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Microsoft 通过治理、本地生产力和 AI 扩展主权云安全

Microsoft expands Sovereign Cloud security with governance, local productivity and AI

Microsoft 通过新的断开连接和 AI 功能扩展了 Microsoft 主权云,帮助组织在主权边界内运行关键基础设施、生产力服务和大型 AI 模型,同时保持跨连接和断开连接环境的治理和运营连续性。主权私有云统一了 Azure Local、Microsoft 365 Local 和 Foundry Local,为任何运营边界带来了基础设施、生产力和对大型 AI 模型的支持。 (来源:微软)“客户可以通过……为每个工作负载选择正确的控制姿势。更多→微软通过治理、本地生产力和人工智能扩展主权云安全性的帖子首先出现在 Help Net Security 上。

卡托学者:美国人应该在个人数据使用方面拥有选择权

Cato Scholar: Americans Deserve Choice Over Personal Data Use

随着人工智能的不断发展,我们有机会使用个人信息来帮助开发新工具,从而改善医疗保健、教育和经济进步。然而,过时的法律使我们利用个人信息实现关键进步的能力变得复杂。卡托研究所兼职研究员凯文·弗雷泽 (Kevin Frazier) 在一篇新专栏文章中指出,我们必须改革这些过时的州和联邦法律,让美国人民可以选择如何使用其个人数据,其中部分写道:“这里更深层的原则是信息自决。正如第一修正案保护我们说话和倾听的权利一样,我们也应该有权披露或隐瞒自己的信息。两者都基于相同的宪法价值:个人自治作为个人数据保护的保障。”民主生活。”,要与弗雷泽进一步讨论数据隐私问题,请联系 Christopher Tarvar

Kevin Frazier 加入卡托研究所,担任技术和人工智能兼职研究员

Kevin Frazier Joins the Cato Institute as Adjunct Research Fellow in Technology and AI

华盛顿特区 - 2026 年 2 月 6 日。卡托研究所今天宣布 Kevin Frazier 已加入技术和隐私团队,担任兼职研究员。在此职位上,弗雷泽将重点关注与人工智能相关的监管设计、创新政策和宪法之间的关系。 Frazier 带来了技术和创新领域的丰富经验,目前帮助领导德克萨斯大学法学院的人工智能创新和法律项目,同时还担任丰富研究所的高级研究员。他还共同主持了“规模化法律”播客,这是人工智能政策讨论的领先平台之一。“只要反动、严厉的法规不冷却我们的创业能量,新兴技术就具有复兴和传播美国梦的潜力,”弗雷泽说。 “现在我们比以往任何时候都更必须捍卫和扩大美国人的创造、创新和繁荣的能力。这就是为

AI 与 HR 的结合:利用 Amazon Bedrock 改变人才获取方式

AI meets HR: Transforming talent acquisition with Amazon Bedrock

在这篇文章中,我们展示了如何使用 Amazon Bedrock、Amazon Bedrock 知识库、AWS Lambda 和其他 AWS 服务创建人工智能驱动的招聘系统,以增强职位描述创建、候选人沟通和面试准备,同时保持人工监督。

一些明尼苏达人对美联储表示移民行动逐步结束持怀疑态度

Some Minnesotans skeptical as feds say immigration operation winding down

经过数月的抗议和两名美国公民被杀后,明尼苏达州的移民行动将减少。特约记者 Fred de Sam Lazaro 一直在报道双子城的镇压行动并报道新的进展。

2004年中国首次记录Parazygiella Wunderlich(蜘蛛亚科,蜘蛛科),并描述了两个新种

First records of the genus Parazygiella Wunderlich, 2004 (Araneae, Araneidae) from China, with the description of two new species

中国首次记录Parazygiella Wunderlich, 2004(蜘蛛亚科,蜘蛛科),并描述了两个新种摘要中国首次记录Parazygiella Wunderlich, 2004,并描述了来自西藏的两个新种:Parazygiella jianxini Mi & Wang, sp.。十一月(♂♀) 和 P. yanghongae Mi & Wang, sp。十一月(♂♀)。此外,还有两个物种,P. hiramatsui(Tanikawa,2017),梳子。十一月和 P.近北极 (Gertsch, 1964),梳子。十一月转自 Zygiella F.O. Pickard-Cambridge,1

特朗普废除具有里程碑意义的气候规则

Trump Repeals Landmark Climate Rule

Rachel Frazin,The Hill 特朗普政府周四废除了 2009 年具有里程碑意义的法律裁决,即气候变化对公众构成威胁,并取消了汽车和……的气候规则。

巴西批准曼联向 Azul 投资 1 亿美元

Brazil approves United’s $100mn investment in Azul

本文仅适用于订阅商业航空新闻、运营商和机场数据

Azul:Java 在人工智能开发中的使用持续增长

Azul: применение Java в разработке ИИ-систем продолжает расти

调查发现,近三分之二的 Java 开发人员使用该语言创建基于 AI 的应用程序。

俄罗斯与玻利维亚建立经济和外交关系

Russia Pursues Economic and Diplomatic Relations with Bolivia

摘要:罗德里戈·帕斯 (Rodrigo Paz) 在 2025 年 10 月的玻利维亚总统选举中获胜,引起了俄罗斯政治观察家和评论员的不安。在前几届社会主义政府的领导下,莫斯科达成了重要的经济协议,拉巴斯政府始终支持俄罗斯的外交政策立场(塔斯社,2024 年 4 月 26 日)。帕斯作为基督教民主党成员参选,[...]《俄罗斯寻求与玻利维亚建立经济和外交关系》一文首先出现在詹姆斯敦。

赞格祖尔能源走廊增强区域能源互联互通

Zangezur Energy Corridor Enhancing Regional Energy Connectivity

内容提要:1月29日,由AzerEnerji主导的新高压输电系统正式开工建设。该项目被称为“赞格祖尔能源走廊”,将通过特朗普国际和平与繁荣路线(TRIPP)(也称为赞格祖尔走廊)将阿塞拜疆纳希切万自治共和国纳入巴库国家电网。该项目将[…]后赞格祖尔能源走廊增强区域能源连通性首先出现在詹姆斯敦。

男女平均通勤时间与年龄段的关系

男女で異なる平均通勤時間と年齢層の関係

■摘要 近年来,通勤行为环境发生了显着变化,包括新型冠状病毒感染疫情后的重返工作岗位、远程办公的引入和减少、城市住房成本的飙升等。本文重点研究了这种情况下按性别和年龄组划分的通勤时间的构成特征,并利用日产研究所的原始调查数据确认了基本的分布结构。结果证实了一个分布特征,即年龄较大的男性通勤时间较长,而 40 多岁及以上的女性通勤时间较短。 ■目录 1 - 简介 2 - 调查摘要 3 - 2019 年按性别和年龄组划分的通勤时间分布 4 - 2025 年按性别和年龄组划分的通勤时间分布 5 - 结论 众所周知,不同性别和年龄组的通勤时间呈现出不同的趋势。例如,比较男性和女性时,女性的通勤时间往往

Amazon Quick 现在支持对 Snowflake 数据源进行密钥对身份验证

Amazon Quick now supports key pair authentication to Snowflake data source

在本博文中,我们将指导您通过安全密钥对身份验证在 Amazon Quick Sight 和 Snowflake 之间建立数据源连接。

评估人工智能代理:在亚马逊构建代理系统的真实经验教训

Evaluating AI agents: Real-world lessons from building agentic systems at Amazon

在这篇文章中,我们提出了一个针对 Amazon 代理 AI 系统的综合评估框架,该框架通过两个核心组件解决了 Amazon 代理 AI 应用程序的复杂性:一个通用评估工作流程,用于标准化不同代理实施中的评估程序;以及一个代理评估库,该库在 Amazon Bedrock AgentCore 评估中提供系统测量和指标,以及 Amazon 使用案例特定的评估方法和指标。

Amazon SageMaker AI 2025 年回顾,第 2 部分:提高 SageMaker AI 模型自定义和托管的可观测性并增强功能

Amazon SageMaker AI in 2025, a year in review part 2: Improved observability and enhanced features for SageMaker AI model customization and hosting

2025 年,Amazon SageMaker AI 进行了多项改进,旨在帮助您训练、调整和托管生成型 AI 工作负载。在本系列的第 1 部分中,我们讨论了灵活的培训计划和对推理组件的性价比改进。在这篇文章中,我们讨论可观察性、模型定制和模型托管方面的增强功能。这些改进有助于在 SageMaker AI 上托管全新类别的客户用例。

使用 Amazon SageMaker HyperPod 加速 Hexagon 的 AI 模型生产

Accelerating AI model production at Hexagon with Amazon SageMaker HyperPod

在这篇博文中,我们演示了 Hexagon 如何与 Amazon Web Services 合作,通过使用 Amazon SageMaker HyperPod 的模型训练基础设施预训练最先进的分割模型来扩展其 AI 模型生产。

Sonrai 如何使用 Amazon SageMaker AI 加速精准医学试验

How Sonrai uses Amazon SageMaker AI to accelerate precision medicine trials

在这篇文章中,我们探讨了生命科学 AI 公司 Sonrai 如何与 AWS 合作,使用 Amazon SageMaker AI 构建强大的 MLOps 框架,以应对这些挑战,同时保持受监管环境中所需的可追溯性和可重复性。

使用 Amazon Bedrock AgentCore 构建统一智能

Build unified intelligence with Amazon Bedrock AgentCore

在这篇文章中,我们将演示如何通过客户代理和知识引擎 (CAKE) 的实际实施,使用 Amazon Bedrock AgentCore 构建统一智能系统。