嵌入关键词检索结果

Palladyne AI 通过转型收购建立垂直整合的美国国防技术先锋,提供先进的航空电子设备、精密部件制造和嵌入式人工智能

Palladyne AI Establishes Vertically Integrated U.S. Defense Technology Pioneer Through Transformative Acquisitions Delivering Advanced Avionics, Precision Component Manufacturing and Embodied AI

- 建立 Palladyne Defense,利用领先国防承包商和新兴国防技术公司的现有收入重新定义中端 Prime - 将获得专利的人工智能、自主系统和机身的快速设计以及美国精密电子和机械部件的生产整合到一个垂直整合的国防平台中,从而推进关键能力的回流

Galbot 在嵌入式人工智能领域取得双重突破:DexNDM 和 NavFoM 彻底改变灵巧操作和自主导航

Galbot Unveils Dual Breakthroughs in Embodied AI: DexNDM and NavFoM Revolutionize Dexterous Manipulation and Autonomous Navigation

这些创新成果是与清华大学、北京大学、阿德莱德大学和浙江大学合作开发的,标志着机器人技术的重大飞跃,使机器人能够在不同的环境中自主执行复杂的任务。

执行职能是未来成功的关键。以下是教育工作者如何将其嵌入课堂

Executive functioning is key to future success. Here’s how educators can embed it in the classroom

专家表示,课堂作业是向低年级学生传授规划和自我管理等关键技能的一种方式。

使用 Amazon Bedrock 中的 Cohere Embed 4 多模式嵌入模型为企业搜索提供支持

Powering enterprise search with the Cohere Embed 4 multimodal embeddings model in Amazon Bedrock

Cohere Embed 4 多模式嵌入模型现已作为 Amazon Bedrock 中完全托管的无服务器选项提供。在这篇文章中,我们将深入探讨 Embed 4 对于企业搜索用例的优势和独特功能。我们将向您展示如何快速开始在 Amazon Bedrock 上使用 Embed 4,利用与 Strands Agents、S3 Vectors 和 Amazon Bedrock AgentCore 的集成来构建强大的代理检索增强生成 (RAG) 工作流程。

Humanoid 探索人形机器人技术与 SAP 工业应用嵌入式人工智能的集成

Humanoid Explores Integration of Humanoid Robotics with SAP’s Embodied AI for Industrial Applications

计划与汽车座椅和内饰系统的一级供应商和解决方案合作伙伴 Martur Fompak International 进行首次联合试点。这家全球制造商计划部署 Humanoid 的模块化人形平台,以探索复杂座椅组装流程的自动化。

嵌入图集:低摩擦、交互式嵌入可视化

Embedding Atlas: Low-Friction, Interactive Embedding Visualization

嵌入投影通常用于可视化大型数据集和模型。然而,人们在使用嵌入可视化工具时经常遇到“摩擦”:(1)采用障碍,例如繁琐的数据整理和加载、可扩展性限制、无法将结果集成到现有工作流程中,以及(2)可能的分析限制,无法与外部工具集成以额外显示元数据的协调视图。在本文中,我们介绍了 Embedding Atlas,这是一种可扩展的交互式可视化工具,旨在尽可能轻松地与大型嵌入进行交互......

在组织中嵌入分析 | SAS

Embedding Analytics in the Organisation | SAS

NEXCOM 在 NA 嵌入式世界展示安全人形机器人控制器和超薄 AI 就绪平板电脑及坚固的边缘解决方案

NEXCOM Showcases Safe Humanoid Robot Controller and Slim AI-Ready Panel PC & Rugged Edge Solutions @ Embedded World NA

新汉在 2025 年嵌入式世界展示安全人形机器人控制器,并推出超薄 AI-Ready 平板电脑和 Rugged Edge 解决方案

技能和就业能力:嵌入到发现

Skills and employability: embedding to uncovering

近年来,英国高等教育在将就业能力融入课程方面取得了重大进展。从框架和工具包到战略举措,该行业已经接受了这样的理念:就业能力不是附加项,而是任何学术课程的核心要素和成果。然而,正如新的《发现技能》报告所揭示的那样,嵌入是[…]《技能和就业能力:从嵌入到发现》一文首先出现在 HEPI 上。

FieldAI 宣布筹集超过 4 亿美元资金以大规模推进嵌入式人工智能

FieldAI Announces Over $400M in Funds Raised to Advance Embodied AI at Scale

在 Bezos Expeditions、Canaan Partners、Khosla Ventures、Prysm、Temasek 等公司的支持下,加速首个具有风险意识的机器人基础模型的商业扩张

通过人工智能驱动的代理咨询加速企业解决方案:AWS 专业服务代理简介

Accelerate enterprise solutions with agentic AI-powered consulting: Introducing AWS Professional Service Agents

我很高兴地宣布 AWS Professional Services 现在提供专门的 AI 代理,包括 AWS Professional Services Delivery Agent。这代表了咨询体验的转变,在整个咨询生命周期中嵌入智能代理,为客户提供更好的价值。

喜欢模拟手表的外观吗?我发现了一款​​结合了两全其美的混合智能手表

Dig the analog watch look? I found a hybrid smartwatch that combines the best of both worlds

Withings 最新的 ScanWatch 2 将公司的健康追踪技术嵌入到高端混合可穿戴设备中。

如何在不不知所措的情况下培训您的航空团队遵守短信规定

How to Train Your Aviation Team for SMS Compliance Without Overwhelm

对员工进行 SMS 合规性培训 对您的航空团队进行安全管理系统 (SMS) 合规性培训就像在风暴中航行一样。由于时间限制、不同的技能水平以及美国联邦航空局 (FAA)、欧洲航空安全局 (EASA) 和国际民航组织 (ICAO) 的严格监管要求,即使是最经验丰富的安全管理人员也可能会不知所措。但其实没必要。通过利用 SMS Pro 的嵌入式培训视频和全球安全培训门户等用户友好型工具,您可以简化航空短信培训并为您的团队提供无压力的支持。

设计价值一致的自动驾驶汽车:从道德困境到冲突敏感设计

Designing value-aligned autonomous vehicles: from moral dilemmas to conflict-sensitive design

自治系统越来越多地面临充满价值的选择。这篇博文介绍了设计“冲突敏感”自主交通代理的想法,该代理可以明确识别、推理相互竞争的道德、法律和社会价值观并据此采取行动。我们提出了价值一致的操作设计域(VODD)的概念——一个嵌入利益相关者价值层次结构和上下文移交规则的框架[...]

报告:与 2020 年相比,更多家长表示 2 岁以下的孩子观看 YouTube

Report: More Parents Say Their Kids Under 2 Watch YouTube Than in 2020

一段视频展示了卡通腕龙艰难前行的情景。这只恐龙拥有鲜艳的颜色和精心设计的友好声音,以吸引幼儿的注意力。当绿叶食者说话时,屏幕上飘浮着一条横幅广告。专家警告说,这种经历可能会分散孩子的注意力。 “视频中嵌入了广告,[...]

谷歌的 Gemini 可以在课堂上进行同声翻译,但它看起来不像微软的工具那么容易

Google’s Gemini Can Do Simultaneous Translation In The Classroom, But It Doesn’t Look As Easy As Microsoft’s Tool

我看到了谷歌制作的关于迈阿密学校如何使用人工智能的电视广告(它嵌入在这篇文章的底部)。正如我多次说过的,我认为在大多数学校情况下,问题在于尽量减少人工智能对学生造成的伤害,除了 ELL 学生和患有 [...]

word2vec 到底学习什么?

What exactly does word2vec learn?

word2vec 到底学习什么以及如何学习?回答这个问题相当于在一个最小但有趣的语言建模任务中理解表示学习。尽管 word2vec 是众所周知的现代语言模型的先驱,但多年来,研究人员缺乏描述其学习过程的定量和预测理论。在我们的新论文中,我们最终提供了这样一个理论。我们证明存在现实的、实用的机制,其中学习问题可以简化为未加权的最小二乘矩阵分解。我们以封闭形式求解梯度流动动力学;最终学习到的表示由 PCA 简单给出。word2vec 的学习动态。当从小初始化开始训练时,word2vec 以离散、连续的步骤进行学习。左:权重矩阵中的排名递增学习步骤,每个步骤都会减少损失。右图:潜在嵌入空间的三个时间

本周免费且有用的课堂人工智能工具

This Week’s Free & Useful Artificial Intelligence Tools For The Classroom

至少,就目前而言,我将使其成为每周一次的专题,其中将重点介绍可在课堂上使用的最佳新型且免费的人工智能工具的新增功能。以下是最新消息:A.I.从学前班开始将是一场“彻底的灾难” www.nytimes.com/2025/05/14/o… 礼物链接 [图片或嵌入] — […]