Artificial Intelligence In Tertiary Education: Opportunities, Challenges, And The Path Forward
本文探讨了人工智能如何通过改善学习成果和运营来改变高等教育，同时也解决了其实施的挑战和未来方向。本篇文章首次发表于 eLearning Industry。
Ultimate L&D Toolkit Online Conference
加入学习公会，参加旨在增强您的 L&D 效率和效力的变革性在线会议。发现大量创新工具和实用策略来提升您的学习计划。本篇文章首次发表于 eLearning Industry。
eBook Release: Measuring The Business Impact Of Learning 2024
您的 L&D 计划是否有助于提高员工绩效、促进持续增长和弥合差距？探索如何衡量学习对业务的影响。本篇文章首次发表于 eLearning Industry。
Migrating To 360Learning: How Mangopay Creates A Culture Of Collaborative Learning
了解 Mangopay 如何打造一支更具参与度和适应能力的员工队伍，以便能够快速重新培训和提升技能以适应不断变化的业务重点。本篇文章首次发表于 eLearning Industry。
Why Strong Data Governance is Essential for Effective AI Implementation
人工智能的成功实施在很大程度上依赖于为这些系统提供动力的数据的质量和完整性。如果没有坚实的数据治理基础，组织就有可能破坏人工智能的潜在优势。我们将在本篇见解文章中探讨所有这些以及更多内容。文章《为什么强大的数据治理对于有效的人工智能实施至关重要》首先出现在 Fusemachines 上。
What Is The Role Of Parents In Cybersecurity?
以下是父母需要遵循的 6 个步骤，以保护他们的孩子免受网络威胁并帮助他们培养网络意识。本篇文章首次发表于 eLearning Industry。
AI's Impact On eLearning App Development: Essentials For Implementation
发现 AI 在电子学习开发中实施的巨大潜力。使用本指南来增强学习体验。本篇文章首次发表于 eLearning Industry。
Unlocking Growth Through L&D In The Aviation And Airlines Industry
了解 L&D 如何通过提高劳动力技能、提高运营效率和促进可持续性来推动航空业的增长。本篇文章首次发表于 eLearning Industry。
How To Find And Close Skill Gaps In Your Organization?
应确定技能差距，以正确实施培训战略。旧的自上而下的方法容易导致效率低下。这里建议采用基于技能的学习方法，促进团队合作和点对点技能提升。本篇文章首次发表于 eLearning Industry。
Leonardo DRS Delivers 1,000th Infrared Sensor Key to U.S. Army Helicopter Missile Warning System
Leonardo DRS, Inc. 确认已提供第 1,000 个先进传感器组件，该组件是 BAE 系统公司双色高级预警系统 (2CAWS) 的核心，这是一种下一代导弹预警和敌方火力探测系统。该系统旨在保护美国陆军飞行员和机组人员免受新出现的导弹威胁。先进的 DRS 双色红外探测器组件集成到 BAE 系统公司的 2CAWS 系统中，用于美国陆军的有限临时导弹预警系统 (LIMWS) 快速反应能力计划。2CAWS 技术为陆军当前和未来的威胁检测需求奠定了基础，为机组人员提供了先进的 360 度威胁检测能力，从而提高了生存能力。“我们很自豪能够达到这一重要里程碑，并与 BAE 系统公司合作开发这种
Мемристоры с регулируемым временем релаксации увеличат энергоэффективность ИИ-процессоров
为便于理解，本篇博客主要介绍了生物医学和生物工程专业的内容。
Mars: The Red Planet of the Solar System
在本篇引人入胜的指南中，探索火星（太阳系的红色星球）的奥秘，了解其独特特征。文章《火星：太阳系的红色星球》首次出现在《科学笔记》上。
Top 5 Reasons Agents Prefer Tech Over Pay
欢迎来到我们对联络中心未来的探索，本篇博客将以 Kore.ai 代理体验基准报告 2024 中的开创性见解为指导。在这篇博客中，我们分析数据以揭示一个突破性趋势：在全球客户服务代理眼中，技术比薪酬更重要。准备好揭开代理优先级的巨大转变，这种转变正在重塑我们所知的客户服务格局。
Understanding Deep Learning Algorithms that Leverage Unlabeled Data, Part 1: Self-training
深度模型需要大量的训练样本，但标记数据很难获得。这激发了利用未标记数据的重要研究方向，而未标记数据通常更容易获得。例如，可以通过爬取网络获取大量未标记的图像数据，而 ImageNet 等标记数据集则需要昂贵的标记程序。在最近的实证发展中，使用未标记数据训练的模型已开始接近全监督性能（例如 Chen 等人，2020 年，Sohn 等人，2020 年）。本系列博客文章将讨论我们的理论工作，该工作旨在分析使用未标记数据的最新实证方法。在第一篇文章中，我们将分析自我训练，这是一种非常有影响力的半监督学习和领域自适应算法范式。在第 2 部分中，我们将使用相关理论思想来分析自监督对比学习算法，这种算法对于
Understanding Deep Learning Algorithms that Leverage Unlabeled Data, Part 1: Self-training
深度模型需要大量的训练样本，但标记数据很难获得。这激发了利用未标记数据的重要研究方向，而未标记数据通常更容易获得。例如，可以通过爬取网络获取大量未标记的图像数据，而 ImageNet 等标记数据集则需要昂贵的标记程序。在最近的实证发展中，使用未标记数据训练的模型已开始接近全监督性能（例如 Chen 等人，2020 年，Sohn 等人，2020 年）。本系列博客文章将讨论我们的理论工作，该工作旨在分析使用未标记数据的最新实证方法。在第一篇文章中，我们将分析自我训练，这是一种非常有影响力的半监督学习和领域自适应算法范式。在第 2 部分中，我们将使用相关理论思想来分析自监督对比学习算法，这种算法对于
American Airlines commits to conditional purchase of 100 ZeroAvia hydrogen-powered engines
美国航空今天宣布，已与清洁航空创新者 ZeroAvia 达成有条件购买协议，购买 100 台氢电发动机，旨在为支线喷气式飞机提供动力，实现除水蒸气以外的零飞行排放。此外，美国航空还增加了对 ZeroAvia 的投资。美国航空于 2022 年首次投资 ZeroAvia，现在还参与了该公司的 C 轮融资。发动机协议是在两家公司于 2022 年宣布的谅解备忘录之后达成的。ZeroAvia 正在为商用飞机开发氢电（燃料电池驱动）发动机，该发动机有可能实现接近零的飞行排放。该公司正在对一架 20 座飞机的原型进行飞行测试，并为美国航空在某些区域航线上运营的庞巴迪 CRJ700 等大型飞机设计发动机。“推
Machine Reading at Scale – Transfer Learning for Large Text Corpuses
本篇文章由 Microsoft 高级数据科学家 Anusua Trivedi 撰写。本篇文章基于...
