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Dataminr AI 技术将在 NATO Maven 系统上上线:首席执行官

Dataminr AI tech to go live on NATO Maven system: CEO

该公司最近还与五角大楼签订了价值 3.18 亿美元的“态势感知”合同。

新的Towards Data Science:更快的网站和全新的贡献者门户

A New Towards Data Science: A Faster Site and a Brand-New Contributor Portal

我们很高兴分享一些重大消息:我们完全重建了TDS网站和我们的贡献者门户。无论您是来阅读、写作还是两者兼顾,以下是您可以从我们的新网站获得的内容。该文章《全新Towards Data Science:更快的网站和更智能的提交体验》首次发表于。

陆军与 FedEx Dataworks 启动旗舰战略资本计划,以实现物流基础设施现代化

Army launches flagship Strategic Capital Initiative with FedEx Dataworks to modernize logistics infrastructure

华盛顿——陆军部宣布了陆军战略资本计划下的最新项目——与美联储的一项具有里程碑意义的合作......

停止速率限制请求。开始调度令牌:DataRobot TokenGrid 简介

Stop Rate-Limiting Requests. Start Scheduling Tokens: Introducing DataRobot TokenGrid

作者:Sudeeptha Jothiprakash、Venkat Bala、Tushar Pandey、Romi Datta 现代 AI 堆栈的真正瓶颈企业 IT 存在一个奇怪的问题:代币支出和第三方模型订阅成本不断攀升,而运行这些工作负载的 GPU 集群的利用率仅为 20%。这种差距归结为一件事:管理访问的工具......后停止速率限制请求。开始调度令牌:DataRobot 简介 TokenGrid 首先出现在 DataRobot 上。

DataRobot CLI 中的本地跟踪:在生产之前捕获问题

Local tracing in the DataRobot CLI: catch issues before production

DataRobot 本地跟踪从第一行代码开始在您的本地主机上放置一个 OpenTelemetry 仪表板,以便您可以在代理行为到达生产环境之前对其进行调试。DataRobot CLI 中的本地跟踪:在生产之前捕获问题一文首先出现在 DataRobot 上。

俄罗斯 Data Lakehouse 市场:架构分裂与安全之争

Российский рынок Data Lakehouse: архитектурный раскол и борьба за безопасность

国内Data Lakehouse类分析型数据仓库市场已度过试点阶段,进入产业落地阶段。

研讨会:改革城市如何通过罚款和规费获取资金

Webinar: Reforming how cities fund themselves through fines and fees

Reason Foundation 最近的一次网络研讨会探讨了全国地方政府如何通过法院罚款、费用和没收每年筹集数十亿美元。《网络研讨会:改革城市通过罚款和费用自我筹资的方式》首次发表于……

数据目录:从正式目录到数据信任基础设施

Data Catalog: от формального каталога к инфраструктуре доверия данным

正如“Data Catalog Gromov Circle 2026”研究中所强调的那样,此类解决方案的基本功能已成为市场标准。竞争优势已转向深度数据可追溯性、运营成熟度以及平台集成到实际业务流程的能力。

加州破坏养老金改革,提高急救人员的福利

California undermines pension reforms with benefit boost for first responders

一项新法案破坏了在减少该州巨额养老金债务方面取得的进展,并使纳税人承担了超过 110 亿美元的新成本。后加州破坏了养老金改革,增加了急救人员的福利,这一消息首先出现在 Reason Foundation 上。

Power BI 开发人员的 Microsoft Fabric 生存指南

The Power BI Developer's Survival Guide to Microsoft Fabric

Power BI Premium 已消失。 Microsoft Fabric 取代了它。以下是您实际发生的变化、没有发生的变化以及从哪里开始 — 无需恐慌。《Microsoft Fabric 的 Power BI 开发人员生存指南》一文首先出现在 Towards Data Science 上。

乌克兰金钱坑——爱沙尼亚7000万欧元丑闻

The Ukraine Money Pit — Estonia’s €70 Million Scandal

爱沙尼亚国防部长汉诺·佩夫库尔 (Hanno Pevkur) 在一项旨在供应乌克兰的价值 7000 万欧元的弹药交易陷入采购丑闻后辞职。爱沙尼亚同意从 Datasel 购买炮弹,Datasel 是印度 Neco Defense Munitions 旗下在意大利注册的公司,尽管这些公司没有销售炮弹的历史。 [...] 支付了数百万美元

2026 年最好的 Claude 数据科学工具是什么?

What Are the Best Claude Data Science Tools 2026?

2026 年最好的 Claude 数据科学工具包括用于自动数据清理的 Claude Data Wrangler Pro、用于快速探索性分析的 Anthropic Auto-EDA 引擎以及用于高级脚本编写的 Claude Python Co-Pilot。其他重要工具包括用于优化数据库查询的 Anthropic SQL Whisperer、用于算法治理的 Claude ML Model Validator 以及用于执行报告的 Narrative Data Storyteller。这些人工智能工具可实现工作流程自动化并加速预测建模。 Neon AI Analytics Workspace2026

一家印度公司卷入军火丑闻,导致爱沙尼亚国防部长下台

An Indian firm caught in arms scandal that toppled Estonian defence minister

一家印度公司面临涉及爱沙尼亚的欧洲武器供应丑闻。总部位于那格浦尔的 Neco 集团旗下的 Datasel SRL 被指控违反合同。爱沙尼亚国防部长因弹药交付失败的指控而辞职。 Datasel 否认有不当行为,并已提出损害赔偿反诉。这场争端涉及据称是运往乌克兰的炮弹。

PySpark 窗口函数实用介绍

A Practical Introduction to PySpark Window Functions

为什么标准的 groupBy 函数不够用《PySpark 窗口函数实用介绍》一文首先出现在 Towards Data Science 上。

这个 Python 库可以将 Pandas 工作负载的运行速度提高 20 倍

This Python Library Can Run Pandas Workloads Up to 20x Faster

了解 FireDucks 如何通过延迟执行、编译器优化和多线程处理来加速 pandas 工作负载,从而在我们的基准测试中将 DataFrame 性能提高高达 20 倍。

公共雇员养老金计划非政治化:为可持续发展建立强有力的法律和结构性护栏

Depoliticizing public employee pension plans: Building robust legal and structural guardrails for sustainability

许多威胁公共养老金合理设计和资金筹措的政治漏洞可以通过非政治性护栏来解决。《公共雇员养老金计划去政治化:为可持续发展建立强有力的法律和结构性护栏》一文首先出现在 Reason Foundation 上。

IEEE 人工智能汇刊,第 7 卷,第 9 期,2026 年 9 月

IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 7, Issue 9, September 2026

1) 针对 CTSP 的自适应增强注意力的深度强化学习作者:R. 张、X. Xu、X. Shi、J. Cao、J. Gui 页数:4739 - 47502) Exploiting GAN Against IDS: A Systematic Review, Meta-Anaanalysis, and Case Study Assessment作者:Y. Alslman, M. Alkasassbeh, M. J. Abdel-Rahman 页数:4751 - 47733) Any-Shot Learning 中的细粒度特征:调查作者:Q. Wang、W. Li、J. Zhang、Z.qin、L.

AgentOps 不是 MLOps:当代理投入生产时,监控堆栈会出现哪些问题

AgentOps Is Not MLOps: What Breaks in Your Monitoring Stack When Agents Go to Production

代理程序破坏了五个 MLOps 监控假设,哪些继承的信号现在将失败的运行视为正常运行。AgentOps 不是 MLOps:当代理程序投入生产时,监控堆栈中发生的问题首先出现在 Towards Data Science 上。