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。
Дроны с бортовым ИИ впервые были задействованы в финале Национальной технологической олимпиады (НТО)
今年，国家技术奥林匹克竞赛自主运输系统项目决赛使用了俄罗斯首款搭载人工智能的大型教育四轴飞行器——Geoscan Pioneer Mini 2。机载数据处理使得可以直接在无人机上执行算法并进行测试，而无需依赖外部设备。在比赛中，参与者在接近真实自主系统的条件下测试了解决方案。
«Линукс-Формат» запускает производство нейроконструктора
Linux-Format 公司和圣彼得堡理工大学 NTI 中心的“工业流数据处理系统”实验室开发了俄罗斯第一个用于创建神经模拟器和神经接口的开放平台。开发投资约为3000万卢布。
Компания Samsung провела II Летнюю школу AI Bootcamp по анализу бизнес-данных
三星人工智能中心为第二届暑期学校AI训练营学生举办颁奖仪式。俄罗斯三星研究中心为首都顶尖大学的学生组织了为期两周的商业数据处理课程。
-Omnipresent Robotics 预计将开始在密歇根州初步部署多达 143 台 AGIBOT 智能机器人，以支持国内远程操作、VLA 数据处理、嵌入式人工智能培训和密歇根州劳动力扩张
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）。
AI Learning: Unlocking Opportunities In The Digital Age
人工智能学习：释放数字时代的机遇——信息图人工智能学习正在迅速成为当今技术驱动的世界中的必备技能。它使个人能够了解机器学习、数据处理和智能自动化。从初学者到专业人士，学习人工智能有助于构建创新解决方案、改进决策并开辟新的职业道路。随着技术的发展，人工智能学习赋予了[…]后人工智能学习：释放数字时代的机会首先出现在电子学习信息图表上。
大多数人工智能驱动的学习工具向人工智能发送的信息远远超出了它们的需要。通过用结构化数据处理你能做的事情，并保存你真正不能做的事情的生成调用，你可以获得更便宜、更可靠的工具，并且通常会产生更好的结果。这篇文章首先发表在电子学习行业。
