IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 36, Issue 11, November 2025
1) 用于少样本图像识别的知识引导语义迁移网络作者：李泽超、唐浩、彭志茂、齐国军、唐金辉页数：19474 - 194882) 基于脑电图情绪识别的可解释性分层动态图卷积网络作者：叶梦清、C. L. Philip陈同张页数：19489 - 195003) 鲁棒旋转等变对比学习作者：白盖瑞、奚伟、洪小鹏、刘新辉、岳阳、赵松文页数：19501 - 195144) 图形互信息最大化的多智能体强化学习作者：丁世飞、杜伟、凌丁，张健，郭莉莉，安博页面：19515 - 195245）大视觉语言模型攻击调查：资源，进展和未来趋势作者：Daizong Liu，Mingyu Yang，Xiaoye Qu，Pan
ELB Learning Showcases The ELB Experience Room At DevLearn 2025
该节目以来自美国银行、Live Nation 和 Learning Pirate 的演讲者为特色，通过演讲者会议、研讨会等方式解决企业中的人工智能问题，提升学习与发展，并设计学习以产生可衡量的影响。这篇文章首先发表在 eLearning Industry 上。
Learning Pool's Strategic Growth Continues With Elucidat Acquisition
Learning Pool 收购 Elucidat 增强了全球品牌和企业的学习技术解决方案。本文首次发表在 eLearning Industry 上。
What is LearnStorm? Teachers and Kids Share Why They Love This Classroom Tool
LearnStorm 是可汗学院免费、有趣且引人入胜的课堂工具，可庆祝学生的进步并让全年学习充满乐趣。到了学期中期，许多...阅读更多帖子什么是 LearnStorm？教师和孩子们分享为什么他们喜欢这个课堂工具首先出现在可汗学院博客上。
Configure and verify a distributed training cluster with AWS Deep Learning Containers on Amazon EKS
通过采用系统方法启动所需组件并验证其正确配置，可以防止 Amazon EKS 分布式训练中的错误配置问题。本文将逐步介绍设置和验证 EKS 集群以使用 DLC 训练大型模型的步骤。
Learning Pool Strengthens US Footprint And Market Reach With WorkRamp Acquisition
Learning Pool 通过收购 WorkRamp 扩大了其影响范围，为全球组织提供先进的 LMS 解决方案。本文首次发表在 eLearning Industry 上。
From Drones to Jumbo Jets: Why Learning About Aviation is More Accessible Than Ever
了解学生和爱好者如何通过现代工具和全球机会更容易地获取从无人机到大型喷气式飞机的航空知识。
simpleshow's New Feature Converts Slides Into Narrated Videos
新功能将静态演示文稿（例如 PowerPoint 文件）转换为动态的、由头像讲述的视频，将现有幻灯片与拟人演示者、自动配音和可定制的视觉风格相结合。这篇文章首先发表在 eLearning Industry 上。
Microlearning: A Must-Have In Hybrid Work
通过混合工作中的微学习，员工可以在工作流程中随时随地、跨地点和使用设备快速学习。这篇文章首先发表在 eLearning Industry 上。
2026 Trends & Strategies Online Conference
这次年终线上会议，为您呈现掌控未来的可操作蓝图。学习成为 AI 变革推动者，推进基于技能的组织对话，并帮助重新设计 L&D 职能以提高速度和影响力。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
Driving Global Sustainability: How EcoVadis Built An Award-Winning Academy
EcoVadis 与 Learning Pool 合作创建了一个全球学习学院，通过敏捷、可访问的微学习推动可衡量的可持续性改进。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
Cross River University of Technology (CRUTECH): An Overview
克罗斯河州立科技大学于 2002 年 8 月根据克罗斯河州第 9 号法案（最近修订为 2004 年第 6 号法案）成立。在本文中，我们将了解克罗斯河州立科技大学 (CRUTECH)：概述。克罗斯河州立理工大学是 [...] 克罗斯河州立理工大学 (CRUTECH) 的成果：概述首先出现在 FlashLearners 上。
The Beginner’s Guide To Writing The Perfect CV
对于职业初学者来说，第一次写简历可能会让人感到畏惧，但这是有一天找到梦想工作的必要步骤。简历（也称为 CV 或简历）本质上是一种营销工具，可以向潜在雇主展示您的技能、经验和教育背景，重要的是要使其像 […] 这篇文章《编写完美简历的初学者指南》首先出现在 FlashLearners 上。
Top 14 Things to Do On the Internet.
在互联网上最好做的事情是什么？互联网对我们生活的影响是深远的，触及我们生活的方方面面。数百万人每天都通过互联网来赚钱、学习、建立人际网络并做一切可能的事情。在互联网的帮助下，没有什么是不可能的 […] 互联网上要做的 14 件事。首先出现在 FlashLearners 上。
Rights Of A Citizen In Nigeria You Should Know
每个尼日利亚人都享有各种现行法律规定的权利、义务、责任和特权。然而，某些权利受到 1999 年尼日利亚联邦共和国宪法第四章的宪法保障，这些权利被称为不可剥夺的权利。本文旨在向读者介绍第 [...] 章中的各种基本人权，您应该知道的尼日利亚公民的权利一文首先出现在 FlashLearners 上。
在这篇文章中，我将介绍一种基于“另类”范式的强化学习 (RL) 算法：分而治之。与传统方法不同，该算法不是基于时间差（TD）学习（存在可扩展性挑战），并且可以很好地扩展到长视野任务。我们可以基于分而治之进行强化学习（RL），而不是时间差（TD）学习。问题设置：离策略RL我们的问题设置是离策略RL。让我们简单回顾一下这意味着什么。强化学习中有两类算法：在策略强化学习和离策略强化学习。同策略 RL 意味着我们只能使用当前策略收集的新数据。换句话说，每次更新策略时我们都必须丢弃旧数据。像 PPO 和 GRPO 这样的算法（以及一般的策略梯度方法）就属于这一类。离策略 RL 意味着我们没有这个限制：我
Metrics That Really Matter: How Top Learning Teams Measure Success
许多学习和发展团队对数据充满信心，但只有少数团队能够证明培训如何提高收入、保留率或质量。了解哪些指标真正能引起领导者的共鸣，如何从第一天起就将它们与 KPI 保持一致，以及为什么基线和控制组会改变 ROI 对话。这篇文章首先发表在 eLearning Industry 上。
40+ AI Prompts For Instructional Designers: From Storyboards To Scenario-Based Learning
通过面向教学设计师的 41 条 AI 提示，提升您的教学设计工作流程。从故事板到基于场景的学习，这些即用型提示可帮助您更快地创建引人入胜的课程、生成评估，并与您的 LMS 和创作工具无缝集成。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
