这篇关键词检索结果

E195和E195 E2车队的比较如何?

How do the E195 and E195 E2 fleets compare?

大家好,巴西航空工业公司E195 E2在服务机队达到了一个重要的里程碑:它超过了老年一代E195 E195前任(145对144)的服务。这篇文章比较了各自的舰队。 E195 E2具有更高的E2机队(目前),E2具有11个活跃的操作员,而E195则具有17个活性操作员。舰队是[…]

美国通货膨胀加速度 - 比您想象的要快得多

US inflation acceleration – a lot faster than you might think

许多经济学家和市场观察家对特朗普总统的经济政策显然没有通货膨胀影响表示惊讶。我发现这有点令人困惑,因为我认为如果一个人正确检查数据,通货膨胀的影响已经显而易见。在这篇文章中,我将演示为什么我确信我们看到了开始[…]

电子书发布:探索Adobe Connect的业务价值

eBook Launch: Exploring The Business Value Of Adobe Connect

本IDC报告展示了Adobe Connect的业务价值,代表了广泛的行业和员工规模。这篇文章首次发表在电子学习行业上。

与Amazon Sagemaker AI

Automate advanced agentic RAG pipeline with Amazon SageMaker AI

在这篇文章中,我们介绍了如何简化您的破布开发生命周期从实验到自动化,从而帮助您通过Amazon Sagemaker AI来运行RAG解决方案,以帮助您的团队有效地实验,有效地协作并驱动持续改进。

用对数概率支持亚马逊基岩自定义型号导入的模型洞察力

Unlock model insights with log probability support for Amazon Bedrock Custom Model Import

在这篇文章中,我们探讨了日志概率如何与亚马逊基岩中的导入模型一起使用。您将了解什么是日志概率,如何在API调用中启用它们以及如何解释返回的数据。我们还重点介绍了实用的应用程序,从检测潜在的幻觉到优化抹布系统和评估微调模型 - 这些洞察力如何可以改善您的AI应用程序,从而帮助您使用自定义模型来帮助您构建更多可信赖的解决方案。

从Anthropic的Claude 3.5十四行诗迁移到Amazon Bedrock上的Claude 4十四行诗

Migrate from Anthropic’s Claude 3.5 Sonnet to Claude 4 Sonnet on Amazon Bedrock

这篇文章提供了一种系统的方法,可以从Anthropic的Claude 3.5十四行诗中迁移到Amazon Bedrock上的Claude 4十四行诗。我们检查了关键模型差异,突出了基本的迁移考虑,并提供了经过验证的最佳实践,以将这种必要的过渡转变为一种为您的组织带来可衡量价值的战略优势。

德克萨斯州最大的骗子

The Biggest Liar in Texas

米歇尔·H·戴维斯(Michelle H. Davis)撰写了一个名为“孤星左”的博客,她记载了通常腐败的德克萨斯州政治。在这篇文章中,她夺走了州长雅培(Abbott),他喜欢吹嘘自己国家的经济成功。她叫他无视该州繁荣的一部分的人们。她写道:[…]

‘我们得到了他:当局说查理·柯克(Charlie Kirk)被拘留嫌疑人

‘We got him’: Authorities say Charlie Kirk shooting suspect in custody

犹他州州长说,当局在他们认为是谋杀武器附近的子弹架上发现了铭文。其中包括“嘿法西斯捕捞!”和“如果您读过这篇文章,那就是同性恋lmao。”

通过电子学习行业的潜在客户生成数据库解锁高额潜在客户

Unlock High-Intent Leads With eLearning Industry's Lead Generation Database

在过去的几年中,找到合适的潜在客户已成为寻宝活动,因为竞争不断发展,买家比以往任何时候都有更多的选择。必须找到一个满足您需求和需求的潜在客户生成数据库,并可以找到适合您的利基市场的线索。这篇文章首次在电子学习行业上发表。

AI聊天机器人用于ESL学习:简化入职和增强工作场所培训

AI Chatbots For ESL Learning: Streamlining Onboarding And Enhancing Workplace Training

探索AI聊天机器人如何简化ESL员工的工作场所任务,简化入职,并提供可访问的按需支持。学习利用聊天机器人提高理解,信心和效率的实用策略,同时降低培训成本。这篇文章首次在电子学习行业上发表。

绘图是学习:北极鸟的鸟类

Drawing is learning: the birds of the subantarctic

访问科学插图画家Bonnie Koopmans的偏远,蜿蜒曲折的岛屿。在这里,她分享了几只非凡鸟类的艺术品,这些鸟类称为这个苛刻而雄伟的环境。这篇文章最初出现在2024年12月的《宇宙印刷杂志》中。在塔斯马尼亚州和南极洲之间,有一系列很小的

手机下来,聚焦向上

Phones Down, Focus Up

与许多成年人不同,我们的学生从未知道没有手机的生活。这个新的现实不仅意味着学生在很大程度上取决于手机,而且在课堂教学期间也很难使学生脱离设备。这篇简短的文章将总结一些用于减少或消除校园中电话使用情况的理由,确认全国各地的理由立法者在通过校园通过手机禁令立法时使用。

使用亚马逊基岩数据自动化和开放式对象检测来增强视频理解

Enhance video understanding with Amazon Bedrock Data Automation and open-set object detection

在现实世界的视频和图像分析中,企业经常面临检测不是模型原始培训集的对象的挑战。在新的,未知或用户定义的对象经常出现的动态环境中,这变得特别困难。在这篇文章中,我们探讨了亚马逊基岩数据自动化如何使用OSOD来增强视频理解。

用AWS CDK

Create a private workforce on Amazon SageMaker Ground Truth with the AWS CDK

在这篇文章中,我们提供了一个完整的解决方案,用于使用AWS Cloud Development Kit(AWS CDK)在Amazon Sagemaker AI上编程创建私人劳动力,包括设置专用,完整配置的Amazon Cognito用户池。

培训破坏者Learnexperts的目标是考试

Training Disruptor LearnExperts Takes Aim At Exam Generation

新技术,新行业和新技能的发展如此之快,以至于传统的考试写作过程无法跟上。 LearNexperts将过时的考试创作限制在路边,并将考试的开发时间和成本削减90%。这篇文章首次发表在电子学习行业上。

绝对租金,大量租金和密集租金

Absolute Rent, Extensive Rent, And Intensive Rent

图1:带有和不具有竞争性市场的租金曲线,这是该帖子和此帖子的延续。这是第一个例子,在Sraffa的传统建筑中,数值示例的传统建筑结合了绝对,密集和广泛的租金。这些帖子的分析可以扩展到非竞争性市场上。假设在生产玉米的任何过程中生产铁和S2 R的价格方程式中的利润率S1 r的速率。现在,我称R为利润率的规模因素。作为归一化,让S1和S2的总和为统一。这些系数给出了参数。它们表达了行业和农业之间持续进入的持续障碍。为了具体,我服用S1和大约0.0208506。该参数表达了重新开放租赁性的案例,农业获得的利润率高于行业。农业资本家在这篇文章中具有市场力量。租金的变化(包括增加)并不是房东市场能力的结果

电子书发布:如何在任何LMS上最大化电子学习设计的关联

eBook Launch: How To Maximize eLearning Design On Any LMS For Associations

您的协会学习计划是否充分发挥其潜力?该电子书突出了经过验证的实践,可以从您的LM中获得最大收益。这篇文章首次发表在电子学习行业上。

Oldcastle加速使用Amazon Bedrock的文档处理

Oldcastle accelerates document processing with Amazon Bedrock

这篇文章探讨了Oldcastle与AWS合作的方式,使用Amazon Bedrock与Amazon swarktract一起改变了他们的文档处理工作流程。我们讨论了Oldcastle如何克服了他们以前的OCR解决方案的局限性,以自动处理每月数十万个POD文档的处理,从而大大提高准确性,同时减少手动努力。