DATA关键词检索结果

DATAREON 与客户和合作伙伴检查时钟和路线图

DATAREON сверяет часы и дорожные карты с клиентами и партнерами

在“数据2026:管理与集成”会议上,该公司谈到了DATAREON平台的新功能、发展计划,并展示了真实案例、合作项目和解决方案。

“G DATA 的安全意识培训显着提高了 HBC-radiomatic 的安全意识”

“G DATA’s Security Awareness trainings have significantly increased security awareness at HBC-radiomatic”

作为全球领先的工业无线电控制系统制造商,HBC-radiomatic 已将安全意识牢固地融入其企业文化中。在本次采访中,HBC-radiomatic 的 IT 主管 Soenke Knipp 解释了为什么这家来自巴登-符腾堡州克赖尔斯海姆的老牌公司选择 G DATA Cyber​​Defense 提供的实践培训课程,以及这些培训如何提高员工的意识。

如何构建 Claude 代码驱动的知识库

How to Build a Claude Code-Powered Knowledge Base

对个人知识进行高效的数据检索 如何构建 Claude 代码驱动的知识库一文首先出现在 Towards Data Science 上。

PySpark 初学者:掌握基础知识

PySpark for Beginners: Mastering the Basics

理解分布式数据、惰性逻辑和您的第一个 DataFrame 的分步指南。面向初学者的 PySpark:掌握基础知识一文首先出现在 Towards Data Science 上。

使用变压器预测极其罕见的太阳耀斑

Using Transformers to Forecast Incredibly Rare Solar Flares

机器学习如何针对罕见事件做出改变使用 Transformers 来预测极其罕见的太阳耀斑一文首先出现在 Towards Data Science 上。

从规划到行动:DataRobot 增强 SAP 企业规划

From Planning to Action: SAP Enterprise Planning enhanced by DataRobot

需求信号下降。供应商陷入黑暗。竞争对手降价。您的规划系统为您提供了一个仪表板。你真正需要的是在几分钟内而不是几周内做出决定。 SAP 和 DataRobot 正在共同缩小这一差距。企业规划正在经历根本性转变。几十年来,组织一直依赖结构化规划周期,...从规划到行动:DataRobot 增强的 SAP Enterprise Planning 帖子首先出现在 DataRobot 上。

电动汽车采用活动面临负担能力障碍

EV adoption campaign seen facing affordability hurdles

据市场研究公司 Agile Data Solutions, Inc. 称,推动采用电动汽车 (EV) 作为内燃机 (ICE) 汽车替代品的运动面临着负担能力问题和充电基础设施匮乏的问题。

超越列表:使用 Python Deque 实现实时滑动窗口

Beyond Lists: Using Python Deque for Real-Time Sliding Windows

停止移动列表中的元素!了解为什么 collections.deque 是您下一个 Python 项目中高性能滑动窗口、线程安全队列和高效数据流的秘密。文章《超越列表:使用 Python Deque 实现实时滑动窗口》首先出现在 Towards Data Science 上。

Timer-XL:用于时间序列预测的长上下文基础模型

Timer-XL: A Long-Context Foundation Model for Time-Series Forecasting

探索仅解码器 Transformer 基础模型的内部工作原理后置 Timer-XL:用于时间序列预测的长上下文基础模型首先出现在 Towards Data Science 上。

如何让 Claude 代码验证自己的工作

How to Make Claude Code Validate its own Work

通过让 Claude Code 验证自己的工作来提高 Claude Code 的性能如何让 Claude Code 验证自己的工作一文首先出现在 Towards Data Science 上。

单代理与多代理:何时构建多代理系统

Single Agent vs Multi-Agent: When to Build a Multi-Agent System

理解 AI 代理设计、ReAct 工作流程以及何时从单代理扩展到多代理系统的实用指南。单代理与多代理:何时构建多代理系统一文首先出现在 Towards Data Science 上。

如何使用 Python 研究评分模型中变量的单调性和稳定性

How to Study the Monotonicity and Stability of Variables in a Scoring Model using Python

如何验证变量是否具有一致的风险?如何使用 Python 研究评分模型中变量的单调性和稳定性一文首先出现在 Towards Data Science 上。

推理扩展(测试时计算):为什么推理模型会提高您的计算费用

Inference Scaling (Test-Time Compute): Why Reasoning Models Raise Your Compute Bill

为什么推理模型会显着增加生产系统中的令牌使用、延迟和基础设施成本The post Inference Scaling (Test-Time Compute): Why Reasoning Models Raise Your Compute Bill 首先出现在 Towards Data Science 上。

CSPNet 论文演练:只有更好,无需权衡

CSPNet Paper Walkthrough: Just Better, No Tradeoffs

对 Cross-Stage Partial Network 论文的回顾——以及从头开始的 PyTorch 实现 CSPNet 后的论文演练:更好,没有权衡首先出现在 Towards Data Science 上。

代理指针 RAG:没有多模态嵌入的多模态答案

Proxy-Pointer RAG: Multimodal Answers Without Multimodal Embeddings

结构就是你所需要的 Proxy-Pointer RAG: Multimodal Answers Without Multimodal Embeddings 首先出现在 Towards Data Science 上。

为什么人工智能工程师从 LangChain 转向原生代理架构

Why AI Engineers Are Moving Beyond LangChain to Native Agent Architectures

框架加速了第一波 LLM 应用程序的发展,但生产需要不同的架构。为什么 AI 工程师超越 LangChain 转向本机代理架构一文首先出现在 Towards Data Science 上。

IEEE 模糊系统汇刊,第 34 卷,第 5 期,2026 年 5 月

IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 34, Issue 5, May 2026

1) Advanced Temporal Fuzzy Utility Pattern Analysis for Dynamic Uncertain Data Streams作者:D. Kim, S. Park, J. Park, H. Kim, M. Cho, U. Yun 页数:1385 - 14002) 基于学习增强模糊连通矩阵的模糊集成聚类方法作者:Z. Bian, Q. Dai, J. Qu, T. Zhu, Z. Jiang, J. Zhou, Z. Deng, S. Wang页面: 1401 - 14153) 一种用于延迟通信网络的分布式神经模糊网络合作竞争学习算法作者: Y. W

好东西总会降临到那些等待的人 - ARV Super2 ZK-FSQ

Good Things Come to Those Who Wait - ARV Super2 ZK-FSQ

我们已经这样做很长时间了!早在 2010 年 4 月,我就 Dougal Dallison 进口的一些飞机发表了一篇文章。在那篇文章中,我只能附上一张它的照片,名称为 G-BSRK,这是它在新西兰短暂存在后于 1990 年出口回英国后变成的。然后我问“谁能贴一张 ZK-FSQ 的照片吗?”但没有任何结果。 16年后,我在AustAirData网站上看到了一张ZK-FSQ的照片。ARV Super2是由Bruce Giddings于1980年代初在英国设计的,并由Richard Noble(1983年世界陆地速度记录的保持者)推广。在美国主要制造商因产品责任问题而暂时停产后,他发现了低重量低成本