Dan Poltar，Jimmy Vo，Anthony Lopez和Kyle Baptiste的积极用户体验
在我们在知识驱动的企业中的机器学习，人工智能和数据科学的新事件中，我们讨论了业务驱动力，未来的愿景，技术以及支持信息技术中积极主动用户体验的框架。
维护我们的智能端口：与塔玛拉·安布罗西奥 - 赫姆普尔（Tamara Ambrosio-Hemphill）一起从吉布提（Djibouti）的教训
In this episode of the Knowledge-Driven Podcast, MITRE’s Tamara Ambrosio-Hemphill guides us through the decision-support tools MITRE has been developing to help the U.S. safeguard critical infrastructure across the globe while building partnerships and helping allies create a better future for their citizens.
区块链制药与Jaya Tripathi
区块链是每个人最喜欢的流行语。无论是加密货币还是NFTS，这项技术都引起了人们对如何破坏我们如何购买和互动的关注。但是，Miter自己的Jaya Tripathi认为，对区块链，跟踪毒品的使用更为关键。当她分享她对建立在区块链上的更明亮的药物未来的愿景时，她会听。
图理论的简介，使用gephi
您是否曾经想过Google Maps的工作原理？该应用程序如何计算最快的路线，以及如何如此迅速地进行操作？答案可能会让您感到惊讶 - 在这些导航应用程序的骨干上，软件是图理论。
物联网数据：从大胆到荣耀
根据独立网站政府技术的说法，“许多政府机构都有一个非结构化的数据噩梦，散布在服务器，云和虚拟机上的位和字节。”Vernor Vinge称此所谓的噩梦为“数据过剩”。在物联网（IoT）时代，数据插槽可能不会变得更好，实际上，可能会变得更糟。
增强您的数据科学工具包：最常用工具的附加组件和更新
随着数据科学在受欢迎程度和使用中爆炸爆炸，因此用于解决域中问题的工具也是如此。这些开源程序和编程套件中的一些已经变得非常受欢迎，因此，开发人员设计了大量代码，这些代码可能被称为附加组件，扩展程序和软件包，以提高功能和节省经验丰富的用户的时间新的。
因此，您想像数据科学家一样思考吗？可视化在数据科学工作流程中的重要性
尽管绰号数据科学家暗示着围绕操纵数据和建模的角色，但可视化数据和创建可视化是每日工作流程的组成部分，对于像我这样的实践数据科学家。可视化不仅使我们能够快速有效地传达结果，而且可视化是探索性数据分析，数据清洁，建模以及用数字讲述故事过程的其他步骤中的关键工具。
更好的解释决策实践：讨论可解释的AI
2019年11月，一位苹果卡客户和他的妻子单独申请Apple Card信用额时抱怨，他的妻子的信用额度是他在社区财产州共同拥有所有资产的事实，比他的信用额度低20倍。根据尼尔·维多尔（Neil Vigdor）在《纽约时报》上的一篇文章中的说法，一位苹果卡代表检查了此事，并回来说“这是算法”。
当AI和心理学相遇时，洞察力就会出现
米特（Miter）提出了挑战：通过提醒大学生人工智能（AI）的力量来塑造美国的未来劳动力和经济。现在，通过称为AI Nexus一代（AI Gen）的一项倡议，在全国各地的学校都形成了这种愿景。
Miter的专业知识在FIU Shellhacks
与其在9月的第三个周末到达海滩，而是来自佛罗里达州和东南大学的1,000多名学生加载了咖啡因，没有睡觉，并由“愿意做好事”驱动。
数据另一端的人
一位经常被确认为Ashkenazi犹太人的妇女从一位祖先服务中获得了DNA测试套件，并一时兴起。惊喜！事实证明，她的父亲实际上是一个非犹太精子捐赠者。这是许多有趣且最近的重新谈判身份的案例之一，也是关于一个被收养孩子找到自己的出生家庭的故事，甚至是个人将祖先追溯到练习巫术的人。
菲利普·巴里（Philip Barry）博士就融合AI和教育的访谈
菲利普·巴里（Philip Barry）博士是Miter的建模，模拟，实验和分析的技术总监。当他没有领导模拟工作时，他正在乔治·梅森（George Mason）教授风险管理。Ever focused on bringing new tools and methodologies into the classroom, Dr. Barry partnered with George Mason and Joe Garner and Ali Zaidi from MITRE’s Generation AI Nexus (Gen AI) team, to create a first-of-its-kind lesson blending risk management with artificial intelligence (AI).
与阿里·扎迪（Ali Zaidi）有关设计人工智能课程的访谈
阿里·扎迪（Ali Zaidi）是一名斜切数据科学家，他为MITER解决了一个有趣的挑战，这是他为AI Nexus一代工作的一部分。随着机器学习和数据科学领域的发展，对机器学习教育的需求已成为许多领域的必要性，很少有人会与计算机科学联系在一起。
在区块链上对杰西·布纳诺的采访
MITER的网络安全工程师Jesse Buonanno专注于网络运营。杰西（Jesse）花时间学习区块链和加密货币。
橡胶符合道路的地方：自治的工程和测试
恭喜！您已经建造了自动驾驶汽车！怎么办？将其带出来，以旋转那次越野旅行，看电影和从海到闪亮的大海时看电影和景观？
Symphony™：成功的食谱
因此，您已经听说了Symphony™ - Miter的自动化供应框架，该框架迅速构建了用于地理空间，AI和机器学习应用程序的安全分析单元。您是否尝试过向大学生解释它？
AI Nexus一代的Michael Balazs博士的访谈
欢迎使用知识驱动的播客的第二部分。在本系列中，软件系统工程师Cameron Boozarjomehri采访了Miter的技术领导者，他们使知识共享和协作成为其实践中不可或缺的一部分。
后果和权衡 - 人工智能和自主权的依赖性
临床诊断支持。贷款批准。预测性警务和假释。这些都是后果系统的例子，这意味着它们是对他们内部人的立即，长期，有影响力的后果的系统。
只是在时间科学上
科学是“通过观察和实验对物理和自然世界的结构和行为的系统研究”。自从文艺复兴时期的出现以来，科学进步主要是通过恰当地命名的科学方法取得的。
通过使大脑更聪明地建造更聪明的机器
人工智能（AI）一直在变得更好。从Alexa和Siri保留您的约会和购物清单，到有关自动驾驶汽车的新闻文章，到一个名为Alphazero的计划（Silver等，2018），您可以看到周围的一切，从万博下载包国际象棋或去。