What If I had AI in 2018: Rent the Runway Fulfillment Center Optimization
在2018年的LLM不会使一个复杂的项目变得琐碎，尽管它可以增强最终解决方案，如果我在2018年有AI：租用跑道履行中心优化的优化率首先是迈向数据科学的。
Smarter Banking with AI: Olga Zueva on Optimizing Costs and Unlocking Revenue
在2025年，金融机构承受着巨大的压力，要求降低成本，同时保持运营效率和服务质量。 AI被证明是这项努力，自动重复任务的最终工具，优化数据消耗并改善决策过程。根据NVIDIA的第五届金融服务报告年度AI年度报告，金融机构已合并[…]
The Role Of Analytics In Optimizing eLearning Performance
随着越来越多的组织转向定制的电子学习解决方案和全面的学习和发展，分析的重要性不断增长。通过利用数据驱动的见解，可以对电子学习设计和开发进行微调。该帖子首次在电子学习行业上发表。
Guide to Understanding, Building, and Optimizing API-Calling Agents
人工智能在技术公司中的作用正在迅速发展； AI用例已从被动信息处理演变为能够执行任务的积极主体。根据2025年3月的乔治亚语和牛顿进行的全球AI采用调查，据报道，有91％的技术高管在增长阶段和企业公司正在使用[…]理解，建造和优化API接听代理的邮政指南，首先是在Unite.ai上出现的。
Effective cost optimization strategies for Amazon Bedrock
随着亚马逊基岩的越来越多的采用，优化成本是必须有助于保持与部署和运行生成的AI应用程序相关的费用，并且与组织的预算保持一致。在这篇文章中，您将在使用亚马逊基石时了解战略性成本优化技术。
TAP Portugal adopts IATA’s FuelIS to optimise fuel consumption
TAP葡萄牙采用IATA的燃料来优化燃油消耗| GOL和Tap Air Portugal已成为第一个使用IATA Fuelis的航空公司，这是一种高级分析解决方案，旨在帮助航空公司优化燃料消耗。 IATA的净零碳排放路线图强调，预计技术和运营效率的提高（直接降低燃油消耗）预计将贡献约10％的[…] TAIS TAIS TAIS PORTUGAL采用IATA的燃料来优化燃油消耗，这首先是在Aviationghana上。
Optimizing National Checkride Efficiency!
每周的灵感和想法在这里！这是FAA的CheckRide效率的硬数据。目前，我们在全国范围内有近1100个DPE（增长12％），在2024年进行了147,223次检查。无资格认可或经验：8,895；和飞机机械问题：2,007。浪费机会的总数（12,101）几乎是……继续阅读“优化国家Checkride效率！”，该帖子优化了国家Checkride效率！首先出现在航空思想和讨论中！
How To Rank In AI Search Engines: Tips And Tricks To Optimize Content For eLearning And HR Brands
是的，SEO已经死了。我们已经听说一百万次。人们真的相信吗？我们没有。 SEO只是在维护其许多传统特征的同时不断发展，这仍然是无价的。让我们看看如何将强大的SEO和有效的AI搜索引擎优化相结合。该帖子首次在电子学习行业上发表。
SSP Performance Optimization: Management Strategies for Publishers
在当今的编程广告环境中运作的发行商面临广泛的广告客户的注意力和预算分配。成功取决于实施复杂的优化策略，以最大程度地提高收入，同时保持运营效率。 SSP性能优化包括多个维度，包括收益率管理，技术绩效，需求合作伙伴关系和数据利用，这些数据集体确定...阅读更多»邮政SSP绩效优化：出版商的管理策略首先出现在大数据分析新闻中。
Re-inventing the cheese wheel: Optimising plant-based dairy
UNSW研究人员正在使用植物蛋白质和食品工程来重现传统奶酪的质地，融化和营养，而无需牛。
Bayesian Optimization for Hyperparameter Tuning of Deep Learning Models
探索贝叶斯优化在二进制分类任务上的效率和性能的表现如何优于网格搜索。贝叶斯后的优化深度学习模型的超参数调整首先出现在数据科学方面。
Demystifying Policy Optimization in RL: An Introduction to PPO and GRPO
PPO和GRPO的初学者友好指南：简化策略优化，以强化学习后，在RL中脱神秘的策略优化：PPO和GRPO的介绍首先出现在数据科学方面。
Emerson’s Expanded AI Portfolio Paves the Way for More Optimized Autonomous Operations
适合用途的工业AI产品提高了可访问性和信心，以帮助制造商提高自动化投资的效率和绩效
Surviving 1200°C: Automated Forging Robots Optimizing Extreme Heat Tool Manufacturing
自动化的锻造机器人是专门为处理工具制造中使用的强热而设计的，该温度在高达1200°C的温度下工作而不会丢失性能。这些高级机器执行诸如塑形和移动金属之类的任务，而人类与危险工作区保持安全距离。这些机器人使用强大的材料和冷却系统，即使[…]生存的1200°C甚至保持运行：自动化的锻造机器人优化极限热量工具制造，出现了Inevs机器人。
Optimizing Multi-Objective Problems with Desirability Functions
应用于一个非常真实的问题：烘烤面包！优化具有可取功能的多目标问题的帖子首先出现在数据科学上。
在这次采访中，我们与Prashant Kondle进行了交谈，Prashant Kondle是一位数字化转型专家，在医疗保健，航空航天和金融服务方面拥有跨行业记录。 Prashant分享了合规性如何驱动而不是阻碍，AI创新，为什么大多数数字转换无法解决实际的运营问题，以及在构建AI产品时经常忽略哪些初创公司。来自供应链[…]
AI optimizes land use policy, finding hidden keys for better land use
使用过去175年的全球土地使用和碳存储数据，德克萨斯大学奥斯汀分校和认知AI实验室的研究人员培训了人工智能系统，以开发最佳的环境政策解决方案，以推动联合国全球可持续发展计划。
