Building a Python Workflow That Catches Bugs Before Production
使用现代工具在软件生命周期的早期识别缺陷。构建在生产之前捕获错误的 Python 工作流程一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Building Robust Credit Scoring Models with Python
衡量信用评分中特征选择变量之间关系的实用指南。用 Python 构建稳健的信用评分模型一文首先出现在 Towards Data Science 上。
I Replaced Vector DBs with Google’s Memory Agent Pattern for my notes in Obsidian
无需嵌入、Pinecone 或相似性搜索博士学位的持久 AI 内存。我在 Obsidian 中的笔记中用 Google 的内存代理模式替换了向量 DB 的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
How to design and run an agent in rehearsal – before building it
大多数人工智能代理的失败是由于设计意图与生产现实之间的差距。开发人员经常花费数天的时间进行构建，却发现升级逻辑或工具调用在野外失败，迫使完全重新启动。 DataRobot Agent Assist 弥补了这一差距。它是一种自然语言 CLI 工具，可让您设计、模拟和...如何在构建之前预演中设计和运行代理一文首先出现在 DataRobot 上。
How to build an agentic AI governance framework that scales
Agentic AI 已经在重塑企业的运营方式。但大多数治理框架并不是为此构建的。人工智能代理在人类定义的护栏内工作时最为成功：为自治系统设计的治理框架。良好的治理不会限制代理人的行为。它定义了他们可以自由操作的地方，并确保为他们提供安全的...如何构建可扩展的代理人工智能治理框架的帖子首先出现在 DataRobot 上。
The Best AI-Driven Market Intelligence Platforms for Institutional Investors
本文探讨了领先的人工智能驱动的市场情报平台改变了机构投资者分析实时信息并采取行动的方式。它重点介绍了 Permutable AI、RavenPack 和 Accern 等提供商，解释了他们的优势和用例。它针对对冲基金、资产管理公司和银行，展示了如何构建现代情报堆栈...阅读更多»《面向机构投资者的最佳人工智能驱动市场情报平台》一文首先出现在《大数据分析新闻》上。
Harvey Drives Legal Agent Learning Via ‘Harness Engineering’
Harvey 阐述了如何进行一项新实验来提高法律代理人的绩效，该实验使用“利用工程”来获得更好的结果。那...
I Built An Agentic ‘Law Firm’, Now What?
作者：Antti Innanen。我最近成立了一家“律师事务所”。这不是我的第一次。但这次办公室是在我的 Mac Mini 里......
IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Volume 30, Issue 2, April 2025
1) Efficient Meta-Heuristic Approach for the Multiobjective Green p-Hub Center Routing Problem作者：E. M. Ibnoulouafi, T. Aouam, M. Oudani, M. GhoghoPages: 449 - 4632) A Multi-Fidelity Genetic Algorithm for Hyperparameter Optimization of Deep Neural Networks作者：A. R. Moya, S. Ventura 页数: 464 - 4783) 通过分
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 37, Issue 4, April 2026
1) 基于多模态特征和深度学习网络的嗅觉受体与分子相互作用的新方法作者：F. Wang, X. Xie, Y. Xiong, Z. Liu, M. Kong, H. Dong, X. ChenPages: 1506 - 15172) 基于随机锚图聚合的谱嵌入表示作者：J. Zhou, F. Li, C. Gau, W. Ding, W. Pedrycz, G. Lang页面: 1518 - 15323) 基于有向图压缩通信的去中心化在线优化作者: H. Liu, B. Zhang, Z. Yu, D. Yuan, M. Dai页面: 1533 - 15454) 基于高阶累积量的直接高效因果方法
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 34, Issue 4, April 2026
1) 客座社论：模糊大型模型专题：桥接不确定性和创造力作者：H. Yu、Q. Liu、W. Pedrycz、J. Lu 页数：1039 - 10402) FMA-Net：用于细粒度图像识别的模糊相互注意网络作者：H. Huang、J. -H.李，S.-K。 Oh, Z. Fu, J. H. Yoon, W. Pedrycz 页数：1041 - 10523) 通过大型语言模型对权衡总成本和客户满意度 VRP 中的上下文进行建模作者：H. -W.丁，Z.-S。 Chen, Y. Yang, W. DingPages: 1053 - 10634) 通过模糊隶属聚合审计大型语言模型中的部分数据集使用作
I tried Google Photos' new AI Enhance tool: How it crops, relights, and fixes your shots - sometimes
AI Enhance 现已向全球 Android 用户推出，它使用生成式 AI 来立即改善您的照片。以下是如何使用它以及它的不足之处。
I swapped my MacBook Air with a Snapdragon X Elite Extreme laptop - here's how they compared
华硕 16 英寸 Zenbook A16 采用了全新的超便携方法，但它是否有效取决于你问的是谁。
Why I returned to Enlightenment Linux after 30 years: Testing the new Elive beta
这个基于 Debian 的发行版带回了老式的桌面环境，但摆脱了无聊的 UI。我只是希望我能尝试一下语音控制。
Video Friday: Digit Learns to Dance—Virtually Overnight
Video Friday 是您每周精选的精彩机器人视频，由您在 IEEE Spectrum 机器人领域的朋友收集。我们还发布了未来几个月即将举行的机器人活动的每周日历。请将您的活动发送给我们以供收录。ICRA 2026：2026年6月1-5日，VIENNARSS 2026：2026年7月13-17日，悉尼多机器人系统暑期学校：2026年7月29日至8月4日，布拉格享受今天的视频！让 Digit 跳舞需要的不仅仅是穿上一些漂亮的鞋子——我们的人工智能团队可以在一夜之间教会 Digit 新的全身控制能力。使用来自动作捕捉、动画和远程操作方法的原始运动数据，Digit 通过模拟到真实的强化训练获得新
Gill Pratt Says Humanoid Robots’ Moment Is Finally Here
2012 年，美国国防高级研究计划局宣布举办 DARPA 机器人挑战赛 (DRC)。为期数年、耗资数百万美元的灾难机器人竞赛最终诞生了波士顿动力公司的 Atlas，其中包括第一代有用的人形机器人中的一些绝对令人难以置信的时刻，以及一段将永远流传的错误视频。竞赛的设计者吉尔·普拉特 (Gill Pratt) 对 DRC 将为机器人技术所做的事情有着非常清晰的了解。普拉特在 2012 年告诉 IEEE Spectrum：“[DARPA 机器人挑战赛] 的原因实际上是为了推动该领域向前发展，并使这种能力成为现实。”当时，他指出，在 2004 年的 DARPA Grand Challenge 和 20
