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Clario 如何使用 AWS 上的生成式 AI 实现临床研究分析自动化

How Clario automates clinical research analysis using generative AI on AWS

在这篇文章中,我们演示了 Clario 如何使用 Amazon Bedrock 和其他 AWS 服务来构建基于 AI 的解决方案,该解决方案可自动执行和改进 COA 访谈的分析。

2026 年顶级法学硕士和人工智能趋势 | Clarifai 行业指南

Top LLMs and AI Trends for 2026 | Clarifai Industry Guide

使用 Clarifai Local Runners 通过公共 API 在本地运行 Hugging Face 模型。在您自己的硬件上构建、测试和扩展 AI 工作负载。

什么是机器学习管道?阶段、架构和最佳实践

What Is an ML Pipeline? Stages, Architecture & Best Practices

使用 Clarifai Local Runners 通过公共 API 在本地运行 Hugging Face 模型。在您自己的硬件上构建、测试和扩展 AI 工作负载。

如何降低生产中的 GPU 成本 |克拉里法伊

How to Cut GPU Costs in Production | Clarifai

使用 Clarifai Local Runners 通过公共 API 在本地运行 Hugging Face 模型。在您自己的硬件上构建、测试和扩展 AI 工作负载。

顶级生成人工智能用例和未来趋势

Top Generative AI Use Cases & Future Trends

使用 Clarifai Local Runners 通过公共 API 在本地运行 Hugging Face 模型。在您自己的硬件上构建、测试和扩展 AI 工作负载。

混合云编排说明:人工智能驱动的效率、成本控制

Hybrid Cloud Orchestration Explained: AI-Driven Efficiency, Cost Control

使用 Clarifai Local Runners 通过公共 API 在本地运行 Hugging Face 模型。在您自己的硬件上构建、测试和扩展 AI 工作负载。

IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,第 36 卷,第 11 期,2025 年 11 月

IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 36, Issue 11, November 2025

1) 用于少样本图像识别的知识引导语义迁移网络作者:李泽超、唐浩、彭志茂、齐国军、唐金辉页数:19474 - 194882) 基于脑电图情绪识别的可解释性分层动态图卷积网络作者:叶梦清、C. L. Philip陈同张页数:19489 - 195003) 鲁棒旋转等变对比学习作者:白盖瑞、奚伟、洪小鹏、刘新辉、岳阳、赵松文页数:19501 - 195144) 图形互信息最大化的多智能体强化学习作者:丁世飞、杜伟、凌丁,张健,郭莉莉,安博页面:19515 - 195245)大视觉语言模型攻击调查:资源,进展和未来趋势作者:Daizong Liu,Mingyu Yang,Xiaoye Qu,Pan

基建丑闻削弱投资者信心后,Palace 对扭亏为盈持乐观态度

Palace optimistic about turnaround after infra scandal dents investor confidence

宫殿发言人表示,在基础设施腐败丑闻和比索疲软之后,政府对经济反弹充满信心,经济受到业务流程外包(BPO)、旅游业和移民工人汇款的支撑。新闻官克拉丽莎·A·卡斯特罗 (Clarissa A. Castro) 在新闻发布会上表示:“我们仍然相信我们的政府能够 [...]

墨西哥 Volaris 预计发动机影响将于 YE27 结束

Mexico’s Volaris expects engine impact to end by YE27

Volaris(Y4,墨西哥城国际)首席财务官 Jaime Pous 表示,预计到 2027 年底,普惠发动机召回不会对其机队造成“重大影响”。在第三季度投资者电话会议上,Pous 表示,Volaris 相信,到 2026 年底,因发动机召回而停飞的平均飞机数量将为 25 至 27 架。“我们相信,到 2027 年底,我们不会对与发动机相关的 AOG 造成任何实质性影响,”他补充道,...

Clario 使用 Amazon Bedrock 简化临床试验软件配置

Clario streamlines clinical trial software configurations using Amazon Bedrock

这篇文章建立在我们之前讨论 Clario 如何开发由 Amazon Bedrock 提供支持的 AI 解决方案以加速临床试验的文章的基础上。从那时起,Clario 进一步增强了其人工智能能力,专注于创新解决方案,简化临床试验软件配置和工件的生成,同时提供高质量的临床证据。

美国封锁墨西哥航空公司的新航线和腹舱货运

US blocks new routes, belly cargo by Mexican airlines

美国运输部 (DOT) 拒绝了 Aeroméxico、Volaris 和 Viva (Mexico) 提交的从墨西哥城国际机场和墨西哥城费利佩安吉利斯飞往美国的新航班时刻表,作为解决墨西哥政府违反美墨航空运输协议的行动的一部分。此外,还暂时禁止这些航空公司以及Aerus和TAR México在航班上运输机腹货物……

[爬虫学 • 2025] Hemiphyllodactylus venkatadri • Hemiphyllodactylus Bleeker 新种,1860 年(有鳞目:壁虎科),产自印度安得拉邦东高止山脉

[Herpetology • 2025] Hemiphyllodactylus venkatadri • A New Species of Hemiphyllodactylus Bleeker, 1860 (Squamata: Gekkonidae) from Eastern Ghats, Andhra Pradesh, India

Hemiphyllodactylus venkatadri Bhupathi, Ray, Narayana, Karuthapandi, Jaiswal, Kar & Mohapatra, 2025DOI: doi.org/10.3897/herpetozoa.38.e167113 摘要一种来自 Tirumala 的 Hemiphyllodactylus(细长壁虎)属新种印度南部安得拉邦东高止山脉南部塞沙恰拉姆生物圈保护区内的山脉。该新物种的 NADH 脱氢酶亚基 2 (ND2) 序列数据的未校正配对距离与印度半岛密切相关的同源物(即 H. jnana (9.5–12.6%)、H. nilg

隐藏在黑暗中:越南北部洞穴中的五种新的 Pinelema(Araneae:Telemidae)物种及其属多样性和保护评论

Hidden in the dark: five new species of Pinelema (Araneae: Telemidae) from caves in northern Vietnam with remarks on the genus diversity and conservation

隐藏在黑暗中:越南北部洞穴中的五种新的松果属物种(Araneae:Telemidae),并对属的多样性和保护进行了评论摘要2012年,越南北部的松果属五种新的洞穴栖息物种根据两性进行了描述:松果属onganh,新种; P. cavernalis,新种;辉凤对虾,新种;和 P. nagaoi,新种,来自高平省;P. aurata,新种,来自奠边省。其中三个物种表现出对地下生活的明显形态适应,包括没有眼睛、色素脱失和腿伸长。对于每个物种,都提供了其诊断特征的详细图像。如果可能,获得新物种的条形码序列,并在成对分析中与已发表的 Pinelema 序列进行比较,以评估该属的种间遗传变异。还简要讨论了东

在您的计算机上本地运行 LM Studio 模型

Run LM Studio Models Locally on your Machine

在本地运行 LM Studio 模型,并使用 Clarifai Local Runners 通过安全 API 公开它们,完全控制数据和计算。

使用安全的公共 API 在本地运行 vLLM 模型

Run vLLM Models Locally with a Secure Public API

使用 vLLM 在本地运行 LLM,并使用 Clarifai Local Runners 通过安全的公共 API 公开它们。

顶级 GPU 云平台 |比较 30 多个 GPU 提供商和定价

Top GPU Cloud Platforms | Compare 30+ GPU Providers & Pricing

使用 Clarifai Local Runners 通过公共 API 在本地运行 Hugging Face 模型。在您自己的硬件上构建、测试和扩展 AI 工作负载。

最佳推理模型 API |比较成本、环境和可扩展性

Best Reasoning Model APIs | Compare Cost, Context & Scalability

使用 Clarifai Local Runners 通过公共 API 在本地运行 Hugging Face 模型。在您自己的硬件上构建、测试和扩展 AI 工作负载。

在您的计算机上本地运行拥抱脸部模型

Run Hugging Face Models Locally on your Machine

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