Exercise Red Flag-Alaska Launches Multinational Air Combat Training
来自美国和伙伴国家的 2,100 多名军人在阿拉斯加州艾尔森空军基地和埃尔门多夫-理查森联合基地举行的“红旗-阿拉斯加 26-2”演习中齐聚一堂，进行真实的空战训练。
Pacific Amphibious Leaders Symposium 26 Commences
美国海军陆战队太平洋部队将于 2026 年 6 月 16 日至 18 日在夏威夷檀香山的 Daniel K. Inouye 亚太安全研究中心主办 2026 年第 12 届太平洋两栖领导人研讨会。
Dwindling stockpiles of solid rocket motors highlight industrial base challenges
供应短缺、雷达受损引发了对空中和导弹防御的担忧。
Hegseth announces six-month review of US force posture in Europe
赫格斯在评论中称北约对伊朗的反应“可耻”，同时还批评了欧洲的社会问题。
How one US Army brigade is learning to sacrifice robots in lieu of humans
第 101 空降师第 3 机动旅战斗队在最近的 JRTC 轮换中成功完成了机器人联合武器突破，该旅指挥官告诉 Breaking Defense。
Building a Custom GStreamer Plugin for NVIDIA DeepStream
为什么要在 DeepStream 中进行自定义推理？为 NVIDIA DeepStream 构建自定义 GStreamer 插件一文首先出现在 Towards Data Science 上。
The Power and Pitfalls of Vector-Based Image Search
在 Milvus 中设置图像相似性搜索的实践指南，以及为什么视觉复制并不总是足够的。基于矢量的图像搜索的力量和陷阱一文首先出现在走向数据科学上。
Proteins: A Mosaic Pattern to Rule Them All?
几十年来，疏水核心（蛋白质 3D 结构中疏水性氨基酸聚集在一起的区域）的存在一直被认为是蛋白质的普遍特性。我们现在的发现可能会扩展该模型。特别是，其余氨基酸似乎也根据其化学类型（极性、酸性、碱性、特殊）聚集在一起，特别是以约 8 个单位为一组。这就是我们所说的 Mosaic Q 模型。以下是我们发现它的方法，以及用于其量化和可视化的工具。蛋白质：统治它们的马赛克模式？首先出现在《走向数据科学》上。
当 Kubernetes 首次出现时，这是一个重大转折点，它对基础设施和运营空间进行了修订，改变了开发人员和运营人员在云中构建、部署和维护应用程序的方式。此后，它已成为现代应用程序构建和操作方式的明确标准。作为 CNCF [...]
The Case Against Building Your Own Agent Platform
你知道这次会议。董事会希望在季度末制定人工智能代理策略。领导团队中有人读过麦肯锡的一份报告。您已自愿建立该平台。幻灯片上写着“AI-native”。验收标准含糊不清。有人提到了 LangGraph，有人说：“我们自己包装一下吧。”你[...]
Practical SQL Tricks Every Data Scientist Should Know
在本文中，我们将介绍基本的 SQL 模式和工作流程，使日常数据分析更清晰、更快、更容易扩展。
Loss Function Explained For Noobs (How Models Know They Are Wrong)
这是理解机器学习中的损失函数以及模型如何从错误中学习的简单指南。
Stellar Converter for EDB Review: The Best EDB to PST Conversion Tool
如果您曾经面临过从脱机 EDB 文件中提取 Exchange 邮箱数据的挑战，您就会知道这个过程有多么痛苦。 PowerShell cmdlet 会失败，本机工具有局限性，并且数据丢失的风险总是迫在眉睫。这正是 Stellar Converter for EDB 介入的地方，在实际测试之后，我 [...]Stellar Converter for EDB 评论：最佳 EDB 到 PST 转换工具首先出现在 AiiotTalk - 人工智能 |机器人 |技术。
我上周在 Twitter 上发布的一些有趣的链接（我还在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：如果人工智能使用模特的相似性来生成图像，则应该对模特进行补偿：https://www.rnz.co.nz/life/lifestyle/style/nz-fashion-faces-ai-reckoning-after-huffer-allegations使用人工智能生成广告的组织是这样的组织无论如何都不会使用广告公司：https://www.rnz.co.nz/news/business/598109/why-everyone-from-you
IEEE Transactions on Games, Volume 18, Issue 2, June 2026
1) 从游戏到教育学：逃生室研究的结构化主题建模分析作者：S. López-Pernas、A. Santamaría-Urbieta、A. Gordillo、E. Barra、D. López-Fernández、M. Saqr 页数：233 - 2452) Switch、Reason 和 Revise：增强视频游戏 AI 的推理能力作者：W. Li、H. Liu、J. Lv、K. Huang、A. Song、Z. Lei 页数：246 - 2633) MobaQA：基于大语言模型微调的 MOBA 游戏预测作者：T. Nie、J. Wang、D. Hou、D. Shen、Y. Kou 页数：2
Giving AI Agents Eyes: How VLMs Are Redefining Construction Risk Prevention
VLM 支持的人工智能代理如何在施工风险预防中读取完整的现场场景、发现未遂事件并自主采取行动。
This Is What B2B Marketers Need to Know About the Future of Work
《2026 年人工智能商业状况报告》对 2,100 多名专业人士进行了调查，其中 84% 在 B2B 组织工作，其中约三分之一是营销人员。这使得该数据集成为 B2B 专业人士最相关的数据集之一，他们试图了解人工智能正在将他们的职业带向何方。
Everything, eco-where, AI at once?
Tania Duarte 和 Catherine Breslin / AI 的更好图像 / CC BY 4.0 在这篇博文中，Laura Martinez Agudelo 基于她对生态学和数字化视觉表现的研究，探索如何描绘“AI 生态图像”。马丁内斯·阿古德洛 (Martinez Agudelo) 在她最近的论文中介绍了五种“生态数字”视觉叙事 - 包括地球 [...]
