Companies That Use AI Today: Real-World Examples Across Industries
采用人工智能已成为市场上许多公司的补救措施。在本文中，我们介绍了有效利用人工智能来获得竞争优势的公司，并展示了如何将其应用到您的业务中。这篇文章首先发表在电子学习行业上。
离职清单不仅仅是一个管理工具。如果结构合理，员工离职流程可以保护机构知识、降低合规风险并强化雇主品牌。本指南帮助人力资源和学习与发展领导者在设计离职时考虑到清晰性、治理和长期劳动力战略。这篇文章首次发表在电子学习行业上。
Employee Strengths: Examples, Frameworks, And How They Drive Performance At Work
员工优势是推动持续绩效的技能、行为和能力。本文介绍了示例、主要优势以及在工作场所识别和发展这些优势的实用方法，帮助人力资源、学习与发展和业务领导者做出明智的决策并优化人才绩效。这篇文章首次发表在电子学习行业。
A Numerical Example Of Reswitching In A Model With Extensive Rent
图 1：Epsilon 和 Theta1.0 的工资曲线 简介这篇文章介绍了重新转换的数值示例。在这个例子中，满足使用要求需要充分耕种某种类型的土地。这种类型随利润率的不同而变化。租金是根据稀缺的土地质量支付的。该示例中存在两个切换点。哪种类型的土地稀缺在切换点有所不同。在一个转折点附近，在整个经济中，以更高工资采用的技术需要更少的劳动力来产生所需的净产出。在另一个转换点附近，采用更高工资的技术需要更多的劳动力。从长远来看，坚持认为工资和就业是由劳动力市场中表现良好的供给曲线和需求曲线的交点决定的，这是错误的。我不知道其他地方有任何在租金模型中重新转换的数字例子。然而，这种可能性对于该理论的许
Animal Drugs: Strengthening Federal Incentives Could Help Address Unmet Animal Health Needs
GAO 的发现高昂的开发成本和有限的市场导致缺乏美国食品和药物管理局 (FDA) 批准的用于小动物物种的动物药物。这些都是除最常见的宠物、牲畜和家禽（主要物种）以外的动物。用于主要物种罕见病症（称为“次要用途”）或用于需要复杂或困难的研究来显示药物有效性的严重或危及生命的病症的药物也很少。从 2018 财年到 2025 财年，FDA 有条件批准了 11 种新动物药物，全部用于主要物种。九个是给宠物的，两个是给牛的。截至 2026 年 1 月 31 日，FDA 有条件批准了另外两种药物。要获得 FDA 的完全或有条件批准，申办者必须进行研究以证明该药物的有效性。这些研究，特别是那些需要完全批准的
Building a scalable virtual try-on solution using Amazon Nova on AWS: part 1
在这篇文章中，我们将探讨 Amazon Nova Canvas 中现有的虚拟试穿功能，包括快速入门的示例代码以及帮助获得最佳输出的提示。
How Tines enhances security analysis with Amazon Quick Suite
在这篇文章中，我们向您展示如何将 Quick Suite 与 Tines 连接，以安全地检索、分析和可视化来自任何安全或 IT 系统的企业数据。我们将演练一个示例，该示例使用 Tines 中的 MCP 服务器从各种工具（例如 AWS CloudTrail、Okta 和 VirusTotal）检索数据，以使用 Quick Suite 修复安全事件。
From PRD to Functioning Software with Google Antigravity
本文将指导您通过一个示例用例，使用 Google Antigravity 将 PRD 转变为功能良好的软件原型。
A Reswitching Example With Extensive And Intensive Rent And Multiple Agricultural Commodities
图 1：可行技术的工资曲线1.0 简介这篇文章展示了技术重新转换的一个新颖方面。示例中的成本最小化技术在操作流程方面没有区别。它们的不同之处在于充分耕种土地并获得租金。在一种技术中，通过完全耕种的土地类型的不同过程生产两种商品。另一方面，生产一种商品的过程是在支付租金的土地上进行的。换句话说，转换的技术分别支付粗放和密集的租金。转换的例子依赖于不止一种农产品的生产。当具有广泛租金的技术使成本最小化时，在类型2土地上运行两个过程。 2 类土地未完全耕种。当生产价格占主导地位时，生产同一商品的两个过程不能在非稀缺的土地上运行，远离切换点。 2.0 技术、禀赋、最终需求和技术 表 1 显示了企业管理
GAO 的发现 由人事管理办公室 (OPM) 维护的定期列表管理更新 (PLUM) 报告网站发布了所有行政部门机构和某些立法部门机构的政治任命和职业高级职位的数据。截至 2025 年 7 月，该网站报告了 171 个联邦实体（包括机构、理事会、委员会和其他组织）的 10,540 个职位的信息。GAO 发现，尽管 OPM 制定了程序来帮助确保网站上发布的数据质量，但这些数据并未包含该法案要求的所有要素。例如，GAO 发现数据中至少缺少 7 个联邦实体，以及至少 130 个总统任命、参议院确认的职位。此外，用于跟踪被任命者在联邦劳动力中流动的唯一标识符号在数据中的应用并不一致。 GAO 还发现数据
Take a Deep Dive into Filtering in DAX
您是否想过在 DAX 表达式中应用过滤器时会发生什么？好吧，今天我将带您深入探讨这个引人入胜的主题，并通过示例帮助您学习一些新的、令人惊讶的东西。深入研究 DAX 中的过滤一文首先出现在《走向数据科学》上。
High Time To Move Out of Outdated Cloud Computing Security Methods
在过去十年中，对云计算安全方法的需求发生了巨大变化。但问题是，许多企业仍然停留在过时的版本上，因此很容易受到安全威胁。企业甚至会处理密码和安全问题等基本问题，这是安全方法的一个主要示例，该安全方法的主要示例来自 […]帖子“淘汰过时的云计算安全方法的最佳时机”首先出现在 CloudCodes 博客上。
Efficiently serve dozens of fine-tuned models with vLLM on Amazon SageMaker AI and Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们将解释如何在 vLLM 中为专家混合 (MoE) 模型实现多 LoRA 推理，描述我们执行的内核级优化，并向您展示如何从这项工作中受益。我们在这篇文章中使用 GPT-OSS 20B 作为我们的主要示例。
Scaling Production Feature Engineering Pipelines with Feast and Ray
为什么重要：使用清晰的路线图、代码示例和权衡，在生产中使用 Feast 和 Ray 扩展特征工程管道。
Federal Agency Workforce Changes: Update for January to June 2025
GAO 发现自 2025 年 1 月以来，总统已向联邦机构发布了多项指令，以限制招聘并减少联邦政府的劳动力规模（示例见下图）。然而，各机构仍被允许为某些职位聘用新员工，包括与国家安全和公共安全相关的职位。 2025 年 1 月至 6 月联邦劳动力变动的部分指令和政府范围指南的时间表主要联邦机构报告的数据显示，从 1 月至 2025 年 6 月，几乎所有机构的人员配置都有所下降。在此期间，这些机构约有 134,000 名员工（占劳动力的 6%）离职，同时雇用了约 66,000 名员工（包括临时员工）。各机构报告称，另有约 144,000 名员工获得了延期辞职计划的批准，并将在 2025 年底前结
我们很高兴地宣布，Anthropic 的 Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.5 和 Claude Haiku 4.5 通过 Amazon Bedrock 全球跨区域推理向中东运营的客户推出。在这篇文章中，我们将引导您了解每个 Anthropic Claude 模型变体的功能、全局跨区域推理的主要优势（包括提高的弹性）、您可以实现的实际用例，以及帮助您立即开始构建生成式 AI 应用程序的代码示例。
How Users Discover FlashLearners App
1. Google Play 商店/App Store 搜索（最常见） 大多数用户通过在 Play 商店中搜索 JAMB 或 CBT 练习应用程序发现 Flashlearners。许多人在搜索结果、推荐或评论中看到了它。示例包括： 搜索 JAMB CBT 或 UTME 应用程序 浏览教育应用程序时随机发现 看到积极的结果 [...]用户如何发现 FlashLearners 应用程序的帖子首先出现在 FlashLearners 上。
GAO 的发现自 2015 年以来，军事设施的自然灾害造成了巨大的成本和损失，但国防部 (DOD) 尚未全面跟踪与这些成本相关的数据。 2024 年，国防部开始努力追踪极端天气对军事设施的影响。然而，政府问责局发现了国防部数据收集范围及其收集完整、准确的灾难恢复成本数据的能力方面的差距。具体来说，国防部的数据收集仅限于极端天气的影响，不包括自然灾害的全部范围，包括地震等地震事件。此外，国防部收集的有关设施极端天气成本的数据在某些情况下可能不准确或不完整，部分原因是设施预计报告信息的时间。扩大其数据收集范围以涵盖所有类型的自然灾害，并建立一个流程来确保成本数据完整和准确，可以提高国防部预测未来灾
