势调查（40年代后期）按职业对中年工作变更者进行排名，第一个是“专业或技术职业工人”（发展与设计等），其次是“生产过程工人”（在生产过程中进行的工作），第三名是“管理员”。在这三个职业中，受雇人数几乎是相同的，但是改变工作的人数在第一和第二名之间较大。人们认为，工作机会
RFK Jr. Turns to a Discredited Vaccine Researcher for Autism Study
David Geier被聘为H.H.S.的高级数据分析师根据几个人的说法，他将研究很久以前揭穿的疫苗和自闭症之间的任何潜在联系。
These Popular Treatments Don’t Work for Back Pain, According to New Research
汇总数据分析表明，缓解疼痛仅比安慰剂好得多。对BMJ循证医学发表的现有研究的汇总分析表明，在10种常用的非手术和非侵入性治疗中，只有1个用于下背部疼痛。即使在被认为有效的人中，他们提供的疼痛缓解也是[...]
Transforming Higher Education With Intelligent Campus Technology
通过智能校园技术，利用物联网，AI和数据分析来改善高等教育，以增强电子学习，简化校园运营并创建无缝的数字学习经验。这篇文章首次在Elearning行业上发表。
Visiting UK firms express interest in PHL analytics, cybersecurity tie-ups
十二家英国公司已经访问了菲律宾，以探索数据分析，物联网（IoT），网络安全和人工智能（AI）方面的合作。 “菲律宾不仅是数字创新中的一支不断上升的力量，而且是英国公司的巨大机会市场，”英国亚太地区的贸易专员Martin Kent […]
COVID-19 Relief: Improved Controls Needed for Referring Likely Fraud in SBA's Pandemic Loan Programs
GAO发现了小型企业管理（SBA）官员的内容，这是管理大流行贷款计划中欺诈风险的四步过程，通常包括薪水保护计划（PPP）（PPP）和COVID-19的经济伤害灾难灾害贷款（COVID-19 EIDL）（COVID-19 EIDL）的以下组成部分：筛选私人申请：与其他手册相比，与其他人进行了检查，并与其他手册相比，与其他人进行了检查，并与其他人进行了审查，并与其他手册相比，相比之下。指示数据异常的不一致。数据分析：各种数据分析工具以检查数据异常，有时使用一种称为PPP的机器学习的人工智能，以帮助识别需要审查的数据异常的文件。人体主导的评论：使用数据异常的文件的手册评论，以确定文件是否符合条件或可
