在这篇文章中，我们展示了拜耳作物科学如何通过培训模型来管理数据分析需求的大规模数据科学操作，并维护高质量的代码文档以支持开发人员。通过这些解决方案，拜耳作物科学计划的开发人员登机时间可下降70％，开发人员生产率提高了30％。
Wildfire Management: Technologies for Forecasting, Detection, Mitigation, and Response
GAO发现了当前在野火管理中使用的关键技术包括：卫星，这些技术提供了将数据集成到野火预测模型中的数据，包括有关地形，植被和天气的数据。尽管某些卫星面临解决方案，数据滞后和其他局限性，但它们也用于检测和监视。飞机和无人机可以部署到现场，以收集有关火灾位置及其传播潜力的信息。带有热摄像机的飞机和无人机可以通过烟雾和茂密的树木看到，帮助定位火灾并确定其强度。挑战包括飞机飞行员的安全问题和有限的无人机寿命（在恶劣条件下3至5年）。相机和空气传感器在多个州用于野火检测，有时在广泛的网络系统中。例如，在2024年，夏威夷电气公司开始使用人工智能（AI）部署高分辨率摄像头，以供早期检测。对于摄像机和传感器，
Using Satellite Data for More Effective Disaster Response
卫星数据在灾难评估和反应中起着至关重要的作用。满足不断扩展的需求不仅需要加速数据处理，而且还需要与响应者的合作增加。
