认知科学家探讨了意识是如何来自脑玛格丽特·博登（Brainmargaret Boden）内的生物化学互动，他去世了，享年88岁，探索并扩展了心理学和人工智能的哲学（AI），并带领了苏塞（Susseex）的一家互相研究，这是一位竞争者的竞争者，许多人的认知科学学院的创造和成长是许多人，这是一位互相研究的竞争者。玛姬的作品是对心理现象的研究，例如感知，思维，意识和创造力，以及它们是如何从机械相互作用的最终而产生的，即大脑内的生化相互作用，或者围绕计算机电路的二进制数字。她写了15本书，共同撰写了另一本书，并共同编辑了几本论文。她的作品已翻译成20种语言。继续阅读...
Learning Beyond Time: What Inception And Indreption Teach Us About The Future Of eLearning
本文在科幻电影“ Inception”和投机性的爱情故事“ Indreption”之间提出了相似之处，以设想电子学习的未来。它探讨了沉浸式技术，情感智能的AI和个性化的元认知学习如何重新定义教育。该帖子首次在电子学习行业上发表。
10 Surprising Things You Can Do with Python’s time module
本教程探讨了Python Time模块的十个实用且令人惊讶的应用。
School districts hire superintendents on merit, not political affiliation, study finds
最近的一项社会学研究表明，尽管在美国近几十年来，美国的两极分化和党派仇恨增加，但雇主并未基于政治隶属关系来招聘。该研究“公共教育领域的党派隶属关系和招聘：学区的选择”由Greer Mellon（Brown University）在《美国社会学评论》中出现。作者探讨了党派偏见在当今政治部门 - 公立学校的温床中的作用。
STIV: Scalable Text and Image Conditioned Video Generation
视频生成领域取得了显着的进步，但是仍然需要清晰，系统的食谱，可以指导健壮和可扩展模型的开发。在这项工作中，我们介绍了一项全面的研究，该研究系统地探讨了模型体系结构，培训配方和数据策略的相互作用，最终以一种名为STIV的简单且可扩展的文本图像条件的视频生成方法。我们的框架将图像条件通过框架更换整合到扩散变压器（DIT）中，同时通过…
在这个思想领袖问答中，伊万纳·帕莱奇（IvanaPalaić）探讨了为什么建立现实的项目时间表，管理客户沟通，平衡截止日期与生产资源以及确定过程改进是有效的电子学习项目管理的重要组成部分。这篇文章首次发表在电子学习行业上。
Structured outputs with Amazon Nova: A guide for builders
，我们启动了约束解码，以便在使用结构化输出工具时提供可靠性。现在，可以与Amazon Nova Foundation模型（FMS）一起使用工具来根据复杂的模式提取数据，从而将工具使用错误降低了95％以上。在这篇文章中，我们探讨了如何将Amazon Nova FMS用于结构化输出用例。
What Goes Up Must Come Down: Movement of Water in Europa’s Crust
使用地球的冰川作为一种模拟，一项新研究探讨了裂缝向下繁殖并在欧罗巴冰壳中融化的可能性。
Streamline GitHub workflows with generative AI using Amazon Bedrock and MCP
本博客文章探讨了如何使用Amazon Bedrock FMS，Langgraph和模型上下文协议（MCP）创建强大的代理应用程序，并具有处理GitHub工作流程的实际情况，该方案是问题分析的GitHub工作流程，代码修复和提取请求生成。
布鲁斯·考德威尔（Bruce Caldwell）教授在1955年探索了哈耶克（Hayek）的开罗演讲：该论文探讨了F. A. Hayek的“开罗演讲”的起源，他于1955年在埃及国家银行在埃及国家银行进行了4次演讲。当Hayek访问埃及是一场更大的旅程时，HAYEK是在更大的旅程中，重复了约翰·斯图尔特（John Stuart Mill）[] []
AI Won't Revolutionize Education. Here's What Will.
我们曾承诺过教育革命：翻转教室，互动白板，平板电脑，MOOC ...和现在的AI。但是，如果数十年的创新没有改变系统，那么我们认为机器将会是什么？在本文中，我探讨了为什么教育的真正转变不会来自更智能的工具，而是来自更勇敢的领导力，更好的政策和一种使学生代理将学生代理到中心的文化。
Using T-MSIS and TAF to Elevate Medicaid Program Integrity
本白皮书探讨了如何利用转换后的医疗补助统计信息系统（T-MSIS）数据集（最完整的医疗补助数据集），以增强监督，揭示模式并增强计划完整性计划的影响。
在这篇文章中，我们探讨了Crypto.com如何使用用户和系统反馈来不断改进和优化我们的说明提示。这种反馈驱动的方法使我们能够创建更有效的提示，以适应各种子系统，同时在不同用例中保持高性能。
Ballistic Missile Defense: Shielding Against Aerial Threats
弹道导弹技术的兴起从根本上改变了全球安全动态。这些导弹能够在高速范围内在巨大的距离内交付毁灭性的有效载荷，对民族国家提出了复杂的挑战。作为回应，弹道导弹防御（BMD）系统已成为保护领土，人口和关键资产免受导弹攻击的关键工具。该博客探讨了弹道导弹防御的演变，工作，挑战和未来。什么是弹道导弹防御？弹道导弹防御包括一套旨在在达到预期目标之前检测，跟踪，拦截和最终中和传入的弹道导弹的技术，策略和指挥网络。这些系统...后弹道导弹防御：航空和国防市场报告中首先出现针对空中威胁的屏蔽。
From Near Misses to Predictive Insights: Potential Serious Injury or Fatality (pSIF)
探讨PSIF分析如何帮助近乎失误转换为数据驱动的见解，以主动防止严重的工作场所伤害和死亡。
What is Agentic AI? How is it Reshaping Enterprise Operations?
代理AI可以跨越企业工作流程的自主计划，推理和执行，远远超出了传统AI的反应性限制。该博客探讨了使代理AI与众不同的是什么，它如何重塑企业操作，在何处提供最大的价值以及企业在扩展这些自主系统
Why LMS Completion Rates Don't Prove Learning Works
我们被出售了谎言，课程完成平等。但是滴答框不会改变行为或提高性能。在本文中，Impact的作者Sean McPheat探讨了LMS完成率是一个误导性的指标以及应跟踪学习和发展团队的误导性指标。该帖子首次在电子学习行业上发表。
