DOW Enhances U.S. Rare Earth Elements Supply Chain Resilience
陆军部宣布对印第安纳州费舍尔市的 ReElement Technologies Corporation 进行为期两年、价值 200 万美元的投资，以应对采购联合原材料和提高国内关键矿物分离和提纯能力的挑战。
Defense Health Network Europe Civilian Employees Recognized for their Achievements
德国 SEMBACH – 欧洲医疗准备司令部和欧洲国防卫生网络、美国陆军准将的高级领导人。罗杰·吉罗将军和司令...
‘Carrying the Legacy Forward: Army National Guard Establishes Temple Leadership Award’
弗吉尼亚州阿灵顿 — 陆军国民警卫队于 2026 年 2 月 12 日正式建立了新的领导传统，推出了首任中将赫伯特·R·特姆 (Herbert R. Tem...
Tobyhanna’s Environmental Stewardship Excellence Continues with Latest Audit
经过 DQS Global 最近进行的审核后，建议 TYAD 继续维持 ISO 14001:2015 EMS 标准的认证。
2025 年，Amazon SageMaker AI 进行了多项改进，旨在帮助您训练、调整和托管生成型 AI 工作负载。在本系列的第 1 部分中，我们讨论了灵活的培训计划和对推理组件的性价比改进。在这篇文章中，我们讨论可观察性、模型定制和模型托管方面的增强功能。这些改进有助于在 SageMaker AI 上托管全新类别的客户用例。
Accelerating AI model production at Hexagon with Amazon SageMaker HyperPod
在这篇博文中，我们演示了 Hexagon 如何与 Amazon Web Services 合作，通过使用 Amazon SageMaker HyperPod 的模型训练基础设施预训练最先进的分割模型来扩展其 AI 模型生产。
How Sonrai uses Amazon SageMaker AI to accelerate precision medicine trials
在这篇文章中，我们探讨了生命科学 AI 公司 Sonrai 如何与 AWS 合作，使用 Amazon SageMaker AI 构建强大的 MLOps 框架，以应对这些挑战，同时保持受监管环境中所需的可追溯性和可重复性。
Build AI workflows on Amazon EKS with Union.ai and Flyte
在这篇文章中，我们将解释如何使用 Flyte Python SDK 来编排和扩展 AI/ML 工作流程。我们探索 Union.ai 2.0 系统如何在 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 上部署 Flyte，并与 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon Aurora、AWS Identity and Access Management (IAM) 和 Amazon CloudWatch 等 AWS 服务无缝集成。我们使用新的 Amazon S3 Vectors 服务通过 AI 工
Red Earth and Scarlet Gold: Fort Sill, Tribal Nations Honor Parker Emhoolah at Chief’s Knoll
俄克拉荷马州锡尔堡 — 当一支游行队伍接近锡尔堡波斯特公墓的酋长山丘时，红色斗篷缓慢地穿过冬季草地。基奥瓦和康曼公司...
War, Energy Departments Team up to Advance Future of Nuclear Power, Military Base Energy Security
在加利福尼亚州马奇空军储备基地，下一代核反应堆被装载到一架 C-17 Globemaster III 飞机上，运往犹他州希尔空军基地，确保美国更大的能源安全。
Regency Partners, LLC（以 d/b/a Regency Technologies 名义开展业务，位于俄亥俄州斯托）抗议将销售合同授予 Gem Southwest LLC（以 d/b/… 名义）
SDA taps AST SpaceMobile to demo commercial satellite links to military radios
这笔 3000 万美元的合同是 SDA 为低地轨道扩散 (HALO) 计划混合采购提供的第一个合同。
Architecting GPUaaS for Enterprise AI On-Prem
Kubernetes 上的多租户、调度和成本建模《为企业 AI On-Prem 设计 GPUaaS》一文首先出现在《Towards Data Science》上。
How to Build SMB Growth Systems in a Multi‑Sided Network, Without Breaking Trust
Nextdoor 位于邻居、当地企业和社区信任的交汇处 - 因此不能用单一指标来衡量成功。 Nextdoor 财务与战略主管 Artem Kofanov 构建决策系统，围绕持久的市场结果调整产品、数据科学和上市。他的工作帮助扩大了超本地化需求和货币化系统，从而产生了 [...]
IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 7, Issue 2, February 2026
1) 通过双空间一致性信息测量的缺失特征在线多标签流特征选择作者：J. Dai, J. Wang页数：610 - 6242) CoT-Drive: Efficient Motion Forecasting for Autonomous Driving With LLMs and Chain-of-Thought Prompting作者：H. Liao, H. Kong, B. Wang, C. Wang, K. Y. Wang, Z. He, C. Xu, Z. Li 页数：625 - 6413) ProLLaMA：用于多任务蛋白质语言处理的蛋白质大语言模型 作者：L. Lv, Z. Lin,
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 34, Issue 2, February 2026
1) 基于模糊信息粒的神经网络预测综述：方法、应用和未来挑战作者：J. Zhan、X. Wu、W. Ding、W. Pedrycz 页数：347 - 3672) 无人地面群系统的模糊博弈论控制设计：一种集成方法作者：X. Zhao、Z. Cui、Y. -H. Chen, J. Huang 页数：368 - 3813) 一致性模糊表示学习作者：C. 张、L. Chen、W. Ding、K. Zhu、Y. -F。 Yu, Z.hao, W. Bai页数: 382 - 3954) Takagi–Sugeno–Kang Fuzzy Systems With Iterated Projection Op
Relational neurosymbolic Markov models
使用 Gemini 3 Nano Banana Pro 生成的图像。告诉代理该做什么 我们最强大的人工智能代理无法被准确告知该做什么，尤其是在复杂的规划环境中。它们几乎完全依赖神经网络来执行任务，但神经网络不能轻易被告知遵守某些规则或遵守 [...]
X-Humanoid Introduces Embodied Tien Kung 3.0, a More Open and Practical Humanoid Robotics Platform
此外，Embodied Tien Kung 3.0 解决了体现智能行业开发和部署层的兼容性和适应性挑战。它提供了更易于访问的软硬件接口，有助于降低开发人员和系统集成商的开发成本和技术障碍。
