驱动关键词检索结果

人工智能通过 LMS 改变学习和发展的 7 种方式

7 Ways AI Is Transforming Learning And Development Through An LMS

了解人工智能驱动的 LMS 平台如何实现个性化学习、缩小技能差距并提供数据驱动的见解以转变企业学习与发展战略。本文首次发表在 eLearning Industry 上。

高等教育 DisruptED - 来自 Collegis 和 Google 领导力会议的笔记

Higher Ed DisruptED - Notes from Collegis and Google's Leadership Conference

在这一期《Trending in Ed》特别节目中,主持人迈克·帕尔默 (Mike Palmer) 现场直播!在芝加哥 Google 总部举行的 Collegis Education 的 DisruptED 活动中,提供了对高等教育、技术、数据、市场分析和研究领域的九位领导者进行的六次深度访谈的要点。我们首先听取 Collegis 首席执行官 Kim Fahey 的发言,她介绍了她的团队在为学校提供托管服务方面所扮演的角色,试图以新的相关方式利用技术、数据和创新。 Kim 拉开序幕,帮助构建背景和接下来的对话。然后,Mike 采访了来自 Google 的 Charles Elliott 和来自

值得信赖的数据:它应该是什么样子

Data You Can Trust: What It Should Look Like

值得信赖的数据:它应该是什么样子 - 信息图 在当今人工智能驱动的世界中,您的业务决策的有效性取决于其背后的数据。但并非所有数据都是一样的。想知道可信数据是什么样的,以及如何发现不良数据?该信息图可以帮助您理解关键[...]您可以信任的帖子数据:它应该是什么样子首先出现在电子学习信息图上。

谁看管人工智能守望者?

Who watches the AI watchman?

滑铁卢大学团队使用应用数学和机器学习来验证自动驾驶汽车等人工智能驱动系统的安全性。帖子 谁在监视人工智能看守人?首次出现在《科学询问报》上。

灯光开启无线传感器和微型设备的新可能性

Light switches on new possibilities for wireless sensors and micro-devices

利用低能光塑造微型器件铁电薄膜的潜力正在不断发展,国际研究团队最近报告了“光致伸缩”的成功。弗林德斯大学研究员 Pankaj Sharma 博士表示,光引起的材料非热变形或光致伸缩具有直接将光子能量转化为机械运动的优点,为无线光驱动传感器和光机械设备提供了令人兴奋的可能性。

西南航空将在世界上发展最快的航空国家开设新的全球创新中心

Southwest Airlines to Open New Global Innovation Center at Fastest-Growing Aviation Country in the World

西南航空 (WN) 正在海得拉巴 (HYD) 建立全球创新中心,以强化 Telangana 成为万亿美元创新驱动型经济体的愿景。西南航空将在世界发展最快的航空国家开设新的全球创新中心的消息首先出现在 Aviation A2Z 上。

布里斯托尔机场的可持续发展产生了创纪录数量的可再生能源

Bristol Airport’s Sustainable Drive Generates Record Number Of Renewable Energy

布里斯托尔机场的可持续发展举措产生了创纪录数量的可再生能源,旨在利用可持续举措将机场内的排放、电力等保持在最低水平。布里斯托尔机场可持续驱动产生的可再生能源数量创纪录布里斯托尔机场在其可持续电力驱动中产生了足够的可再生能源,相当于[…]后布里斯托尔机场的可持续驱动产生了创纪录数量的可再生能源首先出现在旅行雷达 - 航空新闻上。

Galorath 推出 SEERai:以估计为中心的代理人工智能平台

Galorath Launches SEERai: Estimation-Centric Agentic Artificial Intelligence Platform

Galorath 推出 SEERai:首个以估计为中心的代理人工智能平台,用于成本、进度和风险运营智能 加利福尼亚州长滩,2025 年 10 月 23 日 /美通社/ — Galorath Incorporated,一家人工智能驱动的运营智能平台提供商,...Galorath 推出 SEERai:以估计为中心的代理人工智能平台首先出现在 AeroMorning 上。

安全超时如何提高项目安全性

How Safety Time-Outs Improve Project Safety

探索人工智能驱动的安全暂停如何改变风险管理。通过数据分析和现代安全性推动更安全、更智能的工业项目。

Robotize 与 Nord Modules 合作推出“改变游戏规则”的自主移动机器人

Robotize partners with Nord Modules to launch ‘game-changing’ autonomous mobile robot

GoPal 自主移动机器人 (AMR) 系列的创新者 Robotize 与模块化传输解决方案专家 Nord Modules 建立了新的战略合作伙伴关系,并推出了首款联合产品:由 Nord Quick Mover 260 模块驱动的 GoPal P35 AMR。这个充满活力的二人组将两个世界的优点结合在一起:[...]

Zalando 选择 Nomagic 来扩展机器人仓库功能

Nomagic selected by Zalando to expand robotic warehouse capabilities

Nomagic 是一家为仓库和履行部门提供人工智能驱动机器人的供应商,被在线多品牌时尚和生活方式商店 Zalando 选择,以进一步加强其履行中心的卓越运营并支持员工完成日常任务。此次合作建立在经过验证的记录之上,Nomagic 的人工智能机器人解决方案可显着提高效率 [...]

Micropolis 和迪拜警方在地球村启动警察自主巡逻

Micropolis and Dubai Police launch autonomous police patrol at Global Village

迪拜警察局和无人地面车辆和人工智能驱动的安全解决方案开发商 Micropolis 宣布在迪拜地球村正式部署自主警察巡逻队。这一突破性举措标志着迪拜警方将先进技术和人工智能融入公共安全运营的持续战略的一个重要里程碑——将迪拜定位为[...]

Veloq 和 AutoStore 在维也纳推出“世界上最先进的杂货配送中心”,作为全球自动化合作伙伴关系的一部分

Veloq and AutoStore unveil ‘world’s most advanced grocery fulfilment centre’ in Vienna as part of global automation partnership

Veloq 是 Rohlik 集团旗下的人工智能杂货自动化公司,在奥地利维也纳推出了所谓的“世界上最先进的人工智能驱动的杂货配送中心”。此次发布还标志着与智能订单履行技术领导者 AutoStore 建立全球合作伙伴关系,以加速全球杂货自动化的未来。 [...]

动态学习 2.0:下一步的框架(第 2 部分)

Dynamic Learning 2.0: A Framework for What’s Next (Part 2)

动态学习 2.0:下一步的框架(第 2 部分)首先出现在 Shake Up Learning 上。2025 年的教学看起来与几年前完全不同。在人工智能驱动的工具、新技术平台以及教师日益增长的压力之间,我们的课堂和我们的角色正在快速变化。这就是为什么我要更新动态学习框架,以更好地反映当今教师和学生的真正需求。这篇文章继续旅程继续阅读动态学习 2.0:下一步的框架(第 2 部分)首先出现在 Shake Up Learning 上。

Heather Higginbottom '94:论有目的的领导

Heather Higginbottom ’94: On leading with purpose

从国会山到摩根大通,这位政治学毕业生追溯了由罗彻斯特大学塑造并由公共服务驱动的职业生涯。

脑电波揭示了“听到声音”的原因

Brainwaves shed light on cause of ‘hearing voices’

对人们处理内部和外部言语方式的研究是关于精神分裂症驱动因素的关键理论的第一个切实证据。

2027 年底前不太可能成立新的尼日利亚旗舰航空公司

New Nigerian flag carrier unlikely before end 2027

尼日利亚拟议的新旗舰航空公司预计不会在 2027 年底之前起飞,航空航天发展部长 Festus Keyamo 表示,政府只会支持符合国家最佳利益的可信的、私营部门驱动的提案。Keyamo 告诉尼日利亚《独立报》,虽然正在与潜在投资者进行讨论,但推出新国家航空公司的时间表取决于收到的提案的质量。 “这取决于我们收到的提案类型以及如何......

我们正处于金融泡沫之中吗?

Are We in a Financial Bubble?

虽然有充分的理由相信人工智能驱动的投资已进入泡沫领域,但真正的问题是终结何时以及如何到来。对于任何敢于猜测的人来说,过去泡沫的教训与关键的金融市场指标相结合,可以提供有用的指导。