URochester-East partnership receives national community-engaged award
罗切斯特大学和东部高中之间的合作伙伴关系因促进学生成功和社区影响而获得全国认可。
潜力之网：蜘蛛毒液的神经活性成分及其在神经系统疾病中的新兴药理学应用摘要蜘蛛毒液已成为神经活性化合物的有前途的来源，在治疗复杂的神经系统疾病方面具有潜在的应用。蜘蛛拥有超过 53,000 种已描述的物种，还有更多物种有待研究，它们是动物王国中化学成分最多样化的毒液之一。这种多样性是通过生态适应进化而来的，使蜘蛛能够麻痹和操纵多种猎物的神经系统。这些针对离子通道、神经递质受体和信号酶的相同机制与人类神经系统疾病中涉及的途径一致。通过研究蜘蛛毒液成分的结构-功能关系，这篇综述强调了毒液化合物如何调节神经元兴奋性、突触传递、炎症和神经退行性变。在阿尔茨海默病、帕金森病、癫痫、中风、勃起功能障碍和焦虑
Experts Warn We Must Act Now to Protect Human Creativity
随着生成式人工智能逐渐成为日常生活的一部分，人们越来越想知道创造力意味着什么。随着智能技术迅速进入艺术、写作和音乐等创意领域，国际创意与创新研究学会 (ISSCI) 的一组专家联手探索人类和机器如何[...]
Models That Prove Their Own Correctness
我们如何才能相信学习模型对特定感兴趣输入的正确性？模型精度通常是根据输入分布的平均值来衡量的，不保证任何固定输入。本文针对这个问题提出了一个有理论基础的解决方案：训练自我证明模型，通过交互式证明向验证算法 V 证明其输出的正确性。自证明模型满足以下条件：对于从给定分布采样的输入，模型以高概率生成正确的输出并成功证明其对 V 的正确性。...
New AFNWC program office improves efficiency, security for weapons generation facilities
空军核武器中心自 2016 年起负责管理空军全球打击司令部武器生成设施的设计和建造。
「東京都心部Ａクラスビル市場」の現況と見通し（2026年２月時点）
■概要 东京市中心 A 级建筑的供需持续改善。 2025年第四季度空置率低于1%，为2000年以来的最低水平。在供需环境极度紧张的背景下，合同租金持续上涨。本文概述了东京市中心 A 级建筑市场的趋势，并预测了到 2030 年的租金和空置率。东京的就业人数持续增加，主要集中在信息和通信行业。从就业环境来看，上班族比例较高的非制造业用工荒感较为强烈，企业聘用应届毕业生和中层员工的积极性增强。考虑到上述情况，可以说，东京市中心的上班族人数大幅减少的担忧不大。然而，迄今为止一直在增加的就业人数预计未来将放缓，因此有必要密切监测其趋势。随着包含“远程办公”的混合工作方式的建立和多样化工作方式的普及，越来
Scaling data annotation using vision-language models to power physical AI systems
在这篇文章中，我们研究了 Bedrock Robotics 如何应对这一挑战。通过加入 AWS 物理 AI 奖学金，该初创公司与 AWS 生成 AI 创新中心合作，应用视觉语言模型来分析施工视频片段、提取操作细节并大规模生成标记的训练数据集，以改进自主施工设备的数据准备。
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。
The digital quant: instant portfolio optimization with JointFM
TL;DR JointFM 是第一个用于多元时间序列系统中零样本联合分布预测的人工智能基础模型。通过在几毫秒内生成连贯的未来场景，它可以实现实时投资组合决策，而不会出现传统数值模拟的滞后情况。 JointFM 代表了定量建模的范式转变：在合成随机微分的无限动态流上进行训练...数字量化：使用 JointFM 进行即时投资组合优化的帖子首先出现在 DataRobot 上。
Relational neurosymbolic Markov models
使用 Gemini 3 Nano Banana Pro 生成的图像。告诉代理该做什么 我们最强大的人工智能代理无法被准确告知该做什么，尤其是在复杂的规划环境中。它们几乎完全依赖神经网络来执行任务，但神经网络不能轻易被告知遵守某些规则或遵守 [...]
Physical AI hardware: The missing layer between AI models and real-world manipulation
人工智能可以生成动作。物理人工智能硬件决定了这些动作在现实世界中是否成功。随着基础模型扩展到机器人操作，瓶颈不再仅仅是感知。它是物理交互——接触、力调节、滑动检测和适应变化。为了大规模部署物理人工智能，机器人需要能够感知、响应并从现实世界的接触中学习的硬件。
TerraClear 最初的重点是人工智能生成的岩石地图，帮助农民减轻每年岩石清理的负担，这是农场中最糟糕的工作之一。它现在正在迅速扩展到人工智能识别和杂草管理领域。在这两种应用中，TerraClear 始终能够展现出超过 5 倍的投资回报率，解决了采用精密技术的关键障碍之一。
Pratt & Whitney Shows F-47-Like Fighter in Latest XA103 Adaptive Engine Video
Pratt & Whitney 分享了一段有关 XA103 发动机的新视频，其中包括计算机生成的受 F-47 启发的设计。然而，它确实是这样的：只不过是一架名义上的飞机。 2026 年 2 月 18 日，普惠公司分享了一段有关为下一代自适应推进 (NGAP) 计划开发的 XA103 的新视频。 [...]
eBook Launch: The 2026 Global Growth Playbook
您的品牌如何赢得信任、管理市场共鸣并避免可能损害您品牌形象的人工智能幻觉？了解如何通过将生成式人工智能与人类专业知识相结合来实现全球增长。这篇文章首先发表在电子学习行业。
Rethinking First-Generation Labels
重新思考第一代标签 Joshua.BayMon，2026 年 2 月 23 日 - 03:00 新通用应用程序研究表明，广泛的第一代和后续一代标签可能掩盖学生成功方面的有意义的差异。Byline(s)Joshua Bay
Unlocking Google Forms: 5 AI Features Every Educator Needs
您是否厌倦了花费大量时间为您的课堂或专业发展需求制作完美的 Google 表单？想象一下，如果您可以在短短几秒钟内创建一个功能齐全的表单，同时利用人工智能的力量。 2026 年初，Google 将 Gemini AI 直接引入 Google Forms，它将彻底改变您收集信息和反馈的方式。借助“Help Me Create”等功能，您只需描述所需内容即可生成完整的表单。不再需要繁琐的格式设置或问题结构——Gemini 会搞定这一切！另外，“建议问题”功能可以通过提供您可能没有考虑过的定制问题选项来增强您现有的表格，从而节省您宝贵的时间和精力。想知道这些工具如何改变您的工作流程并改进您的教学策略
Stop Fixing, Start Developing: A Roadmap for High-Impact Coaching
从我的教学生涯起，教练就融入了我的血液。当我获得第一个职位时，我被大学队的一位前教练招募为新生橄榄球角色。虽然我担心这对我作为一年级教师的影响，但这些担忧从未成为现实。一年后，我又担任了两个职位：校队冰球主教练和长曲棍球新生教练。对我来说，我希望在课堂内外影响尽可能多的学生。我几乎不知道这些经历会深刻地塑造我，因为我在多年后建立了我的教练咨询公司。在我与世界各地学校的合作中，我一直认为，学生成绩的最重要驱动因素不是新技术或流行课程；而是学生的学习成果。这是教学和领导的质量。然而，有效的实践并不是凭空发生的。它需要一种超越传统的、往往是肤浅的评估过程的支持文化。为了真正推动学生学习，我们必须转向
