Bonding over bugs: How a U.S. Army entomologist and his daughter share a passion for science
如果您访问马里兰州阿伯丁试验场，您可能会发现一支独特的父女团队研究昆虫。陆军上校 Hee Kim，昆虫学家和...
Professional tools, real-world science: Bug Camp inspires future STEM leaders
国防卫生局公共卫生局于 6 月 29 日至 7 月 2 日在马里兰州阿伯丁试验场举办了第二届年度昆虫训练营。
Changing of the guard for product manager offices at Picatinny Arsenal
新泽西州皮卡汀尼兵工厂 - 尊重古老的军事传统，投资组合采购执行敏捷维持和弹药下的各个办公室...
This Week in Sustainment History – August 25
“红球快车”是二战以来的一项重要军事行动，已成为美国陆军日志实力和适应性的象征...
Senior Fuel Dawg retires after a 33-year Army career
弗吉尼亚州李堡 – 美国陆军军需学校石油、水和能源部首位高级石油顾问在服役 33 年后退休...
White Sands School Meeting Highlights ‘Future Proof Infrastructure’ for New Pre-K–8 School
白沙导弹靶场设施规划委员会于 2026 年 8 月 18 日晚间举行会议，分享对计划用于... 的新白沙学校的意见。
Fort Knox celebrates all things veteran at annual Retiree Appreciation Day
肯塔基州诺克斯堡 — 8 月 21 日，数百人聚集在肯塔基州诺克斯堡的萨多斯基中心，参加备受期待的年度退休人员答谢会......
Fort Knox to host Hiring our Heroes all-day career summit Sept. 22
肯塔基州诺克斯堡 — 转业军人、退伍军人、军人配偶和军人护理人员受邀参加诺克斯堡招聘活动...
Monthly Fort Knox retirement ceremony set for Aug. 28
每月一次的诺克斯堡退休仪式将于下午 3 点举行。 8 月 28 日星期五在 Waybur 剧院，由第一剧院 Sustainmen 弗兰亚特·泰勒 (Franyate Taylor) 上校主持...
Gate operations for Labor Day holiday weekend
威尔逊门：9 月 4 日星期五至 9 月 7 日星期一关闭勃兰登堡门：9 月 5 日星期六至 9 月 7 日星期一关闭查菲（主）门：雷姆...
U.S. and German Military Medical Commands Modernize Public Health Partnership
德国慕尼黑 — 美国陆军欧洲公共卫生司令部和德国军方 (Bundeswehr) 的领导层于 8 月 12 日至 13 日举行会议，签署了一份现代化备忘录...
Introducing cross-Region inference for OpenAI GPT-5.6 models on Amazon Bedrock
Amazon Bedrock 现已在超过 25 个 AWS 区域提供具有跨区域推理功能的 OpenAI GPT-5.6 模型（Sol、Terra 和 Luna）。了解美国地理和全球推理配置文件如何路由更高吞吐量的请求、如何使用 OpenAI 和 Converse API 调用模型，以及如何配置 IAM、配额和监控。
Accelerating aircraft IFEC diagnostics with agentic AI on AWS
Panasonic Avionics 与 AWS 和 AWS Generative AI 创新中心合作，在 Amazon Bedrock、Amazon SageMaker 和 AWS Glue 上构建代理 AI 系统，用于诊断全球机队的机上娱乐和连接 (IFEC) 问题，将诊断时间从几小时缩短到几分钟，同时保持准确性。
医疗保健、零售和生命科学团队在 Snowflake 中存储大量运营数据，但将其转化为预测非常困难。在本系列的第 1 部分中，您将使用 Amazon SageMaker Canvas 设置 AWS 账户和 Snowflake 环境以实现无代码 ML 工作流程，为无需编写代码即可构建欺诈检测模型奠定基础。
在这个无代码 ML 系列的第 2 部分中，您将 Amazon SageMaker Canvas 连接到 Snowflake，准备交易数据并将其与 Data Wrangler 可视化转换结合起来，并训练 XGBoost 欺诈检测模型。所有这些都无需编写机器学习代码，为第 3 部分中的交互式仪表板奠定了基础。
在这个无代码 ML 系列的第 3 部分中，您将实现欺诈检测预测。将您的 Amazon SageMaker Canvas 预测导入 Amazon Quick Sight，构建交互式仪表板，使用生成式 BI 以自然语言回答问题，并为利益相关者发布 AI 生成的执行摘要。
