文章探讨了人工智能的发展，特别是大语言模型（LLM）与向量数据库的结合。大模型通过深度学习和海量数据具备语言理解能力，能够处理复杂任务。检索增强生成（RAG）技术提升了模型的知识更新能力，而智能体（Agent）则赋予AI执行实际任务的能力。成功的关键在于问题的定义，而非仅仅掌握工具。

麻省理工学院的研究人员发现，传统空间数据分析方法生成的置信区间常常不准确。他们提出了一种新方法，考虑数据的空间平滑变化，从而更可靠地生成置信区间。这项研究有助于环境科学、经济学和流行病学等领域更好地理解实验结果的可信度。

Amazon S3 Storage Lens推出三项新功能，新增八个性能指标，支持分析数十亿个前缀，并可导出至S3表类数据存储服务，帮助用户优化应用性能和降低成本。

本文介绍了如何使用Unix内置工具进行数据统计分析，无需依赖Python或R。通过命令行处理数据更高效且易于自动化，文章示例了创建样本数据及计算均值、中位数、众数和标准差等统计方法，强调了命令行在数据科学中的重要性。

苹果音乐推出Apple Music Replay年度回顾功能，用户可以查看听歌统计，包括新歌手、最常听歌曲和喜爱类型，并可分享至社交平台。

证据权重法（WofE）在成矿预测中应用广泛，但常违反独立性假设。逻辑回归（LR）作为一种强大的统计方法，克服了这一局限，允许变量间相关性，提供更稳健的预测。LR模型通过logit变换建模成矿概率，具备良好的可解释性和处理复杂关系的能力，适应现代地质数据分析需求。

机器学习系统的核心是统计学，工程师必须理解七个关键统计概念：概率基础、描述性与推断统计、分布与抽样、相关性与协方差、统计建模与估计、实验设计与假设检验、重抽样与评估统计。这些知识有助于数据解读、假设验证和模型构建。

伟创力发布的《2025可持续发展报告》显示，其在实现2030可持续发展目标方面取得显著进展：碳排放减少43%，32%电力来自可再生能源，47%工厂获得“零废弃”认证，事故率下降10%，58%供应商设定减排目标，整体进展超出预期。

矿产勘查正从证据权重法（WofE）转向机器学习，后者能更有效处理复杂地质系统。WofE依赖条件独立性假设，在大数据环境中存在局限。机器学习通过识别多变量间的非线性关系，提供更精准的成矿预测，满足现代地学大数据的需求。

PostgreSQL 18对统计与监控系统进行了重要改进，包括扩展累积统计、新的I/O可见性和统计导入导出能力。这些改进提升了性能分析和扩展集成，解决了历史统计系统的局限性，帮助DBA优化数据库效率。

本文重新审视了第一归一化不完全矩，这是一种广泛用于经济和社会科学的不平等衡量指标。尽管该指标流行，但现有的统计推断未能满足现代分析需求。为此，提出了一种直观、计算高效且数学上等价的新方法，适用于“非标准”情况。通过模拟和实际案例展示了该方法的理论与实践优势，并指出行业常见做法可能导致统计推断的重大挑战。

在PostgreSQL中，分区表的统计信息需要手动执行ANALYZE来收集。缺乏这些统计信息可能导致查询计划不佳，因此建议定期分析分区表，以确保优化器能够准确估算执行成本。