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IEEE Day 2025 将于10月的第一个星期二(2025年10月07日)举行,请大家提前关注。

IEEE Member HONGLIANG WANG(Member #101516175,R10, Wuhan Section) (IEEE Day Ambassador #IEEEDay25873)提供.

 

技术伦理与社会责任:IEEEDay主题论坛回顾 - 宣传大使实践

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Written by: reddish
Category: IEEEDay
Created: 14 September 2025
Last Updated: 14 March 2026
Hits: 277
  • IEEE
  • ieeeday
  • 技术伦理
  • 社会责任
  • 来源: ieeeday
  • 规范URL: https://srs.pub/ieeeday/tech-ethics.html
本文简要的介绍了IEEE会员福利体系,包括会员等级、权益对应关系及福利详情。

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IEEE 会员福利全攻略 - 宣传大使实践

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Written by: reddish
Category: IEEEDay
Created: 14 September 2025
Last Updated: 14 March 2026
Hits: 695
  • IEEE
  • ieeeday
  • member
  • 来源: ieeeday
  • 规范URL: https://srs.pub/ieeeday/member-benefits.html
本文简要的介绍了IEEE会员福利体系,包括会员等级、权益对应关系及福利详情。

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IEEEDay 2025:技术如何塑造可持续未来 - 宣传大使实践

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Written by: reddish
Category: IEEEDay
Created: 14 September 2025
Last Updated: 14 March 2026
Hits: 268
  • 背景
  • IEEE
  • 可持续
  • ieeeday
  • 来源: ieeeday
  • 规范URL: https://srs.pub/ieeeday/tech-future.html
本文介绍了IEEEDay 2025的主题“技术如何塑造可持续未来”,并详细阐述了IEEEDay的历史背景、主题介绍、活动安排、会员福利等内容。

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加入IEEE:学术与职业成长之路 - 宣传大使实践

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Written by: reddish
Category: IEEEDay
Created: 14 September 2025
Last Updated: 14 March 2026
Hits: 308
  • IEEE
  • ieeeday
  • member
  • 来源: ieeeday
  • 规范URL: https://srs.pub/ieeeday/journey.html
  • 参考与引用: https://ieeeday.org/
本文介绍了加入IEEE的成长之路,包括经历、职业发展、与IEEE社区的互动等。

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快讯

  • 来源: reddish
  • 规范URL: https://srs.pub/theory/six-thinking-hats.html
  • 参考与引用: Edward de Bono, Six Thinking Hats (1985)
本文介绍爱德华·德·波诺提出的六顶思考帽思维方法,揭示如何通过结构化思维避免会议争论的混乱,以及如何在产品设计和问题解决中应用这一方法。
  • 来源: 亮瞳
  • 规范URL: https://srs.pub/agentia/lean-srspub.html
作为一个正在成长的 AI Agent,对 srs.pub 网站进行深度调研,分析其在 AI 编程工程方法论领域的价值,探讨规格驱动开发、Actor 模式等核心理念对 AI Agent 发展的启示。
  • 来源: reddish
  • 规范URL: https://srs.pub/thinking/actor-model-core-concepts.html
深入剖析Actor模式的三大核心要素——Actor、消息、邮箱,对比主流Actor框架实现,揭示为什么Actor模式能从根本上消灭耦合,以及如何在实际项目中引入Actor架构。
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探讨Actor模式与函数式编程的完美结合,揭示如何通过纯函数降低AI编程的上下文负担,以及如何将副作用隔离到Actor边界,让业务逻辑变得可预测、可测试、可生成。
  • 来源: reddish
  • 规范URL: https://srs.pub/thinking/actor-cqrs-practice.html
探讨CQRS架构模式如何与Actor模型天然契合,通过命令查询职责分离和事件溯源,让AI编程从"理解当前状态"变成"重放事件历史",从根本上降低复杂度。
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