Why L&D Teams Are Sitting On A Gold Mine Of Data They Never Use
大多数学习与发展团队都会收集大量学习者数据，但会根据完成率和调查分数做出决策。本文详细介绍了这些数据未被使用的原因、对话式 AI 分析如何改变访问模型，以及它对于如何设计、衡量和改进培训意味着什么。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
4月底，在上届 MiningWorld Russia 2026 展会上，Polyus Aldan 金矿企业的新型自动化采样系统在“机器人和自动驾驶车辆 (ATC)”类别中亮相。该解决方案被公认为“实用进口替代”类别的获胜者，实际上减少了 70% 以上的体力劳动，将获得分析的时间减少了近三分之一。
Evolving Systems, Volume 17, Issue 2, June 2026
1) 结合金矿勘探策略和麻雀警报机制的改进沙猫群优化算法作者：Lingzhi Wang、Jiarui Zhao、Ling Zhu2) 增强肌电信号：一种优化自适应滤波方法作者：Madhava Rao Alla, Chandan Nayak3) 移动边缘网络和 SDN 中的计算卸载和调度作者：S. Dinesh Kumar, R. M. S. Parvathi4) POETIC-NET：通过图中心性关系增强的上下文特征表示，用于英语诗歌的情感识别作者：Praveen Kumar Kazipeta、Venkatrama Phani Kumar Sistla、Venkata Krishna Kish
根据独立审查委员会的调查结果，运营商接管人正在起诉 JDS Energy and Mining，指控其因 Eagle 金矿故障而违反合同和疏忽。忠实的读者会记得我两年前发表的一系列帖子，内容涉及一次引人注目的压倒性胜利，[...]
