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供应链攻击:Axios 遭到入侵。这就是到底发生了什么以及我们做了什么。

Supply Chain attack: Axios Was Compromised. Here’s Exactly What Happened and What We Did.

Axios 供应链攻击:发生了什么并立即修复供应链攻击后:Axios 遭到入侵。这就是到底发生了什么以及我们做了什么。首先出现在Spritle软件上。

2026 年人工智能风险与合规性:为什么 QA 团队必须引领转变

AI Risk & Compliance in 2026: Why QA Teams Must Lead the Shift

QA 团队领导 2026 年的 AI 风险、合规性和治理《2026 年 AI 风险与合规性:为什么 QA 团队必须领导转变》一文首先出现在 Spritle 软件上。

联邦法官发布初步禁令,援引正当程序和第一修正案的担忧

Federal Judge Issues Preliminary Injunction, Citing Due Process and First Amendment Concerns

昨天,旧金山的一名联邦法官向 Anthropic 颁发了初步禁令,裁定特朗普政府禁止在政府中使用 Anthropic 产品的决定违反了第一修正案。在昨天的裁决之后,卡托研究所技术政策高级研究员詹妮弗·哈德尔斯顿(Jennifer Huddleston)发表声明:“初步禁令反映出,根本问题远远超出了采购政策或政府使用人工智能技术适当红线的争议。相反,这项命令和案件反映了政府有权惩罚一家公司的言论并试图迫使其改变其经营方式的严重问题。昨天的命令具有重要意义,因为它认识到该决定的严重性和严重性。”标签“人类”供应链风险对正当程序和第一修正案都构成了风险。该命令承认,Anthropic 很可能在第一修

更少的高斯,更多的纹理:4K 前馈纹理泼溅

Less Gaussians, Texture More: 4K Feed-Forward Textured Splatting

现有的前馈 3D 高斯分布方法可预测像素对齐的图元,从而导致图元数量随着分辨率的增加而呈二次方增长。这从根本上限制了它们的可扩展性,使得 4K 等高分辨率合成变得棘手。我们引入了 LGTM(Less Gaussians,Texture More),这是一个克服分辨率缩放障碍的前馈框架。通过预测与每个基元纹理相结合的紧凑高斯基元,LGTM 将几何复杂性与渲染分辨率分离。这种方法可以实现高保真 4K 新颖视图合成,而无需……

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圣彼得堡证券交易所:独立数据源

Петербургская биржа: независимый источник данных

圣彼得堡交易所高级董事总经理 Vladlena Rubtsova 谈论 SPX 信息和分析平台的推出。

Beeline 与 red_mad_robot:从“人工智能领航者的混乱”到成熟的实践者

Билайн и red_mad_robot: от «хаоса пилотов» ИИ к зрелым практикам

Beeline Big Data & AI 机器学习和人工智能开发部门总监 Oleg Konorev 和 red_mad_robot 智能平台产品总监 Alexey Zhdanov 谈论 DCD Design 的创建 - 一种可复制的方法和产品架构,用于为 AI 代理处理企业数据和知识。

Sber:现代化 MDM 以实现商业利益

«Сбер»: модернизация MDM с пользой для бизнеса

Sber 企业数据部门执行总监 Tatyana Skobeleva 谈论了目录和主数据管理系统的深度现代化以及该项目对业务的作用。

纽约州州长、纽约市市长在布鲁克林葬礼上向纽约陆军警卫队少校索夫利·戴维厄斯致敬。

New York Governor, New York City Mayor, honor New York Army Guard Major Sorffly Davius during Brooklyn funeral.

纽约州布鲁克林 — 纽约州州长 Kathy Hochul、纽约市市长 Zohran Mamdani 和纽约州总检察长 Letitia James 共同纪念 Ne...

K-12 教育:关于专业发展有效性的研究褒贬不一,但教师发现协作学习最有用

K-12 Education: Research on Effectiveness of Professional Development Is Mixed, but Teachers Find Collaborative Learning Most Useful

GAO 的发现 根据 GAO 审查的荟萃分析,教师专业发展通常与较高的学生考试成绩相关。然而,关于教师专业发展的哪些具体因素有助于获得更高的分数,研究结果不一。例如,审查辅导(教师专业发展的一个特定要素)的三项荟萃分析之一发现,辅导与学生考试成绩之间普遍存在正相关,而另外两项荟萃分析则发现没有关联。根据兰德公司对 2022-23 学年 K-12 公立学校教师的全国代表性调查,大多数教师(67%)表示,与其他教师的协作学习机会改善了他们的教学或学生的学习。同样,回答 GAO 不可概括的调查问卷的教师表示,协作专业发展对于他们的课堂教学很有用。例如,受访者表示,专业学习社区帮助他们分享资源、交流想

“专家分析马萨诸塞州减税投票问题的后果” – 波士顿商业杂志

“Experts analyze consequences of Mass. tax cut ballot question” – Boston Business Journal

作者:Paris Hugley,2026 年 3 月 30 日 根据塔夫茨大学最近的一项分析,一项提议的 2026 年投票问题将马萨诸塞州所得税率从 5% 降低至 4%,这将削减全州的家庭税单,但也会使该州财政出现数十亿美元的缺口,并迫使灯塔山做出重大预算决定。该中心的报告[...]《专家分析马萨诸塞州减税投票问题的后果》一文——《波士顿商业杂志》首先出现在马萨诸塞州预算和政策中心。

“年轻工人离开,马萨诸塞州损失了 41.8 亿美元的收入” – 波士顿商业杂志

“Massachusetts loses $4.18 billion in income as young workers leave” – Boston Business Journal

作者:Stephen MacLeod,2026 年 3 月 20 日(本文显示 MassBudget 反驳了高收入者因公平份额修正案而离开马萨诸塞州的说法。)谁将离开马萨诸塞州?根据美国国税局的最新数据,主要是年轻工人。美国国税局发布了“收入统计”州移民数据,该数据着眼于“年轻工人离开,马萨诸塞州损失了 41.8 亿美元的收入”一文——《波士顿商业杂志》首先出现在马萨诸塞州预算和政策中心。

本周报告和专栏摘要 [3/24-3/30 发布]

今週のレポート・コラムまとめ【3/24-3/30発行分】

▼研究员之眼☆晋升停止后,如何才能提升自己的职业生涯? 〜出自我的书《女性退休后〜金钱、工作和生活的现实》(升电社新书)☆养命酒生产的招标☆与数字“1”相关的各种话题 - 这是一个具有多种含义的基本数字,很难说什么 - ☆“断开权”的国际趋势和未来的应对☆高物价时代的新生活 - “没有财产的独居”反映了什么☆ 生物多样性保护的国际趋势与30by30的定位 - 基于爱知目标评估的新的国际框架和政策问题 - ☆ “立即”传达什么和不传达什么 - 能源价格和政策解释 ☆ AI和MBTI反映的年轻人的自我理解 - 为什么年轻人谈论自己的类型并咨询AI? ☆ 冰淇淋x自动售货机——消费的交集(14)--

患有精神疾病的员工重返工作岗位的情况以及公司支持系统的问题

企業におけるメンタルヘルス不調者の復職状況と支援体制の課題

■摘要 企业中存在心理健康问题的人数呈上升趋势。在心理健康对策方面,虽然在“预防及早期发现”、“休假期间的经济支援”等方面有所提前,但在“重返工作岗位的支援”方面却相对滞后。本文根据健康管理调查数据,整理了休假、复职、退休的趋势,并对重返工作岗位的支援问题进行了探讨。 ■目录 1 - 简介 2 - 复工和离职的趋势 3 - 复工支持的实际情况 正如我在《企业心理健康措施——健康管理的支柱之一》一文中指出的那样,处理企业中存在心理健康问题的人员一直被认为是一个重要的管理问题。然而,正如“针对员工人数少于 50 人的工作场所进行强制压力检查”中所示,并没有看到显着的改善。尽管因心理健康问题而接受体

更多哥伦比亚级潜艇?

More Columbia-class submarines?

参议员汤米·图伯维尔 (Tommy Tuberville) 提出了部署 16 名而不是计划中的 12 名的想法。

白宫表示,特朗普有兴趣呼吁阿拉伯国家帮助支付伊朗战争费用

Trump interested in calling on Arab states to help pay for Iran war, White House says

“我认为总统非常有兴趣呼吁他们去做这件事,”新闻秘书卡罗琳·莱维特 (Karoline Leavitt) 周一表示。

生产中的可解释人工智能:用于实时欺诈检测的神经符号模型

Explainable AI in Production: A Neuro-Symbolic Model for Real-Time Fraud Detection

SHAP 需要 30 毫秒来解释欺诈预测。该解释是随机的,在决策之后运行,并且需要您必须在推理时维护的背景数据集。本文对神经符号模型进行了基准测试,该模型在 Kaggle 信用卡欺诈数据集上作为前向传递本身的副产品,在 0.9 毫秒内生成确定性的、人类可读的解释。加速比为 33 倍。欺诈召回是相同的。 生产中的可解释人工智能:用于实时欺诈检测的神经符号模型首先出现在走向数据科学上。