Pandas Can’t Handle This: How ArcticDB Powers Massive Datasets
Python 已经发展成为数据科学的主导，其包 Pandas 已成为数据分析的首选工具。它非常适合表格数据，如果您有大容量 RAM，它支持高达 1GB 的数据文件。在这些大小限制内，它也适用于时间序列数据，因为它带有一些[…]帖子 Pandas 无法处理这个问题：ArcticDB 如何为海量数据集提供支持首先出现在 Towards Data Science 上。
Massive Data Institute and Ethics Lab Partner to Embed Ethics Into Technical Research
通过 MDI 学者计划，学生与道德实验室的成员配对，分析其研究项目的道德考量。
Nvidias öppna och massiva AI-modell NVLM utmanar GPT-4
Nvidia 宣布其新的 AI 模型 NVLM 已开源，可供更广泛的研究人员和开发人员社区使用。这一决定打破了先进人工智能系统封闭的趋势，并提供了前所未有的尖端技术获取途径。该模型的权重和训练代码将公开。然而，训练数据并不开放，这意味着 […]Nvidia 的开放式大规模 AI 模型 NVLM 挑战 GPT-4 的帖子首次出现在 AI 新闻中。
2025年4月8日，位于北卡罗来纳州北卡罗来纳州海军陆战队航空站Cherry Point的轰炸目标9最近进行了海对海量直播训练。这项双边训练练习可增强运营的准备和战术能力，可通过基于现实的，现场的钻机和现场直播，并使用先进的船上的MANEE2静态海目标。一名巴拿马丛林生存训练教练在2025年4月10日，巴拿马的丛林环境中使用了几种生存技术，在第2海军陆战队的第2海军陆战队中，第8海军陆战队的第8海军陆战队向美国海军陆战队教授一堂课。美国海军陆战队与海洋战斗机攻击中队（VMFA）122参加了锻炼竹鹰，在2024年8月9日，亚利桑那州海军陆战队航空站（MCAS）Yuma。和下属力元素在动态环境中。
Marine Minute: 15.2-25 (AFN VERSION)
2025年4月8日，位于北卡罗来纳州北卡罗来纳州海军陆战队航空站Cherry Point的轰炸目标9最近进行了海对海量直播训练。这项双边训练练习可增强运营的准备和战术能力，可通过基于现实的，现场的钻机和现场直播，并使用先进的船上的MANEE2静态海目标。一名巴拿马丛林生存训练教练在2025年4月10日，巴拿马的丛林环境中使用了几种生存技术，在第2海军陆战队的第2海军陆战队中，第8海军陆战队的第8海军陆战队向美国海军陆战队教授一堂课。美国海军陆战队与海洋战斗机攻击中队（VMFA）122参加了锻炼竹鹰，在2024年8月9日，亚利桑那州海军陆战队航空站（MCAS）Yuma。和下属力元素在动态环境中。
2025年4月8日，位于北卡罗来纳州北卡罗来纳州海军陆战队航空站Cherry Point的轰炸目标9最近进行了海对海量直播训练。这项双边训练练习可增强运营的准备和战术能力，可通过基于现实的，现场的钻机和现场直播，并使用先进的船上的MANEE2静态海目标。一名巴拿马丛林生存训练教练在2025年4月10日，巴拿马的丛林环境中使用了几种生存技术，在第2海军陆战队的第2海军陆战队中，第8海军陆战队的第8海军陆战队向美国海军陆战队教授一堂课。 美国海军陆战队与海洋战斗机攻击中队（VMFA）122参加了锻炼竹鹰，在2024年8月9日，亚利桑那州海军陆战队航空站（MCAS）Yuma。和下属力元素在动态环境中
Marine Minute 15-25 (AFN VERSION)
2025年4月8日，位于北卡罗来纳州北卡罗来纳州海军陆战队航空站Cherry Point的轰炸目标9最近进行了海对海量直播训练。这项双边训练练习可增强运营的准备和战术能力，可通过基于现实的，现场的钻机和现场直播，并使用先进的船上的MANEE2静态海目标。一名巴拿马丛林生存训练教练在2025年4月10日，巴拿马的丛林环境中使用了几种生存技术，在第2海军陆战队的第2海军陆战队中，第8海军陆战队的第8海军陆战队向美国海军陆战队教授一堂课。 美国海军陆战队与海洋战斗机攻击中队（VMFA）122参加了锻炼竹鹰，在2024年8月9日，亚利桑那州海军陆战队航空站（MCAS）Yuma。和下属力元素在动态环境中
AI crawler wars threaten to make the web more closed for everyone
我们经常认为互联网是理所当然的。它是我们指尖上的海量信息——而且它就是有效。但这个系统依赖于成群的“爬虫”——在网络上漫游的机器人，每天访问数百万个网站，并报告它们所看到的内容。这就是 Google 如何为其搜索引擎提供支持、亚马逊如何设定有竞争力的价格，以及……
Vertical AI Meets SaaS: The Rise of Industry-Specific AI-as-a-Service (AIaaS)
SaaS 时代的人工智能发展 数字革命推动了软件即服务 (SaaS) 的兴起，使企业能够通过基于云的平台访问复杂的软件应用程序。与此同时，人工智能 (AI) 已从一项实验性技术发展成为一种强大的工具，可以分析海量数据集、自动决策并改进 […]
Big Data vs. Small Data: What’s the Difference? Explained
在当今数据驱动的世界中，了解不同类型数据之间的细微差别至关重要。大数据和小数据是分析中经常使用的两个术语，但它们的应用、特征和含义却大不相同。随着组织越来越依赖数据进行决策，了解这两个概念之间的差异至关重要。在本文中，我们将探讨大数据和小数据之间的区别、它们的优势、用例以及它们如何影响企业、政府和个人。大数据与小数据大数据与小数据：揭开关键差异的面纱了解大数据和小数据之间的区别，了解字节之战。什么是大数据？大数据是指数据集非常大、复杂或快速移动，以至于传统数据管理工具无法有效处理它们。它具有三个特点：Volume（数据量）：指海量数据，通常以 TB 或 PB 为单位，这些数据来自各种来源，如物
Airport Operations and Data Storage Systems
高效的数据处理对于机场运营的安全、运营效率和提升乘客体验至关重要。由于海量数据机场运营和数据存储系统文章首先出现在aviationfile-Gateway to Aviation World。
How Big Data Is Shaping the Future of Smart Cities
驾驭数字大都市：智慧城市时代的大数据大数据利用人工智能、物联网和高级分析等关键技术，使城市环境变得更加高效、可持续，并能更好地满足居民的需求。让我们来探索大数据在塑造智慧城市未来方面的变革性作用。大数据如何塑造智慧城市的未来简介：大数据在智慧城市中的作用在快速城市化的世界里，“智慧城市”的概念已经成为解决城市生活所面临的无数挑战的希望灯塔。从交通拥堵到能源消耗，从水资源管理到公共安全，有效管理和优化资源的能力是创造宜居、可持续和高效的城市环境的核心。大数据具有巨大的分析潜力，正在成为这一转变的支柱。通过将数据收集、存储和分析整合到城市基础设施中，城市正在发展成为能够实时适应居民需求的互联系统。
Virtual Personas for Language Models via an Anthology of Backstories
我们介绍了 Anthology，这是一种通过生成和利用具有丰富个人价值观和经验细节的自然背景故事来将 LLM 调节为具有代表性、一致和多样化的虚拟角色的方法。大型语言模型 (LLM) 在由数百万和数十亿不同的人类作者共同制作的海量文本语料库上进行训练意味着什么？在“语言模型作为代理模型”中，令人信服的证据表明，最近的语言模型可以被视为代理模型：在提供文本上下文的情况下，LLM 能够生成代表可能产生该上下文的代理特征的条件文本。这表明，通过适当的调节，可以引导 LLM 近似特定人类声音的响应，而不是以其他方式出现的混合声音。如果实现，LLM 的这种能力将对用户研究和社会科学产生重大影响——作为人
Researchers Take 3D X-Ray Images of a Skyrmion
伯克利实验室 一种难以描述的纳米级物体，称为磁性 skyrmion，有朝一日可能会产生新的微电子设备，可以做更多事情 - 例如，海量数据存储...
Boeing’s AI looking in the right places?
航空领域的人工智能受益于海量数据库的可用性，最重要的是当今元计算机的强大功能，可以分析所有信息，确定可靠的趋势线，并帮助安全专家设计可能减少再次发生可能性的措施！！！下面是一篇很棒的文章...
Time Series Are Not That Different for LLMs
利用 LLM 的力量进行时间序列建模基础模型推动了计算语言学和计算机视觉领域的最新进步，并在人工智能 (AI) 中取得了巨大成功。成功的基础模型的关键思想包括：海量数据：庞大而多样的训练数据涵盖了全面的分布，使模型能够近似任何潜在的测试分布。可转移性：记忆和回忆所学信息的机制，例如提示 [1] 和自我监督的预训练 [2]，使模型能够有效地适应新任务。在 LLM 成功之后，时间序列基础模型的开发变得更加密集。图片来自论文 https://arxiv.org/pdf/2403.14735.大型时间序列基础模型 (LTSM)随着基础模型在计算语言学领域的成功，越来越多的研究工作旨在在另一种类型的序列
Echobase AI Review: Query, Create & Analyze Files with AI
毫无疑问，企业需要管理大量数据。从客户互动到运营指标，每一次点击、购买和决策都会留下宝贵的信息。然而，在海量数据中获取可操作的见解就像大海捞针。我最近遇到了 Echobase AI，这是一个平台 […]Echobase AI 评论：使用 AI 查询、创建和分析文件首先出现在 Unite.AI 上。
