Hegseth Brings DOW's Arsenal of Freedom Tour to 'Fighterland USA'
战争部长皮特·赫格斯 (Pete Hegseth) 继续陆军部的自由阿森纳之旅，参观了位于圣路易斯的波音公司。
JIATF-401 Expands Counter-Drone Training, Bolsters Homeland Defense
随着小型无人机系统变得更便宜、更容易使用并且日益武器化，联合跨部门特遣部队 401 正在加大努力，加强军队应对美国和国外设施日益增长的威胁的能力。
Training for the Unthinkable: Task Force 2 Validates Domestic Response Readiness
来自各部队的士兵聚集在北卡罗来纳州布拉格堡，以验证他们作为国防化学、生物、放射性、核和爆炸物反应部队第二特遣部队的一部分的准备情况。
Portable Decontamination System Reduces Logistical Burden for CBRN Operations
前沿区域移动喷雾系统为特种作战部队提供了一种移动、易于使用的解决方案，可以在恶劣环境中快速对设备进行净化，而无需承担传统系统的沉重后勤负担。
Today in DOW, February 24, 2026
负责工业基础政策的助理国防部长 Michael P. Cadenazzi, Jr.；负责工业基础复原力的代理副助理国防部长 Jeffrey Frankston 先生于美国东部时间上午 9:30 在参议院军事委员会关于重建美国关键矿产供应链的听证会上作证，地点为哈特参议院办公大楼 SH-216 室，
Hegseth Speaks at Boeing During Arsenal of Freedom Tour
战争部长皮特·赫格斯 (Pete Hegseth) 在密苏里州伯克利波音公司举行的全国自由阿森纳之旅中发表讲话。
Hegseth Speaks at True Anomaly During Arsenal of Freedom Tour
战争部长皮特·赫格斯 (Pete Hegseth) 在科罗拉多州森特尼尔 (Centennial) 的 True Anomaly 举行的自由阿森纳全国巡演中发表讲话。
Medal of Honor Monday: Army Staff Sgt. Clifford Sims
当爆炸装置威胁陆军参谋长时。克利福德·切斯特·西姆斯 (Clifford Chester Sims) 在越南的战友们，为了拯救他们的生命，他毫不犹豫地献出了自己的生命。
Trained, Tested and Ready in the Caribbean Sea
分配给第 22 海军陆战队远征队的海军陆战队员（具备特种作战能力）和国务院外交安全局人员在加勒比海航行的硫磺岛号航空母舰上进行了快速反应部队演习。
Arizona Air Guard HazMat Exercise Strengthens Joint Capabilities
应急管理飞行员和合作机构齐聚凤凰城戈德华特空军国民警卫队基地，参加第二届年度亚利桑那州空军国民警卫队危险品大露营，以加强联合能力、完善危险材料应对技能并建立工作关系。
Forthcoming US arm sales changes leave unanswered questions
随着特朗普政府官员制定一系列可能的变化，加拿大正在摆脱对美国武器的依赖。
Slovakia in talks with US to buy four more F-16s
斯洛伐克总理罗伯特·菲科表示，新增的飞机将使该国能够承担自己的空中治安任务。
US military assets flock to Middle East amid Iran standoff
杰拉尔德·R·福特号航空母舰很快将成为五角大楼在该地区海军舰队的基石。
7 XGBoost Tricks for More Accurate Predictive Models
7 个 Python 技巧，可能有助于充分利用独立的 XGBoost 库，特别是在寻求更准确的预测模型方面。
Claude Cowork – Legal Tech Ally
一般法学硕士及其相关工具，特别是 Anthropic 的 Claude Cowork 及其新插件，最终会蚕食法律技术吗？或者...
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,
AI enables a Who’s Who of brown bears in Alaska
PoseSwin 是一种人工智能，能够在身体发生重大变化的情况下一一识别野熊。 © 2026 EPFL/B.Rosenberg CC-BY-SA 4.0。作者：Cécilia Carron 能够区分个体动物——包括它们独特的历史、运动模式和习惯——可以帮助科学家更好地了解它们的物种功能，从而更好地管理栖息地和[...]
