Pandas Isn’t Going Anywhere: Why It’s Still My Go-To for Data Wrangling
数十亿行可能是例外，但对于其他一切，Pandas 仍然是一个高度可靠的工具。 Pandas 不会去任何地方：为什么它仍然是我的数据整理首选文章首先出现在 Towards Data Science 上。
Science & Tech Spotlight: Privacy Enhancing Technologies
为什么这很重要公司和组织正在从美国人那里收集比以前更多的个人数据，以改进人工智能等技术。但使用和共享大量数据会带来安全和隐私风险，例如个人信息泄露。据 FBI 称，2024 年美国人因个人数据泄露而损失超过 14 亿美元。隐私增强技术 (PET) 可以帮助降低与收集、使用和共享数据相关的风险。关键要点隐私增强技术正在扩展到新的数据集，并不断发展以对抗恶意行为者。它们还可以实现对敏感信息（例如医疗记录或专有公司数据）的更安全的协作和研究。缺乏联邦指导、高昂的资源成本和劳动力限制会影响这些技术的实施，并可能阻碍广泛使用。该技术是什么？隐私增强技术以难以访问敏感信息的方式修改、隐藏或处理数据。专注于
Batch or Stream? The Eternal Data Processing Dilemma
“我们应该批量处理数据还是实时处理数据？”这不是批处理与流处理的问题：而是“答案何时重要？”后的批处理还是流处理？永恒的数据处理困境首先出现在《走向数据科学》上。
Science & Tech Spotlight: Data Centers in Space
为什么这很重要基于太空的数据中心将把满足人工智能和其他计算需求的数据处理和存储系统放置在卫星中。这可以减少地球上数据中心所需的土地、电力和水。几家公司已经开始在太空开发数据中心，但部署存在工程和经济障碍。关键要点将数据中心放置在太空中可以减少对地球上这些设施的资源的需求。数据中心会产生多余的热量，但空间并不能有效地冷却计算硬件。这可能是一个重大的工程挑战。在轨卫星数量大幅增加可能难以管理并导致碰撞。该技术是什么？数据中心容纳计算机服务器、数据存储系统以及提供数字应用和服务（例如人工智能 (AI) 和云计算）的网络设备。天基数据中心将在卫星中安装类似的设备，以在太空而不是地球上处理数据（见图）。
Pentagon workers vibe-code 100,000 AI ‘agents’ to use on unclassified networks
GenAI.mil 上的 Google Gemini 工具允许国防部人员创建自己的 AI 代理来处理数据并自动执行在线任务。
