自定义关键词检索结果

工程师用自定义硅芯片克服辐射挑战

Engineers overcome radiation challenge with custom silicon chips

大型强子对撞机(LHC)在电子产品上很难。这种庞大的科学仪器位于一条长17英里长的隧道内,该隧道在瑞士和法国之间的边界下方的圆圈中延伸,在将它们粉碎在一起之前,可以加速接近光速的颗粒。这些碰撞产生了微小的颗粒和能量漩涡,暗示了有关物质基础的基本问题的答案。

与您合作的AI:真实教室的自定义聊天机器人

AI That Works With You: Custom ChatBots for Real Classrooms

与您合作的帖子AI:真实教室的自定义聊天机器人首先出现在Shake Up Learning上。准备好让AI与您合作 - 不适合您吗?在这个夏季学习系列课程中,塔拉·阿尔瑟尔(Tara Altherr)分享了一种脚踏实地,实用的方法,可以构建根据您的教学需求量身定制的AI驱动聊天机器人。无论您是管理课程计划,沟通还是反思,本届会议都会显示自定义机器人如何简化您的工作而不会失去与您合作的post ai:真实教室的自定义聊天机器人首先出现在Shake Up学习中。

自定义电子学习在2025年:您的员工需求的竞争优势

Custom eLearning In 2025: The Competitive Edge Your Workforce Needs

传统培训通常使用一定大小的内容。但是在2025年,扮演不同角色和地点的员工需要上下文学习,这表明他们的独特挑战。基于现实生活中的工作场景的定制电子学习设计培训,使其具有相关性和影响力。该帖子首次在电子学习行业上发表。

此拆分键盘提供深度自定义 - 如果您愿意全部

This split keyboard offers deep customization - if you're willing to go all in

NAYA创建键盘会破碎您使用键盘的模具,并具有按键定制选项和一些令人印象深刻的模块。

在亚马逊基岩上使用自定义的亚马逊NOVA模型实施按需部署

Implementing on-demand deployment with customized Amazon Nova models on Amazon Bedrock

在这篇文章中,我们浏览了亚马逊基岩的自定义模型按需部署工作流程,并使用AWS管理控制台和API或AWS SDK提供逐步实施指南。我们还讨论了在亚马逊基岩上部署定制的亚马逊新星模型的最佳实践和考虑因素。

5用于构建自定义AI解决方案的成本方案:从MVP到企业量表

5 Cost Scenarios for Building Custom AI Solutions: From MVP to Enterprise Scale

“那么……这要花多少钱?”我发誓,在AI开发在桌上时,这个问题至少在我曾经涉足的每个董事会中被问到了两次。通常紧随其后的是一些紧张的笑声,有人掏出餐巾素描一个...阅读更多»邮政5个成本方案用于构建自定义AI解决方案:从MVP到企业量表,首先出现在大数据分析新闻中。

AWS上的Nvidia DGX Cloud和Amazon Bedrock自定义模型导入

Supercharge generative AI workflows with NVIDIA DGX Cloud on AWS and Amazon Bedrock Custom Model Import

这篇文章与Nvidia的Andrew Liu,Chelsea Isaac,Zoey Zhang和Charlie Huang共同撰写。 Amazon Web服务(AWS)上的DGX Cloud代表了民主化获得高性能AI基础架构的重大飞跃。通过将NVIDIA GPU专业知识与AWS可扩展的云服务相结合,组织可以加速训练时间,降低操作复杂性并解锁[…]

自定义芯片正在接管:为什么AI,自主权和通信不能再依靠通用硅

Custom chips are taking over: Why AI, autonomy, and communications can’t rely on general-purpose silicon anymore

由下一个半导体技术的创始人和CSO Mike Kappes撰写。计算硬件的每一个进步都遵循了这一路径,现在下一个创新取决于应用特定的硅。虽然通用处理器足以在[…]

如何自定义Aviation SMS中的风险矩阵概率和严重性

How to Customize Risk Matrix Probability and Severity in Aviation SMS

风险矩阵概率和航空中的严重性SMSEVERY AVIATION安全经理熟悉风险矩阵,尤其是5x5模型。风险矩阵是航空安全管理系统(SMS)的重要工具,使组织能够通过结合其概率和严重性来评估和优先考虑风险。该综合指南概述了航空安全经理如何定义这些标准,可以自定义有效的,组织特定于组织的风险矩阵在其航空SMS中使用。

从头开始构建和部署自定义MCP服务器

Build and Deploy a Custom MCP Server from Scratch

学习如何使用Clarifai上的FastMCP构建和部署自定义MCP服务器。

Hengbot推出了Sirius,这是一种基于AI的可编程和可自定义的机器人狗,用于消费者

Hengbot Launches Sirius, an AI-based Programmable and Customizable Robotic Dog for Consumers

基于多个AI模型和智能机器人技术建立,高性能的机器人狗已经在Beta测试人员和预订客户中很受欢迎

如何使用抹布和自定义数据培训聊天机器人

How to Train a Chatbot Using RAG and Custom Data

通过Llamathe Post如何使用抹布和自定义数据训练聊天机器人,首先出现在数据科学方面。

通用机器人启动Ur Studio - 一种新的在线模拟工具,使自定义最佳机器人单元格更简单

Universal Robots Launches UR Studio – A New Online Simulation Tool Making It Simpler Than Ever to Customize the Optimal Robot Cell

使用Ur Studio,用户可以测试机器人运动,模拟覆盖范围,速度和工作流程并计算周期时间,从而使其成为配置优化单元格的最简单方法,从而在部署开始之前最大化投资回报率。

VR在自定义电子学习中的影响:变革游戏的游戏客户流失:减少它并获得客户的忠诚度

Customer Churn: Ways To Reduce It And Gain Your Customers' Loyalty

流失是潜伏在灌木丛中的沉默杀手,使您失业。竞争比以往任何时候都更加激烈,一旦公司convert依客户,公司就不会感到轻松。相反,他们应该持续努力接收反馈,以调整和改善其产品和服务。该帖子首先在电子学习行业上发表。

7 L&D播客,以帮助您推动业务影响并利用新兴技术 简化学习操作:为什么L&D现在需要业务流程管理 活动VS的影响。在美国教室的早期电子学习的被动屏幕时间 AI学习和发展如何塑造劳动力培训的未来 AI驱动的L&D中的数据隐私:保护学习者信息 思想负责人问答:与Allen Partridge博士探索集成的学习解决方案并混合L&D经验 2025年高等教育的最佳LMS:能力更智能学习的平台 下一代学习从这里开始:更智能,更快的L&D,无代码和AI 6快速修复过时的在线培训严重的游戏和模拟 学生在电子学习和传统教育方面的成功 VR在自定义电子学习中的影响:变革游戏的游戏 客户流失:减少它并获得客户的忠诚度的方法

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。

集成的DNA技术安装自定义解决方案程序,以加速合成生物学的创新

Integrated DNA Technologies Installs Custom Solutions Program to Accelerate Innovation in Synthetic Biology

继续专注于扩大其合成生物学能力和产品的扩展,全球基因组领导者集成了DNA技术(IDT)建立了一项合成生物学客户解决方案计划,利用数十年的制造专业知识来促进研发创新。该计划由专门的科学家和合成生物学专家团队提供支持,旨在与寻求定制解决方案的公司建立合作伙伴关系和敏捷的合作...

通用框架启用高级成像的自定义3D点传播功能

Universal framework enables custom 3D point spread functions for advanced imaging

UCLA Samueli工程学院的工程师引入了一个通用框架,用于点传播功能(PSF)工程,从而可以使用衍射光学处理器合成任意,空间变化的3D PSF。该研究发表在《光之杂志:科学与应用》中。

使用亚马逊基岩自定义模型import

Deploy Qwen models with Amazon Bedrock Custom Model Import

现在,您可以为qwen2,qwen2_vl和qwen2_5_vl架构导入自定义权重,包括QWEN 2、2.5编码器,QWEN 2.5 VL和QWQ 32B之类的型号。在这篇文章中,我们介绍了如何使用Amazon BedRock自定义模型导入的如何部署QWEN 2.5型号,这使他们可以在AWS基础架构中以有效的成本在AWS基础架构中使用最先进的AI功能。