“Implementing NIS-2 is an organizational stress test”
许多公司仍未完全关注 NIS-2。然而，这不再仅仅是注册要求。在本次采访中，G DATA CyberDefense 监管专家 Matthias Zuchowski 博士解释了公司现在需要做什么、典型的陷阱在哪里，以及如何务实地实施这些要求。
From OpenStreetMap to Power BI: Visualizing Wild Swimming Locations
如何使用 Overpass API 和 Power BI 将 OpenStreetMap 数据转换为野外游泳点的交互式地图。从 OpenStreetMap 到 Power BI：可视化野外游泳位置的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Datamatics powers Mumbai Metro Lines 2B & 9 with AFC, mobile ticketing
AFC系统实现进出站更快捷，支持自动扣费，兼容二维码车票和普通交通卡
How Guidesly built AI-generated trip reports for outdoor guides on AWS
在这篇文章中，我们将介绍 Guidesly 如何使用 AWS Lambda、AWS Step Functions、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)、Amazon SageMaker AI 和 Amazon Bedrock 在 AWS 上构建 Jack AI，以提取旅行媒体、通过上下文丰富其内容、应用计算机视觉和生成式 AI，并跨多个渠道安全、可靠且大规模地发布营销就绪内容。
How To Produce Ultra-Compact Vector Graphic Plots With Orthogonal Distance Fitting
通过使用 ODF 算法拟合贝塞尔曲线来生成高质量、最小的 SVG 图。如何使用正交距离拟合生成超紧凑矢量图形图一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Agentic AI costs more than you budgeted. Here’s why.
您批准了该业务案例。飞行员表现出了希望。然后生产改变了数学。 Agentic AI 不仅仅会花费你所构建的东西。它需要运行、管理、评估、安全和扩展所需的成本。大多数企业在吸收这些运营成本之前不会对这些运营成本进行清晰的建模。费用复合得很快。代币使用量随着......后 Agentic AI 的成本超出您的预算而增长。原因如下。首先出现在 DataRobot 上。
Why enterprise AI ROI starts with observability
您已经扩展了部署，您的模型正在运行，董事会中有人询问投资回报率。诚实的答案比应有的更难给出。不是因为结果不存在，而是因为可见性不存在。准确性和延迟等技术指标只能说明部分情况，但它们无法告诉您是否……《为什么企业 AI 投资回报率从可观察性开始》一文首先出现在 DataRobot 上。
Why Every AI Coding Assistant Needs a Memory Layer
AI 编码助理需要一个持久的内存层来克服 LLM 的无状态性，并通过系统地跨会话提供上下文来提高代码质量。为什么每个 AI 编码助理需要一个内存层一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Introduction to Reinforcement Learning Agents with the Unity Game Engine
针对机器学习最棘手领域之一的分步交互式指南。使用 Unity 游戏引擎强化学习代理简介一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Your ReAct Agent Is Wasting 90% of Its Retries — Here’s How to Stop It
大多数 ReAct 风格的代理都默默地将重试预算浪费在永远不会成功的错误上。在 200 个任务的基准测试中，90.8% 的重试都花在了幻觉的工具调用上——不是模型错误，而是架构缺陷。本文展示了为什么即时调整无法解决这个问题，以及完全消除浪费重试的三种结构变化。 文章《你的 ReAct Agent 正在浪费 90% 的重试 — 以下是如何阻止它》首先出现在 Towards Data Science 上。
A Survival Analysis Guide with Python: Using Time-To-Event Models to Forecast Customer Lifetime
通过 Kaplan-Meier 曲线和 Cox 比例风险回归对客户保留进行建模来理解生存分析。Python 生存分析指南：使用事件时间模型预测客户生命周期一文首先出现在 Towards Data Science 上。
How to Use Claude Code to Build a Minimum Viable Product
了解如何通过使用编码代理构建 MVP 来有效地呈现产品创意如何使用 Claude 代码构建最小可行产品的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Best agentic AI platforms: Why unified platforms win
搜索“最佳代理人工智能平台”，您将淹没在供应商比较、功能矩阵和工具目录的海洋中。不过，真正的敌人并不是选择了错误的供应商。构建自己的人工智能解决方案可能会在你的雄心壮志落地之前就将其扼杀。在大多数企业中，团队正在拼凑自己的混合搭配堆栈......最佳代理人工智能平台：为什么统一平台获胜首先出现在 DataRobot 上。
Buffalo’s New Data Buoy Tracks Lake Erie’s Extreme Weather
https://www.fondriest.com/news/buffalos-new-data-buoy-tracks-lake-eries-extreme-weather.htm布法罗的新数据浮标追踪伊利湖极端天气的帖子首先出现在《湖科学家》上。
Сбербанк: доступ к данным для ИИ-агентов
数据管理部门负责人 Alina Gribanova 和 Sberbank 数据管理部门执行总监 Nikita Neggo 谈论创建 DataAPI 解决方案，该解决方案可自动执行从 SQL 查询到工业 API 的路径。
«Группа Лента» и Data Sapience: переход к индивидуальному управлению коммуникациями
Hyper Lenta 零售连锁店营销总监 Galina Kardaeva 和 Data Sapience CM Ocean CVM 营销平台总监 Vladimir Nosikov 谈论如何创建一个用于优化营销优惠的系统，以简化管理客户价值的流程。
«АстраЗенека», Axenix, TData: платформа управления данными для фармацевтики
阿斯利康俄罗斯和欧亚大陆数据管理主管 Maxim Kirichenko、Axenix 数据治理和数据战略经理 Polina Sorokina 以及数据管理工具 TData 开发总监 Alexander Yurasov 讨论俄罗斯企业数据管理平台的实施。
Manage AI costs with Amazon Bedrock Projects
借助 Amazon Bedrock Projects，您可以将推理成本归因于特定工作负载，并在 AWS Cost Explorer 和 AWS Data Exports 中对其进行分析。在这篇文章中，您将学习如何端到端地设置项目，从设计标记策略到分析成本。
