High Quality Data Essential for Training A.I. Models
将此上下文添加到原始数据是一个称为数据标记的过程，被认为是训练机器学习算法的关键步骤。...。。→ 阅读更多：训练人工智能模型必不可少的高质量数据
Reporting an R-Squared Measure for Count Data Models
这篇文章的灵感来自于我前段时间收到的一封电子邮件，该邮件来自一位博客读者。我认为，更“广泛”的回应可能会引起其他读者的兴趣......尽管存在许多局限性，但在报告最小二乘回归结果时，包括判定系数 (R2) 或其“调整后”的值是标准做法。就我个人而言，我认为 R2 是我们结果中包含的最不重要的统计数据之一，但我们都这样做。（请参阅上一篇文章。）如果所讨论的回归模型是线性的（在参数中）并且包含截距，并且如果参数由普通最小二乘法 (OLS) 估计，则 R2 具有许多众所周知的属性。这些包括：0 ≤ R2 ≤ 1。如果我们向模型中添加回归量，R2 的值不会减小。无论我们将这个度量定义为“解释平方和”与
Let’s Call a Spade a Spade: RDF and LPG — Cousins Who Should Learn to Live Together
RDF和LPG数据模型的客观比较帖子让我们称之为Spade：RDF和LPG - 应该学会生活在一起的堂兄，他们首先出现在数据科学方面。
Streamline RAG applications with intelligent metadata filtering using Amazon Bedrock
在本文中，我们探索了一种创新方法，该方法使用 Amazon Bedrock 上的 LLM 智能地从自然语言查询中提取元数据过滤器。通过结合 LLM 函数调用和 Pydantic 数据模型的功能，您可以动态地从用户查询中提取元数据。这种方法还可以提高检索到的信息和 RAG 应用程序生成的响应的质量。
Your Documents Are Trying to Tell You What’s Relevant: Better RAG Using Links
文档数据集已经具有结构。充分利用它。照片由 Jayne Harris 在 Unsplash 上拍摄构建检索增强生成 (RAG) 应用程序面临多层挑战。文档检索是 RAG 工作流程的重要组成部分，它本身就是一组复杂的步骤，可以根据用例以不同的方式处理。RAG 系统很难找到与细微输入提示相关的最佳文档集，尤其是在完全依赖向量搜索来找到最佳候选者时。然而，我们的文档本身通常会告诉我们应该在哪里寻找有关给定主题的更多信息——通过引文、交叉引用、脚注、超链接等。在本文中，我们将展示一种新的数据模型——链接文档——如何通过使我们能够解析和保留这些对其他文本的直接引用来解锁性能改进，使它们可供同时检索——无
Optimization Strategies for Geospatial Data on End-User Devices
摘要：快速向所有层级（尤其是战术边缘层级）传播地理空间数据的能力对于应对多域作战理论所描述的威胁至关重要。美国陆军工程兵研究与发展中心地理空间研究实验室 (ERDC-GRL) 正在研究优化地理空间产品的格式、数据模型、文件大小和质量，以供最终用户设备 (EUD) 使用。本报告描述了一种处理方法，包括定制软件和开源工具，以优化陆军地理空间企业标准可共享地理空间基础和行业认可的产品，以便在 EUD 上使用。重点介绍了综合视觉增强系统 (IVAS)，但也研究了其他设备，包括 Nett Warrior 和项目执行办公室 - 士兵瞄准系统。此外，我们还开发了一种压缩方法，可将三维模型数据的大小缩小 9
