Singapore Adds a Price Tag to Going Green
离开樟宜的旅客很快将支付可持续燃料费用 从 2026 年 4 月开始，从新加坡出发的旅客将发现他们的机票中包含一项新费用：可持续航空燃料税。新加坡民航局（CAAS）辩称，这笔钱将直接用于购买更清洁的航空燃油并支付相关的行政费用。
他们说你永远不会在手机上创作真正的艺术 - 但似乎有人没有告诉即将推出的 Nano Banana 2 背后的人。坊间传闻，新一代 Google 实验性 AI 图像技术可以直接从你的口袋里制作出成熟的 4K 视觉效果。根据 Tom’s Guide 的详细报道，这次升级（内部称为 GemPix 2）继承了第一个版本的所有元素——那些风格化的 3D 肖像、生动的灯光、绘画纹理——并以更高的分辨率、更智能的即时理解和惊人的速度提升来增强它。 [...]
World on track to dangerous warming as emissions hit record high: UN
联合国周二警告说，各国承诺削减吸热污染将把本世纪全球变暖幅度限制在 2.5 摄氏度以内，尽管做出了一系列新承诺，但还远远不足以避免毁灭性的气候影响。对这场危机负有最大责任的大型污染企业已被敦促承诺更快、更大幅度地削减排放量，以便在本世纪末将排放曲线拉回到1.5摄氏度。
无论您是否喜欢秋天，我们都同意，凉爽的天气比没有季节（也没有星球）要好。这是全球核战争甚至气候变化引发的一系列核事故之后可能出现的情况。书评编辑玛丽安娜·维埃拉挑选了几本最新书籍，对国际关系中的核相关问题进行了细致入微的探讨。正如其中一些书籍所警告的那样，以及其他书籍所证明的那样，核武器、核能和核试验的危险不应被忽视。正如其他人所详述的那样，应对核扩散的方法从来都不是同质的，对核武器国家的抵制也不仅仅是海市蜃楼。从即将上映的好莱坞电影到反核宣言，这五本书极大地丰富了有关核问题的讨论。1) 核战争 作者：安妮·雅各布森。在《核战争》一书中，普利策奖得主安妮·雅各布森根据事实信息描述了一个假设场景
Unlike Japan’s ‘Lost Decade,’ China’s Deflation Risk Is Going Global
除非政府用政策来满足价格，否则中国的工业外向激增将挤压印太地区的工业。
Humanity is on path toward 'climate chaos,' scientists warn
一组领先的科学家在一份新报告中表示，去年世界各地的工业和个人燃烧的石油、天然气和煤炭数量创历史新高，释放的温室气体比以往任何时候都多，警告人类正在走向“气候混乱”。
The Shutdown – And the House’s Inaction – Helps Pave Congress’ Path to Irrelevance
国会在哪里？该机构不愿意宣称自己是一个平等的政府部门。
英国大学面临着越来越大的财务压力。于 2025 年 11 月 11 日下午 1 点加入 HEPI 和伦敦国王学院政策研究所，参加网络研讨会，讨论大学如何平衡相对稳定但资金不足的收入流与利润较高但不稳定的收入来源。立即注册。我们期待在那里见到您。本博客由大四学生 Josh Patel (@joshpatel.bsky.social) 友情撰写 […]《实践中的高等教育合作：学院和大学之间的合作伙伴关系实际上做了什么以及下一步该往哪里去》一文首先出现在 HEPI 上。
Spearman Correlation Coefficient for When Pearson Isn’t Enough
并非所有关系都是线性的，这就是 Spearman 的用武之地。当 Pearson 不够时的后 Spearman 相关系数首先出现在《走向数据科学》上。
Feature Detection, Part 2: Laplace & Gaussian Operators
拉普拉斯遇见高斯——边缘检测中两个算子的故事特征检测后，第 2 部分：拉普拉斯和高斯算子首先出现在《走向数据科学》上。
一百多年来，共和党和美国右翼（但我重复一遍）一直在预测，如果自由派或温和派当选，美国将走向灭亡。然而不知何故，这些荒谬的预言却一直存在。 “福克斯新闻主持人肖恩·汉尼蒂周二对纽约市当选市长佐兰·马姆达尼的所谓危险进行了咆哮，[…]他们嘴里没有的钱帖子首先出现在《愤怒的熊》上。
Does More Data Always Yield Better Performance?
通过试验样本大小、属性集和模型复杂性之间的相互作用，探索和挑战“更多数据 → 更好性能”的传统智慧。帖子“更多数据总是会产生更好的性能吗？”首先出现在《走向数据科学》上。
AI Hype: Don’t Overestimate the Impact of AI
目标是登月而不是手推车人工智能炒作：不要高估人工智能的影响这篇文章首先出现在《走向数据科学》上。
一个描述数据科学家工作如何在三代机器学习中发生变化的实际用例《数据科学的三个时代：何时使用传统机器学习、深度学习或法学硕士（用一个例子解释）》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Beyond Numbers: How to Humanize Your Data & Analysis
闪烁的网格视错觉是原始数据如何误导我们、导致我们看到错误趋势的完美比喻。为了摆脱“数据丰富，行动匮乏”的悖论，组织应该需要数据人性化。这种方法的重点是将抽象指标（“内容”）转化为清晰的、可操作的故事（“原因”）。它需要像“数据工匠”这样的新角色，这是“讲数据故事”的核心能力，并专注于证明这些更清晰的见解的财务影响（投资回报率）。超越数字：如何人性化您的数据和分析的帖子首先出现在走向数据科学上。
