Voice AI-powered drive-thru ordering with Amazon Nova Sonic and dynamic menu displays
在本文中，我们将演示如何使用 Amazon Nova Sonic 和 AWS 服务实施快速服务餐厅 (QSR) 得来速解决方案。我们将逐步构建一个将语音人工智能与交互式菜单显示相结合的智能系统，提供技术见解和实施指导，以帮助餐厅实现得来速运营的现代化。
Iterative fine-tuning on Amazon Bedrock for strategic model improvement
组织在为其生成式 AI 模型实施单次微调方法时经常面临挑战。单次微调方法涉及选择训练数据、配置超参数并希望结果满足预期，但无法进行增量调整。单次微调经常会导致结果不理想，并且需要在改进 [...] 时从头开始整个过程
From the Community | Bigots like Ron DeSantis should not be platformed by Stanford
Amanda Campos '26 论证了为什么斯坦福大学不应该为像 Ron DeSantis 这样的政客提供平台。来自社区的帖子 |像罗恩·德桑蒂斯这样的偏执狂不应该被斯坦福大学平台化，首先出现在《斯坦福日报》上。
Splash Music transforms music generation using AWS Trainium and Amazon SageMaker HyperPod
在这篇文章中，我们展示了 Splash Music 如何通过在 Amazon SageMaker HyperPod 上结合使用其先进的 HummingLM 模型和 AWS Trainium，为 AI 驱动的音乐创作设定新标准。作为 2024 年 AWS Generative AI Accelerator 中入选的初创公司，Splash Music 与 AWS Startups 和 AWS GenAIIC 密切合作，以快速跟踪创新并加速其音乐生成 FM 开发生命周期。
在Principal Financial Group 使用 Genesys、Amazon Lex 和 Amazon QuickSight 提高语音虚拟助理性能一文中，我们讨论了使用 Genesys Cloud、Amazon Lex V2、多个 AWS 服务的整体 Primary Virtual Assistant 解决方案，以及使用 Amazon QuickSight 的自定义报告和分析解决方案。
IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence Volume 9, Issue 5, October 2025
1) 激励联合学习：调查作者：Akarsh K Nair、Sinem Coleri、Jayakrushna Sahoo、Linga Reddy Cenkeramaddi、Ebin Deni Raj 页数：3190 - 32092) 用于神经形态计算的可重构数字 FPGA 实现：关于最新进展和未来方向的调查作者： Edris Zaman Farsa, Arash Ahmadi, Oliver Keszocze 页数：3210 - 32323) 基于金属氧化物人工突触设备的机器学习模型的设计和优化作者：Yildiran Yilmaz, Fatih Gul 页数：3233 - 32434) 不完整数
Central African Republic: ‘3R’ combatants in the northwest lay down their arms
随着解除武装小组的临近，来自“Retour、Réclamation et Réhabilitation”（3R）武装团体的战斗人员整齐地排成两列，满脸青春，白发苍苍。在 globalissues.org 上阅读全文“中非共和国：西北部的‘3R’战斗人员放下武器” →
Penn State to host town hall on research enterprise, federal funding landscape
宾夕法尼亚州立大学将于 11 月 3 日星期五下午 1 点举办市政厅会议。分享大学研究事业和不断变化的联邦资助格局的最新情况。该活动将在 603 Eric J. Barron 创新中心举行，并将为宾夕法尼亚州立大学社区进行直播。会议将由负责研究的高级副总裁安德鲁·里德（Andrew Read）主持； Fotis Sotiropoulos，执行副校长兼教务长；以及负责联邦关系的助理副总统阿曼达·温特斯汀（Amanda Wintersteen）。
小Stigmatodon minimus D.R. Couto & Leme，in Couto，Manhães et Leme，2025。DOI：doi.org/10.11646/phytotaxa.720.2.5 Researchgate.net/publication/396042970摘要作者描述和说明了 Stigmatodon minimus，这是该属中身材最小的新物种，并讨论了其分类学亲缘关系和保护 地位。此外，在所有具有典型管裂柱头类型的新物种中，这一新物种是唯一一个呈现昼间花期、红葡萄酒色至紫葡萄酒色苞片以及无附属白色花瓣的物种，这与之前已知的其他Stigmatodon s.st
Telipogon yanesha L. Valenz & Nauray，位于 Valenzuela-Gamarra et Nauray-Huari，2025。DOI：doi.org/10.11646/phytotaxa.720.2.3 facebook.com/LuisValenzuelaGamarra 摘要一种产自印度山地森林的 Telipogon 新种 对秘鲁帕斯科地区的 Oxapampa-Asháninka-Yánesha 生物圈保护区进行了描述和说明。该物种被发现生长在海拔 2100 至 2300 米之间的米康树细长的树枝上。与 T. perlobatus 相似。 Telipogon
Rhodeus tugbaeKalaycı、Kurtul、Bayçelebi、Kaya & Turan，2025 DOI：doi.org/10.1111/jfb.70236 Researchgate.net/publication/396424187 AbstractRhodeus tugbae 新 sp。是根据土耳其爱琴海沿岸的一些溪流和河流进行描述的。该新物种的特点是嘴部略低于下位，背鳍前龙骨尖锐，身体侧面强烈压缩，臀鳍起点和侧面系列之间有3-4列鳞片。这项研究有助于了解爱琴海地区淡水生态系统的生物多样性和特有现象。利用主成分分析（PCA）将Rhodeus tugbae与分布在邻近盆地的R
Polylepis yanesha L. Valenz。 & T. Boza，载于 Valenzuela Gamarra et Boza Espinoza，2025 年。DOI：doi.org/10.11646/phytotaxa.712.3.3 facebook.com/LuisValenzuelaGamarraAbstractA 新种 Polylepis，来自 Oxapampa-Asháninka-Yánesha 生物圈保护区 (BIOAY) 潮湿的普纳， 对秘鲁帕斯科地区进行了描述和说明。该物种被发现于海拔 3700-3850 米之间的落基山脉、Yanachaga Chemillén 国
UN Tourism Recognises Mauritius and Egypt in Best Tourism Villages 2025
Chamarel 和 Grand River South East（毛里求斯）获得最高荣誉，Al-Bashandi（埃及）加入开发计划。来源
Supervisor Accuracy in Subjective Evaluations and Employee Careers
KANAYAMA Hayato (早稻田大学) / KAWATA Yuji (早稻田大学) / KITAGAWA Ritsu (哥伦比亚大学)
Building smarter AI agents: AgentCore long-term memory deep dive
在这篇文章中，我们将探讨 Amazon Bedrock AgentCore Memory 如何通过反映人类认知过程的复杂提取、整合和检索机制将原始会话数据转换为持久的、可操作的知识。该系统解决了构建人工智能代理的复杂挑战，这些代理不仅存储对话，还提取有意义的见解、跨时间合并相关信息，并维护连贯的内存存储，从而实现真正的上下文感知交互。
How Amazon Bedrock Custom Model Import streamlined LLM deployment for Salesforce
本文展示了 Salesforce 如何将 Amazon Bedrock 自定义模型导入集成到其机器学习操作 (MLOps) 工作流程中，在不更改应用程序的情况下重用现有终端节点，以及如何对可扩展性进行基准测试。我们分享有关运营效率和成本优化收益的关键指标，并提供简化部署策略的实用见解。
Scala development in Amazon SageMaker Studio with Almond kernel
本文提供了有关将 Almond 内核集成到 SageMaker Studio 的综合指南，为平台内的 Scala 开发提供了解决方案。
Configure and verify a distributed training cluster with AWS Deep Learning Containers on Amazon EKS
通过采用系统方法启动所需组件并验证其正确配置，可以防止 Amazon EKS 分布式训练中的错误配置问题。本文将逐步介绍设置和验证 EKS 集群以使用 DLC 训练大型模型的步骤。
