Why AI And No-Code Low-Code Are The Dream Team For Remote Work Success In 2025
发现AI和NoCode/低代码工具如何在2025年转换远程工作。提高生产力，自动化工作流程和授权团队（无需编码）。了解它们为什么是分布式成功的未来。这篇文章首次在电子学习行业上发表。
What’s the future outlook for anti-submarine warfare in the Pacific?
[赞助]分布式的反贵族战争利用了已经存在的自主权和高级通讯和网络传感器。
Marine Corps to Deploy Counter-Drone Systems Across Units in 2025
小型无人飞机系统的扩散对现代军事力量提出了重大的战术挑战。随着全球的对手越来越成熟，并采用低成本SUA进行侦察，监视和攻击任务，海军陆战队必须增强其在动态，有争议的和分布式环境中应对这些威胁的能力。
Альфа-Банк: ML на промышленных рельсах
vladimir Pugachev，来自Cloud X的大数据的首席架构师，关于创建分布式云DBM的创建，该云DBMS提供了交易和分析载荷的同时工作。
«СЗ Стадион Спартак»: оптимизация среды BIM
数字化“ SZ Stadion Spartak”负责人 Pavel Volkhin，他实施了一种解决方案，该解决方案使您可以在BIM环境中加速信息处理，并对建筑项目的数字模型进行深入分析。 div> daria Merzlyakova是Sberunalitics公共部门产品方向的领先专家，他在创建分析小组“监测地区经济学”方面。 监督部门警告该组织的服务，以便停止合作。 与传统的聚合物泡沫相比，更复杂的结构使它们更容易，更强大，并且还简化了次要处理。 国家项目“数据经济学”规定，到2030年，至少有140万人应该是IT行业专家的数量。 vladimir Pugachev，来自Clo
Ray jobs on Amazon SageMaker HyperPod: scalable and resilient distributed AI
Ray是一个开源框架，使创建，部署和优化分布式Python作业变得直接。在这篇文章中，我们演示了在Sagemaker Hyperpod上运行射线作业的步骤。
在这次采访中，我们与高级技术人员成员Srinivas Chippagiri坐下来，他们的多样化经验跨越了电信，医疗保健，能源和CRM软件。 Srinivas凭借云安全性，分布式系统和AI优化的深厚专业知识，为建筑可扩展和安全的云平台的挑战提供了宝贵的见解。从导航监管合规性到[…]
Unleash AI innovation with Amazon SageMaker HyperPod
在这篇文章中，我们展示了SageMaker HyperPod及其在AWS RE：Invent 2024上引入的新功能如何满足现代AI工作负载的需求，从而提供了针对分布式培训和加速推理的持久和优化的群集，并在云规模上加速推理和有吸引力的价格。
医疗保健决策通常需要从多个来源（例如医学文献，临床数据库和患者记录）进行整合。 LLMS缺乏从这些多样化和分布式来源中无缝访问和合成数据的能力。这限制了他们为医疗保健应用提供全面且信息良好的见解的潜力。在这篇博客文章中，我们将探讨亚马逊基地上的Mistral LLM如何应对这些挑战，并能够通过LLM功能呼叫功能的智能医疗保健代理，同时通过亚马逊BedRock Guardrails保持强大的数据安全和隐私。
Innovating at speed: BMW’s generative AI solution for cloud incident analysis
在这篇文章中，我们解释了宝马如何使用生成AI加快云中复杂和分布式系统中事件的根本原因分析，例如宝马连接的车辆后端，可为2300万辆车辆提供服务。请继续阅读以了解该解决方案如何通过AWS和BMW进行协作，使用Amazon Bedrock Agents和Amazon CloudWatch日志和指标来更快地找到根本原因。这篇文章旨在用于云解决方案架构师和有兴趣加速其事件工作流程的开发人员。
作为生成AI重塑了我们如何搜索和检索信息，传统排名算法和搜索基础架构必须发展以保持步伐。 LinkedIn的员工软件工程师Rahul Raja为分布式系统，AI搜索可伸缩性和NLP研究带来了深厚的专业知识。在这次对话中，拉胡尔（Rahul）探讨了搜索的未来 - 从kubernetes的角色[…]
Mastering Remote Team Management With No-Code App Builders: A Modern Approach To Collaboration
发现无代码应用程序构建者如何可以转换远程团队管理。学习实用的用例，构建有效应用程序的技巧以及提高协作，生产力和参与分布式团队的策略。该帖子首次在电子学习行业上发表。
The Best Resources For Learning About Spaced Practice
这是加州大学圣地亚哥分校定义间隔练习的方式：考试前而不是在考试前进行强度塞，而是更有效的策略是在多个会议上分发考试准备。这被称为间隔练习或分布式实践。通过随着时间的推移“间隔”学习活动（例如，每隔一天1至2个小时，或至少[…]
由IEEE计算机学会数学基础计算机基础委员会赞助的第66届计算机科学基础研讨会（2025年）将于12月14日至17日在澳大利亚悉尼举行。介绍了有关计算理论的新的和原始研究的论文。典型但不是独家感兴趣的主题包括：算法编码理论，代数计算，算法图理论，算法游戏理论，算法和数据结构，布尔函数的分析，近似算法，平均库复杂性，逻辑，计算，计算，计算，计算，计算，计算，计算，计算，计算复杂性，沟通复杂性，电路复杂性，组合优化，计算游戏理论，计算几何学，计算学习理论，连续优化，加密，机器学习的基础，在线算法，优化，并行和分布式算法，参数化算法，随机算法，随机算法，Sublinear Algorithm，Sub
ARMOR: Egocentric Perception for Humanoid Robot Collision Avoidance and Motion Planning
类人生物机器人在感应和感知中存在显着差距，因此很难在密集的环境中执行运动计划。为了解决这个问题，我们介绍了一种新型的以自我为中心的感知系统，该系统同时集成了硬件和软件，专门为人形机器人的可穿戴状深度传感器结合了。我们的分布式感知方法增强了机器人的空间意识，并促进了更敏捷的运动计划。我们还通过利用大约86小时来训练基于变压器的模仿学习（IL）政策，以执行动态碰撞避免……
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 33, Issue 2, February 2025
1) 具有弹性量化行为的约束随机多智能体系统的分布式饱和容忍模糊控制作者：岳晓辉、张华光、孙嘉悦、张璐璐页数：514 - 5232) 具有区间偏好信息的多准则群体决策的贝叶斯加权作者：刘帆、廖虎昌页数：524 - 5363) 多源扰动和未建模动态下一类非线性航天器邻近系统的自适应积分滑模控制作者：朱远、宁欣、王正、魏才胜、马世超、邱利宽、王诗宇、白云飞页数：537 - 5484) 分层模糊模型不可知解释：用于XAI作者：Faliang Yin、Hak-Keung Lam、David Watson页数：549 - 5585) 受随机网络攻击的四元值模糊神经网络的固定时间事件触发脉冲安全同步作者：
LG Acquires Majority Stake in Bear Robotics to Bolster Robotics Capabilities
战略投资旨在加速 LG 商用、家用和工业机器人解决方案的创新 LG 电子 (LG) 通过获得 Bear Robotics 的多数股权，在提升其机器人能力方面迈出了重要一步。Bear Robotics 是一家总部位于硅谷的知名初创公司，专门从事人工智能驱动的自主服务机器人。此次收购符合 LG 加强其在机器人领域影响力的战略，而机器人领域是该公司的一个关键增长领域。1 月 22 日，LG 董事会行使了看涨期权，以收购 Bear Robotics 额外 30% 的股份。此前，LG 于 2024 年 3 月进行了 6000 万美元的初始投资，获得了 21% 的股份，并签署了一份最多可获得 30% 额外
Implement RAG while meeting data residency requirements using AWS hybrid and edge services
在本文中，我们展示了如何将 Amazon Bedrock Agents 扩展到混合和边缘服务（例如 AWS Outposts 和 AWS Local Zones），以使用本地数据构建分布式检索增强生成 (RAG) 应用程序，从而改善模型结果。借助 Outposts，我们还涵盖了完全本地 RAG 应用程序的参考模式，该应用程序需要基础模型 (FM) 和数据源都驻留在本地。
