Transforming Sustainment for Armored Formations: Building Aerial Delivery Capabilities in the ABCT
斯巴达空中补给队 (SPAR) 正在通过吊索、战术无人机向第二装甲旅战斗队 (ABCT) 进行空中输送...
How Couchbase built a multi-model AI architecture for Capella iQ with Amazon Bedrock
本文介绍了 Couchbase 如何采用 Amazon Bedrock 为 Capella iQ 以及 Anthropic 的 Claude 系列模型提供支持、其多模型方法背后的架构决策以及在生产中实现的运营效益。
Scientists find new way to build powerful photonic chips using light instead of electricity
随着人工智能的不断发展，当今的计算机芯片正在努力跟上它们需要移动的大量数据。最大的挑战之一是芯片内部的传统电气连接只能如此快速地传输信息。科学家们认为，硅光子学使用光而不是电来发送数据，[…]《科学家找到了使用光而不是电来构建强大的光子芯片的新方法》的文章首先出现在 Knowridge Science Report 上。
5月14日，在金属加工展览会上，Severstal-infocom、Severstal Steel Solutions和LE ROBOTICS（中国LE机器人有限公司的俄罗斯官方代表）签署了战略技术合作备忘录，旨在联合开发和实施建筑和金属加工行业的机器人系统。
约翰·洛弗尔 (John Lovell) 是一名前陆军游骑兵，后来成为创作者、农场主和畅销书创作者。洛弗尔是战士诗人协会的创始人，这是一个以价值观为基础的社区，致力于指导、准备和灵性。这四个半序列中的一半都是关于洛弗尔作为陆军游骑兵职业的结束和他向平民生活的过渡。洛弗尔概述了他早期的创业经历和婚姻的开始，并为这段关系奠定了坚实的基础。我们还了解了“战士诗社”的起源，洛弗尔现在非常成功约翰·洛弗尔后 – 七十个游骑兵如何构建了最伟大的战术教练网络之一| SRS #80 Half 3 首先出现在特种部队新闻上。
Build enterprise search for agents with Amazon Bedrock Managed Knowledge Base
在这篇文章中，我们将介绍实现这一目标的三大支柱：简化的设置、更智能的检索和生产准备。我们还向您展示了用于设置知识库并从中检索的代码示例。
Building a restaurant telephony AI host with Amazon Bedrock AgentCore and Amazon Nova 2 Sonic
在这篇文章中，我们将向您展示如何构建一个语音订购系统，该系统可以接听电话号码并接受从问候到确认的订单。该系统使用 Amazon Bedrock AgentCore 托管和运行代理，并使用 Amazon Nova 2 Sonic 进行实时语音，并通过模型上下文协议 (MCP) 连接到餐厅后端。本演练涵盖使用 AWS 云开发套件 (AWS CDK) 部署完整堆栈，以及通过 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 和 AWS Fargate 上的会话启动协议 (SIP) 网关将电话呼叫桥接至代理。当电话仍在响铃时，它还能温暖座席会话，因此呼叫者永远
Agentic vision: Building visual intelligence with Amazon Bedrock and MCP servers
在这篇文章中，我们将引导您了解计算机视觉 MCP 服务器，该服务器阐释了这种方法，展示了 AI 系统如何通过单一标准化界面处理视觉信息并做出智能决策。这种融合将曾经复杂的集成挑战转变为简化的流程，使人工智能功能可供更广泛的应用程序和开发人员使用。
企业人工智能计划很少会因为团队缺乏强大的模型而停滞不前。故障通常出现在模型层以下，其中分散的记录、不兼容的定义、延迟的管道、薄弱的访问控制和不明确的所有权阻碍了实验系统跨业务功能可靠地运行。试点环境可以掩盖这些弱点。有限的数据集...阅读更多»《构建人工智能就绪数据战略：每个企业在扩展人工智能之前应该做什么》一文首先出现在《大数据分析新闻》上。
EEAT In SEO: How To Build Authoritative Content That Google And AI Systems Trust
了解 SEO 中的 EEAT 以及 Google 如何评估专业知识、经验、权威和信任。了解如何构建与 Google 有用内容更新相一致的权威内容，并提高搜索和 AI 驱动结果的可见性。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
NASA Unveils Technologies That Could Build the Future of the Moon and Mars
NASA 正在与 37 家公司合作开发下一代技术，使对月球和火星的长期探索成为可能。 NASA 选择了来自 37 家美国公司的 41 项提案，以帮助开发人类在月球上持续存在以及最终载人火星任务所需的技术。这些公司 [...]
From chaos to order: How the RNA world built the first cell
生命是如何从一个没有生命的星球上出现的？本文探讨了理解自然发生的科学探索，从早期地球有机分子的形成到 RNA 世界假说和原始细胞的出现。它研究了简单的化学是如何进化成第一个自我复制的生命系统的。
TuxBot v3: The IoT Botnet Built With AI – Bugs, Disclaimers and All
TuxBot v3，一个适用于 17 种架构的人工智能构建的物联网僵尸网络，附带了开发人员从未删除的 LLM 错误和安全免责声明。 Palo Alto Networks 的 Unit 42 发现了一个先前未记录的模块化 IoT 僵尸网络框架，称为 TuxBot v3 Evolution，它具有一个不寻常的细节：开发人员使用大型语言模型来编写重要部分 [...]
ScienceSoft’s HIPAA-compliant AI voice scheduler built on AWS
在本文中，您将了解 Amazon Web Services (AWS) 服务合作伙伴 ScienceSoft 如何将 Amazon Nova 2 Sonic 与 Amazon Bedrock Guardrails 集成，以构建符合健康保险可移植性和责任法案 (HIPAA) 的 AI 语音调度程序。您将了解该解决方案如何解决医疗保健调度挑战，同时维护隐私、合规性和负责任的 AI 标准，以及如何将相同的架构应用到您自己的工作流程中。
Building a Foundation Stack for General-Purpose Robots
本文由 X Square Robot 为您带来。大型语言模型为人工智能提供了可行的方案。在广泛的数据上预训练大型模型，一般能力随之而来。机器人技术没有这样的秘诀。机器人系统长期以来都是由单独的感知、规划和控制部件组装而成，这些部件很少能增加机器人可以从一项任务转移到另一项任务，或从一台机器转移到另一台机器的智能。实体人工智能的核心问题是找到等效的配方，而该领域尚未就它是什么达成一致。X Square Robot，一家中国实体人工智能公司，下了一个异常明确的赌注。它认为，配方是一个集成堆栈，涵盖机器人学习的数据、预测物理世界变化的世界模型，以及将感知、规划、推理和决策结合在一起以生成可执行机器人
Transferable Skills 101: Definition, Examples, and How to Build Yours in 2026
可转移技能展示了候选人快速学习、驾驭变化以及做出超越其技术专长的贡献的能力。无论是通过实习、研究、校园领导、客户服务、医疗保健还是其他专业经验获得的，这些能力通常通过展示如何......来预测长期成功。
Building Models in Two Worlds: From Latent Constructs to Behavioral Signals
我的博士模型试图解释人们参与的原因。我的行业模型预测了谁会这么做。统计数据几乎没有变化。他们周围的一切都是如此。《在两个世界中构建模型：从潜在构造到行为信号》一文首先出现在《走向数据科学》上。
5 Real-World SQL Projects to Build Your Data Portfolio
通过这些实用的 SQL 项目构建更强大的数据组合，涵盖客户流失、数据仓库、销售分析、银行细分和医疗保健分析。
