Learnings from COBOL modernization in the real world
实现成功的 COBOL 现代化需要一种解决方案，该解决方案可以确定性地进行逆向工程，生成经过验证和可追踪的规范，并帮助这些规范流入任何人工智能驱动的编码助手以进行正向工程。成功的现代化需要逆向工程和正向工程。在这篇文章中了解有关 COBOL 的更多信息。
Build An eLearning App In 2026: The Ultimate Guide
掌握 2026 年电子学习应用程序开发。从成本细分到技术路线图，立即找到构建高投资回报率教育平台所需的一切。本文首次发布于电子学习行业。
10 Lessons L&D Leaders Learned While Scaling Learning Programs
了解 L&D 领导者在扩展学习计划时学到的 10 个关键经验教训，从个性化和自动化到采用、治理和影响。这篇文章首先发表在 eLearning Industry 上。
巴西、芬兰和韩国已经找到了如何支付学生营养膳食的费用。美国也可以在2015年的一部纪录片中，电影制片人迈克尔·摩尔厚颜无耻地建议美国入侵法国，因为法国的学校午餐太棒了。法国的学校饮食文化确实令人羡慕。菜单有时包括甜菜和油醋汁作为当天的时令沙拉，有机牛肉千层面作为主菜，然后是有机卡芒贝尔奶酪和梨作为甜点。继续阅读...
A&S Professor Wins Award for Adult Learner Research
Collie Fulford 因其以寻求学位的成人学生的声音为中心的著作而获奖。A&S 教授荣获成人学习者研究奖，该书首先出现在《今日雪城大学》上。
A.R.I.S.: Automated Recycling Identification System for E-Waste Classification Using Deep Learning
传统的电子回收流程由于材料分离和识别能力不足而遭受严重的资源损失，限制了材料的回收。我们推出 A.R.I.S. （自动回收识别系统）是一种低成本便携式电子垃圾粉碎分拣机，可解决这一效率差距。该系统采用YOLOx模型对金属、塑料和电路板进行实时分类，实现低推理延迟和高检测精度。实验评估产生了 90% 的总体精度、82.2% 的平均精度 (mAP) 和 84% 的分类…
Fort Drum Soldiers, family members learn new life skill, one stitch at a time
纽约州德拉姆堡（2026 年 2 月 25 日）——德拉姆堡陆军社区服务处的搬迁准备计划正在帮助士兵和家人“缝合……”
Reinforcement learning applied to autonomous vehicles: an interview with Oliver Chang
在本访谈系列中，我们将与 AAAI/SIGAI 博士联盟的一些参与者会面，以了解有关他们研究的更多信息。我们采访了 Oliver Chang，他的研究兴趣涵盖深度强化学习、自动驾驶汽车和可解释的人工智能。我们详细了解了他迄今为止所从事的一些项目，以及是什么吸引了他 [...]
Collective Learning In Education: Designing Learning Systems That Think Beyond The Individual
集体学习超越个人获取知识的范围。它解释了教育系统如何创建、保留和发展跨群体的共同理解。本文探讨了集体学习的含义、其历史根源，以及为什么有意的教学设计能够帮助知识随着时间的推移而持续、适应和真正发挥作用。这篇文章首先发表在电子学习行业。
How To Choose An eLearning Platform: Beyond "Adaptive" And AI Labels
实用指南，用于根据系统逻辑、数据基础以及它们的实际功能（而不是它们的营销方式）来评估自适应和人工智能驱动的学习平台。这篇文章首先发表在 eLearning Industry 上。
Hands-On Learning at Quinnipiac Clinic
在昆尼皮亚克诊所 Joshua.Bay 进行实践学习 星期三，02/25/2026 - 03:00 AMG 物理治疗研究生获得治疗无保险和保险不足患者的早期临床经验。Byline(s)Joshua Bay
Infographic: America’s Favorite Online Learning Platforms
我认为这是一个有趣的信息图：您可以在 Statista 上找到更多信息图
Supporting English Language Learners with Real-Time AI Translation
您是否厌倦了看着英语学习者在课堂上挣扎，因为语言障碍而感到被忽视和落后？想象一下，能够提供实时翻译，让您的学生充分参与复杂的课程，同时提高他们的英语水平。这就是 Vurbo.ai 发挥作用的地方，彻底改变您支持多语言学习者的方式。在我们最新的博客文章中，我们深入探讨了 Vurbo.ai 如何帮助教师在教学过程中提供即时语言帮助。凭借其实时翻译 100 多种语言的能力，您可以让您的 ELL 学生专注于年级水平的内容，而不会受到传统翻译方法的持续干扰。您将发现实施 Vurbo 的三种实用方法：在整个小组教学中、在一对一会议中以及在整个小组协作过程中。不要错过将您的课堂转变为包容性环境的机会，让
Secret Teacher: my school dumbs down learning for students with special needs
应为有社交和情感困难的年轻人提供充足的支持，以提高学业水平。他们不明白阅读秘密老师的更多内容我在一所为有社交和情感困难的儿童开设的学校工作。许多人被排除在主流教育之外或难以应对主流教育。我们所做的大部分工作都发挥着真正的作用：家访、举办家长研讨会、召开多机构会议和出庭，这些都是我们为这些弱势年轻人提供的整体护理方案的重要组成部分。不过，对我来说，这感觉就像拼图中缺失了一块。表面上看，传达的信息是“对所有人都有很高的期望”，但现实似乎恰恰相反。我的学校没有强迫我们的学生取得成就，而是找借口避免关注结果。继续阅读...
‘Spark’ students learn civic engagement can start now
华盛顿大学住房部 Spark 学习社区的学生在拜访麦迪逊当地官员期间体验了市政府的多种职能。
depyf: Open the Opaque Box of PyTorch Compiler for Machine Learning Researchers
PyTorch \texttt{2.x} 引入了一个旨在加速深度学习程序的编译器。然而，对于机器学习研究人员来说，充分发挥 PyTorch 编译器的潜力可能具有挑战性。编译器在 Python 字节码级别运行，使其看起来像一个不透明的盒子。为了解决这个问题，我们引入了 \texttt{depyf}，这是一个旨在揭开 PyTorch 编译器内部工作原理的工具。 \texttt{depyf} 将 PyTorch 生成的字节码反编译回等效的源代码，并在内存中的代码对象与其磁盘上的源代码之间建立连接...
A Marathon to Mastery: An Army Engineer's Journey to Lifelong Learning
对于美国陆军工程兵团中东地区副司令唐纳德·卢中校来说，在工兵制度中追求卓越......
Optimizing Deep Learning Models with SAM
深入探讨锐度感知最小化 (SAM) 算法以及它如何提高现代深度学习模型的通用性使用 SAM 优化深度学习模型一文首先出现在《走向数据科学》上。
