Silence, Fear, and Charlie Kirk: The Good Germans Question for America
历史学家长期以来一直问一个关于专制政权兴起的令人难以忘怀的问题：“好德国人”是如何实现它的？热爱家人，每天上班并将自己视为体面和道德的普通人如何使自己的国家陷入残酷和权威主义？这个问题[…]
外国人問題が争点化した背景－取り残されたと憤る層を包摂する政策を
在2025年7月的议员众议院选举（议员众议院选举）中，外国人的问题成为了一个主要问题。从表面上看，事实是，选举权党在东京大都会议会选举中占有一席之地，这是议员众议院选举的初步战斗，引起了对其“日本第一”政策的关注，其他政党也为此作出了自己的主张。但是，外国人发行如此受欢迎的原因不仅仅是因为政党之间的强烈冲突。如果选民没有转向这个问题，那么他们将被埋葬，就像其他问题一样，例如核电政策和已婚夫妇的单独姓氏。在本文中，我们将总结外国人问题的背景，这些问题引起了当前议员众议院选举的关注，并考虑从现在开始应该解决的问题。在本文中，背景被组织为多个因素之间的重叠。这是因为无法根据客观事实来量化此问题，而是
'One of the older men catcalled me': New research reveals the RSL's woman problem
想象一下在海外服务，回家，在为支持您的地方感到不受欢迎。
在这个思想领袖问答中，伊万纳·帕莱奇（IvanaPalaić）探讨了为什么建立现实的项目时间表，管理客户沟通，平衡截止日期与生产资源以及确定过程改进是有效的电子学习项目管理的重要组成部分。这篇文章首次发表在电子学习行业上。
Thought Leader Q&A: Talking About Classroom Training Coming Back (Thanks To AI) With Dr. RK Prasad
此问答为RK Prasad，Commlab India的首席执行官兼联合创始人RK Prasad介绍了AI对教学设计和未来卫生L＆D团队的影响。这篇文章首次发表在电子学习行业上。
Best LMSs For Higher Education In 2025: Platforms That Power Smarter Learning
探索2025年高等教育的最佳LMS，并发现顶级机构如何使用学习平台来改善参与度，简化教学和推动学生的成功。比较功能，实际用例和专家技巧，以找到理想的解决方案。该帖子首次在电子学习行业上发表。
7 L&D Podcasts To Help You Drive Business Impact And Leverage Emerging Tech
这些L＆D播客在我们的Elearning无脚本系列中介绍了从课程开发步骤到测量ROI的所有内容。这篇文章首次发表在电子学习行业上。
5 Transformative L&D Tech Trends To Write About This Month
您准备为电子学习行业写作吗？这里有5个L＆D技术趋势，您可能需要考虑来宾帖子。这篇文章首次发表在电子学习行业上。
Skills Matrix Vs. Competency Matrix: What's The Difference And Why It Matters
探索技能矩阵和能力矩阵之间的关键差异，并了解能力框架如何推动战略人才发展和劳动力计划。该帖子首次在电子学习行业上发表。
Thought Leader Q&A: Talking Agentic Learning And AI-Focused LMSs With Dr. Allen Partridge
Adobe的Allen Partridge博士讨论了人类团队和AI如何合作提高L＆D的效率，并提高了生产力。这篇文章首次在电子学习行业上发表。
此问答特有马克·鲁哈纳（Marc Rouhana）的特色，他与我们谈了管理数字化变革的变化以及AI如何帮助组织最大化其培训计划的投资回报率。这篇文章首次在电子学习行业上发表。
Thought Leader Q&A: Exploring AI-Powered Learning And Workforce Upskilling With Ryan Cooper
此的问答瑞安·库珀（Ryan Cooper）深入研究AI对话，以及尖端学习解决方案如何帮助员工克服工作场所的挑战。这篇文章首次发表在电子学习行业上。
The SEAL vs. the Chairman: Why Veterans Issues Matter in the Montana Senate Race
参议院退伍军人事务委员会主席乔恩·泰斯特的连任竞选活动播出的首批广告之一重点介绍了他通过 PACT 法案的工作。
Cost of living tops Detroiters’ priorities for US government
密歇根州有望成为 2024 年总统大选的关键州，底特律人已经权衡了他们对美国政府的优先事项。
这篇文章最初发表在作者的个人博客上。去年的机器人学习会议 (CoRL) 是迄今为止规模最大的一次 CoRL，有超过 900 名与会者、11 场研讨会和近 200 篇被接受的论文。虽然有很多很酷的新想法（请参阅这套很棒的笔记以了解技术内容的概述），但一场特别的争论似乎占据了中心位置：在非常大的数据集上训练大型神经网络是否是解决机器人问题的可行方法？1 当然，这个问题的某个版本已经困扰了研究人员几年。然而，在 ChatGPT 和其他大型“基础模型”在几年前被认为无法解决的任务上取得前所未有的成功之后，这个问题在今年的 CoRL 上尤其引人注目。开发一种通用机器人，能够在人类可以执行的任何家庭或办公
