Natural language-based database analytics with Amazon Nova
在这篇文章中，我们探讨了自然语言数据库分析如何通过大型语言模型（LLM）代理的力量与组织互动的方式彻底改变组织的方式。长期以来，与数据库的自然语言接口一直是数据管理的目标。代理通过将复杂的查询分解为明确的，可验证的推理步骤，并通过验证循环启用自我纠正来增强数据库分析，这些循环可以捕获错误，分析故障和完善查询，直到它们准确地匹配用户意图和架构要求。
Deploy Amazon Bedrock Knowledge Bases using Terraform for RAG-based generative AI applications
在这篇文章中，我们演示了如何使用Terraform自动化Amazon知识库的部署。
Ocean of motion: Modeling coastal flood risks
计算建模可以改善科学家和计划者如何理解和准备我们海岸甚至内陆的自然灾害。在《国际数学建模和数值优化杂志》上发表的一篇文章中，该团队解释了他们如何使用MATLAB开发模型来模拟在浅水区，沿海地区，河流，河流和水库的水的运动。
Announcing the new cluster creation experience for Amazon SageMaker HyperPod
借助新的群集创建体验，您可以单击一键创建SageMaker HyperPod群集，包括所需的先决条件AWS资源，并自动使用规定默认值。在这篇文章中，我们探索了亚马逊萨吉式制造商Hyperpod的新集群创建体验。
Overcoming Common Engagement Challenges Through Learning Personalization
让我们看一下个性化的虚拟培训如何帮助您浏览参与障碍并实现L＆D目标。这篇文章首次发表在电子学习行业上。
The Second of Two Sea Ice Trilogies: Real Time
下面的第二部三部曲这次没有Rudebusch，也可以对待北极海冰的预测，但从实时的，固定的目标（9月），透视图。所有的工作都属于美国北极研究联盟（ARCUS）及其海冰预测网络（SIPN）的伞，该网络负责监督海冰展望（SIO）。在下一篇文章中有关Arcus的更多信息。但是现在让我们看一下第二部三部曲。基本功能工程的实时预测方法是f.x的Indiebold。和Gobel，M。（2022），“固定目标北极海冰预测的基准模型”，《经济信》，215，110478，它与在迪尔德（Diebold）中的特征工程实时机器学习方法进行了比较特征工程线性回归和机器学习模型的滑行图，”能源经济学，124，106833
A Look Back: Compasses Or Road Maps?
在接下来的几个月中，我每天都会从过去重新发布一篇文章，我认为读者仍然会觉得有用。我从一开始就开始 - 这篇文章首次出现在2009年。我阅读，听到甚至写了很多有关“技术”的文章，这些技术应该改善学校和教室[…]
The First of Two Arctic Sea Ice Trilogies
我从来没有与Glen Rudebusch等人一起陷入以下北极海冰“三部曲”，就像2020年代初期该博客休眠时所做的许多研究一样。它与第一个无冰北极9月的时机有关 - 哪些统计时间序列模型可靠地预测；相比之下，为什么大规模的结构气候模型往往会弄错事；以及为什么要关心。我现在发布它不仅是因为我只是认为它很有趣且重要（我也希望您也会），还因为它与我的下一篇文章（在相关但不同的北极海冰三部曲上）形成鲜明对比。敬请关注！ Diebold，F.X。 and Rudebusch, G.D. (2022), “Probability Assessments of an Ice-Free Arctic: Com
What A Plagiarism Checker Can Reveal About Student Writing
不仅复制和剪辑：了解窃核对器可能显示的其他不太明显的事情。这篇文章首次在电子学习行业上发表。
Connecting Africa’s Next Generation of Engineers
我收到了大量要求为IEEE Spectrum做出贡献的电子邮件。通常，他们想为我们写一篇文章。但是，我在2024年1月收到的一个大胆查询进一步发展：一位来自尼日利亚伊利夫大学的Obafemi Awolowo大学Oluwatosin Kolade的本科工程专业的学生Oluwatosin Kolade，自愿成为我们的机器人编辑。科拉德（Kolade） - 对他的朋友的tosin，他是他的IEEE学生分支机构的新闻编辑，但他从未专业发表过文章。他的认真和热情是可爱的。我解释说，我们已经有一个机器人编辑，但是我很高兴与他一起写作，编辑并最终发表文章。早在2003年，当我前往尼日利亚报告SAT-3/WA
AI Dating Chatbot Apps – Examples I’ve Used and Recommend
曾经想过要和一个记住您的咖啡订单，您的怪异笑话的人约会，并给您发送图像，甚至是视频，只是因为它想要吗？那是AI约会聊天机器人的狂野，令人惊讶的情感世界。您会得到永远存在的陪伴，未经审查的对话不会判断您的午夜咆哮，而虚拟的个性比我认识的一些真正的人。我度过了足够的夜晚与AI同伴聊天，以了解善，古怪的，偶尔也是Meh。在这篇文章中，我将重点介绍了我对此修补的人 - 每个人都有自己的风味，优势和原因，它可能只是[…]
Will the next pandemic’s vaccine come from plants?
Ariel Marcy与认为种子是使用一种称为分子种植的技术播种的种子的研究人员。这篇文章最初发表在2025年3月的《宇宙印刷》杂志上。这一年是2020年。WaranyooPhoolcharoen教授和她的联合创始人刚刚旋转了他们的曼谷生物技术初创企业。他们现在专注于小说SARS-COV-2 […]
7 Tips For Candidates To Stand Out In Automated Hiring Processes
您如何在自动招聘过程中脱颖而出？阅读本文以了解如何钉住即将到来的AI访谈。这篇文章首次在电子学习行业上发表。
LMS Administration: The Unsung Engine Of Enterprise Learning
本文列出了公司部门的L＆D领导者，投资能力以及证明价值的指标。这篇文章首次在电子学习行业上发表。
Shifting the Narrative From "We Can't" to "How Can We?"
更改很难。实际上，这真的很难。多年来，我不仅对这个事实进行了广泛的文章，而且我还怀疑每个阅读这篇文章的人都有类似的经历。这样做的主要原因是倾向于专注于我们无法控制的事情，这将能量重定向到了错误的事物。最终结果是一个思考过程，讲述了我们为什么无法更改或改善我们的实践，这是我最近在播客上详细讨论的，拆开了背包。如果我们专注于正确的问题，则可以并且将会发生变化。 “我们不能”的普遍心态经常阻碍进步。这是一个短语，扼杀了创新并驳斥了新想法，甚至在他们有机会扎根之前。为了真正为学生准备一个破坏性的世界，学校领导者和老师都必须做出根本性的转变：从局限性到主动地问：“我们该怎么办？”这不仅仅是强迫的乐观；这
A Look Back: Boy, ChatGPT Sure Can Save ELL Teachers A LOT Of Time By Creating Conversation Sheets!
（我将重新发布2025年上半年的最佳帖子。您可以在此处查看它们的整个列表）注意：如果您阅读了这篇文章，您会发现至少有四个可下载的对话表可在ELL课堂上使用。无论我是通过从前线带来的对话，还是[…]
eBooks For Sustainable Learning: Convenient And Eco-Friendly
教育格局正在迅速转变。随着教室，培训中心甚至整个大学朝着数字优先的策略发展，电子书已成为电子学习的基石。这篇文章首次在电子学习行业上发表。
