正确关键词检索结果

峇都芙蓉,传统游戏在数字时代依然精彩

Batu Seremban, Permainan Adat yang Tetap Seru di Era Digital

随着数字游戏和屏幕娱乐的兴起,传统游戏的存在常常被认为随着时间的推移而逐渐消失。然而,这个假设并不完全正确。芙蓉花就是一个证明,这是一种传统游戏,至今仍然能够吸引从儿童到成人各代人的关注。这款游戏依赖于手动灵巧性,虽然玩法简单,但 [...]

自主实验室正在 24/7 进行科学实验

Autonomous labs are running science experiments 24/7

机器人和人工智能正在全天候进行实验,从电池化学到癌症治疗。但他们能做到正确吗?

阅读:Gunnar Myrdal:“挑战富裕”(1963)

READING: Gunnar Myrdal: "Challenge to Affluence" (1963)

米尔达尔错过的末日:富裕、技术和二元经济:75 年前瑞典社会民主党人的错误短期预测是否为我们今天带来了正确的长期焦虑?种族隔离后的南非是否可能预示着美国的技术结构进入生物技术关注经济结构陷阱?写下这一点是因为我试图决定我对这本相当奇怪的书的看法:Myrdal,Gunnar。 1963.挑战富裕。纽约:万神殿书籍。 .Share这是1945-1973年“辉煌三十年”时代最有趣也是最被遗忘的书之一,当时是大规模生产经济和社会民主新政秩序的鼎盛时期,在法西斯主义被击败之后,人们迟来地认识到真正存在的社会主义根本没有吸引力,以及 20 世纪 70 年代石油危机和通货膨胀之前。这本书是由缪达尔对——呃,

“Too Good To Go”打造的全新购买体验~如何将减少食物浪费变成“物超所值、有趣参与”的服务设计

「Too Good To Go」が創る新たな購買体験~フードロス削減を「お得で楽しい参加」に変えるサービス設計とは

■摘要 - 减少粮食损失是一个许多人认为很重要的社会问题。企业和地方政府的对策正在取得进展,一部分消费者正在将减少食物浪费作为日常活动的一部分,但还不能说问题已经完全确定。 ・在本文中,我们将以丹麦的食物浪费减少服务“Too Good To Go”为线索,考虑将社会问题与消费者福祉联系起来的品牌设计。通过一个可以以优惠价格购买剩余食物作为“惊喜袋”的系统,这项服务将减少食物浪费变成了一种“美味选择”的体验,而不是“忍受”或“意识”。 - 从Nissay研究所的消费者行为意识调查结果来看,虽然“因为对环境和社会有益而购买可持续发展友好型产品和服务”的行为有限,但参与可持续发展的理性意识较高,例如

使用 Amazon Quick 和 Cisco Webex MCP 服务器构建会议准备和后续助理

Build a meeting prep and follow-up assistant with Amazon Quick and Cisco Webex MCP servers

本文展示了如何使用 Amazon Quick 和 Cisco Webex MCP 服务器构建自定义会议准备和后续助理。根据单个提示,客服人员可以找到即将召开的 Webex 会议,查看之前的会议摘要和文字记录,并提取相关的 Vidcast 亮点和文字记录上下文。然后,它会在 Webex 消息线程中搜索未解决的后续问题,并创建简洁的准备摘要。会议结束后,同一位助理可以总结讨论并确定行动项目。它还可以查找相关的 Vidcast 更新并为正确的 Webex 空间起草后续消息。

使用 Cursor 进行构建并在 DataRobot 上部署可用于生产的 AI 代理

Build with Cursor and deploy production-ready AI agents on DataRobot

光标改变了开发人员编写代码的方式。代理模式很好:你描述你想要什么,它推理问题,选择正确的工具,并发布工作代码。对于新建项目和标准库,它运行顺利。当您在拥有自己的专用平台上构建代理时,事情会变得更加困难......使用 Cursor 构建并在 DataRobot 上部署生产就绪的 AI 代理一文首先出现在 DataRobot 上。

IQ 如何为制造商提供更快、更可预测的码垛工作单元运行路径

How IQ Gives Manufacturers a Faster, More Predictable Path to a Running Palletizing Workcell

正确完成码垛项目始终取决于在正确的时间获得正确的信息。产品规格、底限限制、财务目标:如果其中任何一项缺失或错误,项目将在以后为此付出代价。IQ 是 Robotiq 为改变这一现状而构建的平台。它捕获码垛项目背后的信息,对其进行构建,并根据您的实际操作生成经过验证的工作单元设计。其结果是一个可立即部署的码垛工作单元,从第一天起就具有可预测的性能,并且在做出任何事情之前您可以支持财务案例。

英国脱欧如何让英国变得更穷——图表

How Brexit has made Britain poorer – in charts

预测者关于经济立即衰退的预测是错误的,但正确的是,如果离开欧盟,我们的情况会更糟。随着英国脱欧公投十周年的临近,对英国经济表现的判决很明确:公投脱欧给家庭和企业带来了严重的成本。乔治·奥斯本下令的财政部预测中预测的直接经济衰退——被脱欧运动称为“项目恐惧”——并没有发生。新冠疫情、乌克兰和伊朗战争以及唐纳德·特朗普的贸易战的影响也给前景蒙上阴影。继续阅读...

一所地区大学于 2024 年解雇了所有图书馆员。现在必须重新雇用他们。

A Regional College Laid Off All Its Librarians in 2024. Now It Has to Hire Them Back.

作者:Adrienne Lu 西伊利诺伊大学声称该图书馆不是一个学术项目,但仲裁员裁定它本质上是一个学术项目,因此未能遵循消除工作岗位的正确程序。

意见:他说他无法呼吸。加利福尼亚州改变了法律。你们学校知道吗?

Opinion: He Said He Couldn’t Breathe. California Changed Its Law. Does Your School Know?

大多数加州家长认为,当他们在大热天送孩子上学时,有人负责保证他们的安全。他们认为有规则,并且负责的成年人会注意到孩子是否在炎热中挣扎。这个假设并不总是正确的。直到最近,它还是 [...]

2026 年 8 月 12 日日全食期间,数百万人可以看到罕见的日落。以下是观赏地点

Millions could see a rare sunset during the total solar eclipse on Aug. 12, 2026. Here's where to look

现在就计划在正确的时间、正确的地点观看一场难忘的演出。

人工智能和蜘蛛的六个月:我最大的教训和最终想法

Six Months with AI and Spiders: My Biggest Lesson and Final Thoughts

人工智能和蜘蛛的六个月:我最大的教训和最终想法在过去的六个月里,我花了无数的时间探索人工智能在科学插图中的能力和局限性。有一个教训已经变得非常清楚:解剖学准确性仍然是人工智能面临的最大挑战之一。人工智能并不能真正理解蜘蛛的解剖学。它从数百万张图像中学习,其中许多图像被错误标记或在科学上不准确。结果,人工智能生成的蜘蛛可能会表现出不正确的眼睛排列、不切实际的身体比例、不准确的颜色、不正确的性别二态性,甚至是多个物种的不可能的特征组合。我的经验表明,当人工智能被视为一种工具而不是权威时,它是最有价值的。最好的科学结果来自于将人工智能与经过验证的博物馆标本、研究级照片、生物多样性数据库和同行评审的分

阳光维生素:为什么你比你想象的更需要它

Sunshine Vitamin: Why You Need It More Than You Think

Karen E. Todd,Psy 今天我认为我做的一切都是正确的。我一年中大部分时间都生活在阳光明媚的气候中。我的饮食相当均衡。我在

未透露姓名的非政府组织成为 Do228(NXT) 的第一位客户

Unnamed NGO becomes first customer for Do228(NXT)

一家未透露姓名的非政府组织已成为 Do228-200(NXT) 的首个确认客户,Do228-200(NXT) 是通用原子公司 AeroTec 制造的传统 Do228-200 涡轮螺旋桨飞机的升级版本。 “该飞机将于 2027 年初交付给启动客户。这证实了进一步开发 Do228 NXT 并恢复生产的决定是正确的,”总经理 Florian Rohe 表示。新版19座飞机已于2026年6月上旬推出,但尚未开始试飞。

在花费数十亿美元之后,FCC 最终可能会询问电子费率是否可以改善学生的学习

After Billions in Spending, the FCC May Finally Ask Whether E-Rate Improves Student Learning

FCC 的拟议规则制定通知询问是否应更改电子费率计划以反映当今的数字环境。诚实的答案是我们不知道,因为我们从未正确测量过它。花费数十亿美元后,联邦通信委员会最终可能会询问电子费率是否可以改善学生的学习,该帖子首先出现在美国企业研究所 - AEI 上。

信息自由法:国民警卫队应验证数据并解决报告的挑战

Freedom of Information Act: National Guard Bureau Should Verify Data and Address Reported Challenges

GAO 发现的内容国民警卫队局 (NGB) 收集并跟踪来自所有三个国民警卫队部门(NGB、陆军国民警卫队和空军国民警卫队)的《信息自由法》(FOIA) 数据。 NGB 向国防部 (DOD) 报告 FOIA 数据。 NGB 官员表示,他们分别向陆军和空军提供陆军国民警卫队和空军国民警卫队 FOIA 数据。国民警卫队通过各种系统跟踪收到、处理和积压的《信息自由法》请求的数据(见图)。信息自由法跟踪系统 GAO 发现报告数据的准确性存在差异,负责报告国民警卫队《信息自由法》数据的官员无法解释。具体而言,GAO 发现,2016 至 2024 财年,陆军国民警卫队收到、处理和积压的《信息自由法》请求数量

退伍军人医疗保健:审查和报告有临床护理问题的提供者需要培训和改进监督

Veterans Health Care: Training and Improved Oversight Needed for Reviewing and Reporting Providers with Clinical Care Concerns

GAO 的发现退伍军人健康管理局 (VHA) 医疗机构官员有责任在出现问题时审查其提供者提供的临床护理。 2020 年 1 月至 2024 年 7 月期间,GAO 在 5 个选定的 VHA 医疗机构中发现了 104 名存在临床护理问题的提供者(例如以不安全或不符合行业护理标准的方式执业)。GAO 发现这些机构在进行质量审查或向州许可委员会或国家从业者数据库报告提供者时并未始终遵守 VHA 政策。所有五个机构的审查文件也缺失或不完整。截至 2026 年 3 月,VHA 已为设施工作人员提供了一些与认证提供者相关的强制性培训,但没有任何关于质量审查和报告流程的培训。由于未能遵循 VHA 政策,设施