Hyundai and Kia partner with South Korea’s RDA to bring wearable robots to agriculture
现代和起亚已与韩国农村发展管理局（RDA）签署了一份谅解备忘录（MOU），以扩大在农业中使用可穿戴机器人技术的使用。合作伙伴关系将使这些公司介绍由现代汽车和起亚的机器人实验室开发的X-Ble肩部机器人，向全国各地的农业场所推出。 X-Ble肩膀的设计[…]
Top 5 Generative AI Courses for Newcomers in AI Technology
我们生活在人工智能影响一切的时代，无论我们是生活，工作还是创造的方式。生成的AI或可以生成文本，图像甚至代码的技术是这项革命的关键组成部分。有很多资源可用于新手[…]
Autonomous truck technology company Kodiak to go public tomorrow
AI驱动的自动驾驶汽车技术提供商 Kodiak AI今天宣布，Kodiak Robotics，Inc。成功地完成了与Ares Acquisition Corporation II（NYSE：AACT）（AACT）（“ AACT”）（“ AACT”）的业务结合，这是一家公开交易的专业用途公司。该业务组合在2025年9月23日获得AACT股东的批准。与结束有关，AACT被重命名[…]Kodiak AI今天宣布，Kodiak Robotics，Inc。成功地完成了与Ares Acquisition Corporation II（NYSE：AACT）（AACT）（“ AACT”）（“ AACT”）的业
How to Train a Chatbot Using RAG and Custom Data
通过Llamathe Post如何使用抹布和自定义数据训练聊天机器人，首先出现在数据科学方面。
Plotly’s AI Tools Are Redefining Data Science Workflows
Plotly的AI驱动工具如何通过更快的开发，更智能的见解和改进的协作来改变数据科学工作流程。Postly的AI工具正在重新定义数据科学工作流程，这首先是朝向数据科学的。
How to Fine-Tune DeepSeek-R1 for Your Custom Dataset (Step-by-Step)
一步一步微调 DeepSeek 模型……即使您是 LLM 新手！
Nvidia to invest $5 billion into Intel and jointly develop custom data center and PC technologies
Intel与NVIDIA NVLINK和NVIDIA一起设计和制造定制数据中心以及客户CPU，将投资50亿美元的英特尔普通股Nvidia和Intel宣布合作，共同开发多个世代的自定义数据中心和PC产品，这些产品和PC产品可以加速跨跨越跨越超级市场，Enterprise and Entermers and Entermer和Entermers和Entermers and Enterprise and Empainers。 […]
在这篇文章中，我们展示了如何使用自定义数据源连接器将Alation的业务策略与Amazon Q Business应用程序集成的示例。
在本系列的第 1 部分中，我们介绍了 Amazon SageMaker Python SDK 上新推出的 ModelTrainer 类及其优势，并向您展示了如何在自定义数据集上微调 Meta Llama 3.1 8B 模型。在这篇文章中，我们将介绍 ModelBuilder 类的增强功能，它允许您将模型从 ModelTrainer 无缝部署到 SageMaker 终端节点，并为多种部署配置提供单一界面。
Data Leakage in Preprocessing, Explained: A Visual Guide with Code Examples
数据预处理预处理管道泄漏的 10 种隐秘方式在我教授机器学习的经验中，学生经常会遇到同样的问题：“我的模型表现很好——准确率超过 90%！但是当我将其提交给隐藏数据集进行测试时，它现在不那么好了。哪里出了问题？”这种情况几乎总是指向数据泄漏。当测试数据中的信息在数据准备步骤中潜入（或泄漏）到您的训练数据中时，就会发生数据泄漏。这通常发生在常规数据处理任务中，而您没有注意到。当发生这种情况时，模型会从它不应该看到的测试数据中学习，从而使测试结果具有误导性。让我们看看常见的预处理步骤，看看数据泄漏时究竟会发生什么——希望您可以在自己的项目中避免这些“管道问题”。所有视觉效果：作者使用 Canva
Amazon Bedrock 的知识库是一项完全托管的服务，可帮助您实施从提取到检索和快速增强的整个检索增强生成 (RAG) 工作流，而无需构建自定义数据源集成和管理数据流，从而突破了您在 RAG 工作流中可以做的事情的界限。然而，它是 [...]
Step-by-Step Guide to Creating Simulated Data in Python
一个适合初学者的教程，教你如何生成自己的数据进行分析和测试照片由 Alexandru-Bogdan Ghita 在 Unsplash 上拍摄想象一下，你刚刚编写了一个机器学习模型，需要在特定场景中对其进行测试，或者你正在发布一篇关于自定义数据科学解决方案的学术论文，但可用的数据集有版权限制。另一方面，你可能正处于机器学习项目的调试和故障排除阶段，需要数据来识别和解决问题。所有这些情况，以及更多情况，都可以从使用模拟数据中受益。通常，现实世界的数据并不容易获得、昂贵或私密。因此，创建合成数据对数据科学从业者和专业人士来说是一项有用的技能。在本文中，我介绍了一些使用 Python 从头开始创建
How Many Cars Are in This Aerial Imagery? Let’s Count Them with YOLOv8 from Scratch!
从 A 到 Z 的分步指南，用于在自定义数据库上部署 YOLOv8 进行对象检测和计数。继续阅读 Towards Data Science »
Introducing guardrails in Knowledge Bases for Amazon Bedrock
Amazon Bedrock 的知识库是一种完全托管的功能，可帮助您使用检索增强生成 (RAG) 将 Amazon Bedrock 中的基础模型 (FM) 安全地连接到您的公司数据。此功能简化了整个 RAG 工作流程，从提取到检索和快速增强，无需自定义数据源集成和数据流 [...]
The Impact of Data Privacy and Security on Off-the-Shelf Training Data
从头开始构建新的自定义数据集既有挑战性又乏味。得益于现成的数据，它为开发人员提供了一种快速有效的解决方案，可以将数据嵌入到他们的 AI 产品中并使其发挥作用。现成的数据是预先收集、清理、标记并随时可用的数据。然而，寻找合适的现成数据 […]
