新的联合营销和分销合作伙伴关系使 SureSeq™ NGS panel 客户能够购买 QIAGEN 的三级分析软件 QIAGEN Clinical Insight (QCI®) Interpret，作为完整 SureSeq NGS 工作流程解决方案的一部分，从而实现从样本到报告的全面分析。 QIAGEN Digital Insights 生物信息学在专家策划的内容、人工智能驱动的专有算法和用户友好的工具方面拥有超过 25 年的专业知识，以简化 NGS 数据分析。
Talk to Your TV – Bitmovin’s Agentic AI Hub Quietly Redefines How We Watch
Bitmovin 推出了最新、最出色的流媒体技术，当我读到 Agentic AI Hub 如何使用自然语言来简化与电视的基于语音的交互时，我就被说服了，让与电视的对话看起来非常自然。让我感兴趣的是，事实上，它描述了观众必须告诉事情发生的时间，这反过来又突然变得有意义，因为一篇关于 Bitmovin 如何通过在这里引入语音命令来彻底改变用户界面的新闻帖子。我越深入地了解该平台如何能够 [...]
Why did Michael Burry deregister Scion Hedge Fund? Key reasons he cited
Michael Burry 关闭对冲基金：因“大空头”而闻名的 Michael Burry 取消了其对冲基金 Scion Asset Management 的注册。这意味着他将不再为外部投资者管理资金。伯里管理着大约 1.55 亿美元。他此前警告过市场泡沫，将人工智能股票的繁荣与互联网泡沫进行了比较。
Thursday: No Weekly Claims or CPI Data
政府即将重新开放，统计机构将发布新的时间表。由于数据尚未收集，十月份就业和消费者物价指数报告可能永远不会发布。注：抵押贷款利率来自 MortgageNewsDaily.com，适用于顶级情况。周四（红色不会发布）；• 美国东部时间上午 8:30，将发布首次每周失业救济申请报告。• 上午 8:30，美国劳工统计局 (BLS) 发布 10 月份消费者价格指数。
Surprising new biography of Francis Crick unravels the story of DNA
迈克尔·勒佩奇 (Michael Le Page) 发现，弗朗西斯·克里克 (Francis Crick) 的传记充满惊喜，作者马修·科布 (Matthew Cobb) 揭示了这位 DNA 结构共同发现者的生活和工作
Analysing Hitler's DNA for a TV gimmick tells us nothing useful
要了解阿道夫·希特勒，我们需要了解他的个人生活以及更广泛的社会和历史背景 - 迈克尔·勒佩奇 (Michael Le Page) 表示，分析他的 DNA 以获取电视噱头并不会告诉我们任何结果
硫磺洞（阿尔巴尼亚/希腊）由化能自养维持的非凡殖民蜘蛛群落摘要我们报告了硫磺洞中非凡殖民蜘蛛群落的发现和详细分析，硫磺洞是位于阿尔巴尼亚-希腊边境的化能自养硫化物生态系统。该群落由估计 69,000 只 Tegenaria Domestica（Agelenidae）个体和超过 42,000 只 Prinerigone vagan（Linyphiidae）个体组成，面积超过 100 平方米，这是这些物种中首次有记录的群落网形成案例。稳定同位素分析（δ13C和δ15N）表明，维持这种组合的营养网是由硫氧化微生物生物膜的原位初级生产提供动力，然后通过摇蚊幼虫和成虫转移到更高的营养水平。形态学和分子
本报告是基于以下个人的意见和分析的协作成果。在线查找相关报告，请访问 pewresearch.org/topic/ Generations-age/age/older-adults-aging/ Kim Parker，社会趋势研究总监Juliana Horowitz，研究高级副总监 Rachel Minkin，高级研究员Richard Fry，高级研究员 Luona Lin，研究助理Kiley Hurst，研究分析师 Dana Braga，研究分析师 Blen Wondimu，研究助理 Reem Nadeem，数字 […]该帖子致谢出现首先是皮尤研究中心。
Multi-Agent collaboration patterns with Strands Agents and Amazon Nova
在这篇文章中，我们探讨了多代理、多模式 AI 系统的四种关键协作模式 - 代理作为工具、群代理、代理图和代理工作流 - 并讨论何时以及如何使用开源 AWS Strands Agents SDK 与 Amazon Nova 模型来应用每种模式。
Powering enterprise search with the Cohere Embed 4 multimodal embeddings model in Amazon Bedrock
Cohere Embed 4 多模式嵌入模型现已作为 Amazon Bedrock 中完全托管的无服务器选项提供。在这篇文章中，我们将深入探讨 Embed 4 对于企业搜索用例的优势和独特功能。我们将向您展示如何快速开始在 Amazon Bedrock 上使用 Embed 4，利用与 Strands Agents、S3 Vectors 和 Amazon Bedrock AgentCore 的集成来构建强大的代理检索增强生成 (RAG) 工作流程。
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 33, Issue 10, November 2025
1) 基于区间类型 2 模糊模型的控制系统综述：隶属函数相关观点作者：Hak-Keung Lam、Bo Shaw、Ming ChenPages: 3856 - 38702) Advancing Multiscale Information Systems: A Synthesis of Theoretical Insights, Practical applications, and Emerging Challenges作者：Xueling Ma, Yibin Shaw,詹建明页面: 3871 - 38923) 频率驱动网络攻击下模糊可再生能源综合电力系统的弹性网络物理协同设计作者: Jia
bananaz launches AI-powered design agent for mechanical engineers
人工智能初创公司 Bananaz 推出了新的 Design Agent，这是一种专门为机械工程师构建的人工智能系统，用于在上下文中分析 CAD 文件、技术图纸和工程数据。与通用聊天机器人不同，banaz Design Agent 旨在理解机械系统的复杂逻辑，包括 3D 几何形状、装配层次结构、材料规格和制造 [...]
Pricing strategy: the missing lever in university sustainability
本博客由国际高等教育顾问 Vincenzo Raimo 精心撰写，并结合 CIL Management Consultants 的分析。英国大学面临着日益紧张的财务状况。在这四个国家，国内本科生学费都受到监管，但未能跟上成本上涨的步伐。在英格兰，目前的上限为 9,535 英镑，并且遵循 […]后定价策略：大学可持续发展中缺失的杠杆首先出现在 HEPI 上。
From Trainer To Training Agent: How Agentic AI Acts As A Digital L&D Specialist
Agentic AI 正在将学习和发展从手动培训转变为自动化、主动的技能培养。了解人工智能如何像数字学习与发展团队成员一样发挥作用。这篇文章首次发表在电子学习行业。
Transitioning to the Agentic University 2026–27
过渡到 Agentic 大学 2026–27mnelson@upcea.eduWed, 11/12/2025 - 03:00 AM我们大多数接受高等教育的人现在都熟悉生成式 AI 机器人，您可以在其中制定提示并获得答复。然而，我们现在开始向代理 AI 迈进，即 24-7 的自主项目经理。 作者：Ray Schroeder
How Hazard Registers Boost Aviation SMS Safety Culture
强大的安全管理系统 (SMS) 对于管理风险和预防事故至关重要。 For aviation safety managers and accountable executives—senior leaders responsible for SMS oversight—fostering a strong safety culture is a critical goal.A Hazard Risk Register, a centralized tool for documenting and managing hazards, plays a pivotal role in achievin
在这篇博文中，我们探讨了 TR 如何通过 Open Arena 解决关键业务用例，Open Arena 是一种高度可扩展且灵活的无代码 AI 解决方案，由 Amazon Bedrock 和其他 AWS 服务（例如 Amazon OpenSearch Service、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon DynamoDB 和 AWS Lambda）提供支持。我们将解释 TR 如何使用 AWS 服务来构建此解决方案，包括架构的设计方式、它解决的用例以及使用它的业务配置文件。
How Amazon Search increased ML training twofold using AWS Batch for Amazon SageMaker Training jobs
在本文中，我们向您展示 Amazon Search 如何利用 AWS Batch 进行 SageMaker 训练作业来优化 GPU 实例利用率。该托管解决方案使我们能够在 P5、P4 等 GPU 加速实例系列上协调机器学习 (ML) 训练工作负载。我们还将提供用例实现的分步演练。
