AI時代のサイバーリスク開示－有価証券報告書をテキスト分析して分かること
■概要 通过对证券报告中“经营风险”的文字分析，确认2026年提及“网络攻击”的公司比例将达到47.2%，接近一半，且在各规模、各行业均呈上升趋势。可以说，网络风险已成为各行业共同的管理问题[图1]。提及“人工智能”的企业比例从2021年的3.6%大幅上升至2026年的19.4%。企业对人工智能的描述围绕着一种危机感，即延迟应对人工智能将导致竞争力下降，而将人工智能与网络攻击等风险联系起来的描述仍然很少。然而，随着Mythos丑闻之后，全球范围内对AI对AI构成的威胁的认识不断增强，明年的证券报告预计将加深其与传统安全威胁（如“信息泄露”和“通信故障”）的关系。 ■目录 1 - 简介 2 -
■概要 年龄和工作投入之间有什么关系？在本文中，我们利用 Nissay 研究所对全国员工进行的调查数据分析了年龄与工作投入之间的关系。结果显示，男性和女性在中年时期都存在一个相对下降的“低谷”。中年通常被认为是工作和家庭责任重叠的时期，这可能会导致精神和身体压力增加，因此这可能是重新考虑工作和未来职业的意义的时期。这些结果表明，在解决工作投入问题时，关注中年工作方式和职业发展的重要性。 ■目录 1 - 简介 2 - 研究概述 3 - 工作投入与年龄的关系 4 - 工作活力与年龄的关系 5 - 工作自豪感与年龄的关系 6 - 结论 近年来，人们对工作投入的兴趣（表明对工作积极的心理状态）不断增加
Command Senior Enlisted Leader Briefs held during RIMPAC 2026
夏威夷珍珠港-希卡姆联合基地——来自盟国和伙伴国家的高级士兵领导人在 2026 年环太平洋演习 (RIMPAC) 期间齐聚一堂，参加一系列司令部高级士兵领导人 (CSEL) 简报和专业发展会议，重点是加强多国领导力、提高互操作性和分享整个印太地区的最佳实践。
Air Force shapes requirements for a new era of uncrewed airpower
空军正在与国防创新部门合作，利用 DIU 在快速原型设计和部署商业技术方面的专业知识。这种伙伴关系对于开发下一代功能至关重要，这将为 MQ-9 Reaper 机队的未来提供信息。
KMC Freedom Fest celebrates 250 years of American independence
2026 年 7 月 4 日，凯泽斯劳滕军事社区在德国拉姆施泰因空军基地举行的自由节期间燃放烟花。为期两天的节日将 KMC 的军人和家属聚集在一起，共同庆祝伙伴关系和美国独立 250 周年。 （美国空军照片由空军一等兵 Joseph Curzi 拍摄）
USAFE Band strikes chord of friendship during Freedom 250 in Hungary
USAFE-AFAFRICA 五星级铜管乐队为美国驻布达佩斯大使馆的自由 250 庆祝活动进行表演，纪念《独立宣言》签署 250 周年，通过音乐、教育和外交将匈牙利人和美国飞行员联系起来。
Department of War Publishes Fourth Release of Unidentified Anomalous Phenomena Files on WAR.GOV/UFO
DOW 发布了第四版解密的历史不明异常现象文件，作为 UAP 遭遇总统启封和报告系统 (PURSUE) 的一部分。
Real-time dental image verification with Amazon SageMaker AI at Henry Schein One
本文介绍了 Henry Schein One 如何通过在 Amazon SageMaker AI 上构建图像验证来缩小这一差距，这是一种基于 AI 的质量验证系统，可在数千个位置的拍摄点实时评估牙科 X 射线质量。该系统在几个月内从概念发展到超过 10,000 个活动位置，并且已经处理了超过 1100 万张 X 射线，并且以每周 150 万张的速度增长。 Henry Schein One 目前正在向全球四个地区的 40,000 个地点扩展。
Deploying quantized models on Amazon SageMaker AI with Unsloth
在本文中，您将学习四种部署模式，用于采用已使用 Unsloth 量化的模型并将其部署在 AWS 基础设施上。这些模式使用 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 进行直接实例访问，使用 Amazon SageMaker AI 推理终端节点进行托管服务，并在推理需要适应现有容器框架时使用 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 或 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)。您还可以学习生产部署的操作实践。
How KTern.AI built agentic AI for SAP on Amazon Bedrock AgentCore
从传统的软件即服务 (SaaS) 平台演变为下一代代理 AI 平台意味着需要在长期运行的企业程序中协调多个专业代理。每个代理都以持久的上下文、安全的工具访问和生产级的可靠性进行操作。我们使用 Strands Agents SDK 在 Amazon Bedrock AgentCore 上构建了该系统。这篇文章将介绍我们如何构建它、我们构建了哪些代理以及为客户带来的结果。
Rimpac Hosts DOW's Largest Advanced Manufacturing Demonstration
在 2026 年环太平洋演习期间，海军研究生院人员将在舰艇上以及夏威夷群岛及其周边地区部署先进的制造系统，以生产替换零件、支持分布式后勤并评估旨在提高舰队战备状态的新技术。
International Naval Review Brings Marines, Sailors to NYC
数百名海军陆战队员和水手庆祝了美国 250 岁生日，并在纽约市举行的国际海军检阅会上展示了各军种对国家的贡献。
Pentagon picks Lockheed, nLIGHT for laser defense project
另外，MBDA 和莱茵金属公司被选中为德国海军开发激光武器系统。
Pre-training isn’t bitter enough
理查德·萨顿 (Richard Sutton) 的“惨痛教训”通常被解读为对人工智能系统构建过多人类知识的警告。从长远来看，获胜的方法不是那些最直接编码我们聪明直觉的方法，而是那些可扩展的方法：搜索、学习和其他可以吸收更多计算和数据的通用方法。乍一看，现代基础模型预训练看起来就像是该课程的胜利。我们采用通用架构，将其暴露给海量数据，并以简单的自我监督目标对其进行训练。语言模型预测下一个标记。视觉模型重建遮罩斑块、对齐视图或匹配教师表示。该配方简单且可扩展。但有一个问题。预训练可能会遵循“痛苦的教训”来训练模型，但不会选择模型应该训练的内容。目标仍然是在训练循环之外选择的。我们进行大规模的预训练
A medical algorithm must not confuse cost with health
胡安·安东尼奥·略雷特 | DOI：https://doi.org/10.21428/39829d0b.557cee94 | 2019 年，由医生兼经济学家 Ziad Obermeyer 领导的研究团队对一种已经在美国卫生系统中悄悄运行的商业算法进行了逆向工程。该工具由 Optum 出售，帮助确定每年大约 2 亿人口中的哪些患者会……医疗算法不得将成本与健康混淆 Leer más »
When AI sounds certain but should say “I do not know”
Juan Antonio Lloret DOI：https://doi.org/10.21428/39829d0b.6b61c462 在后来公开的内部审查中，IBM 的 Watson for Oncology 看到了一位与每天接受治疗的数千名患者非常相似的患者：一名患有肺癌的 65 岁男性，还患有严重出血。系统推荐贝伐珠单抗——一种带有明确警告的药物，禁止在……当人工智能听起来确定但应该说“我不知道”时 Leer más »
External validation is not a bureaucratic detail
胡安·安东尼奥·略雷特 | DOI：https://doi.org/10.21428/39829d0b.eb850608 |一个在它诞生的医院表现良好的模型只证明了一件事：它在家里也能发挥作用。考虑一下最近临床人工智能中最具启发性的失败。 Epic 脓毒症模型是一种专有的早期预警工具，已集成到数百个电子健康记录中……外部验证不是官僚细节 阅读更多 »
