Plum harvest begins in Kashmir amid weather setbacks
从七月开始，克什米尔山谷地区的李子收获工作已经开始，标志着该季节继樱桃之后的第二个主要水果作物的到来
1997年，五角大楼从伊朗购买了21架苏联MiG-29战斗机，并将它们拆散飞往俄亥俄州。这笔交易是真实的，情报收获在十年内塑造了美国的武器。但完整的账本比传说更奇怪——包括因签署账本而入狱的部长。
JADEPUFFER: First End-to-End AI-Driven Ransomware Operation
Sysdig 报告称，人工智能代理运行了端到端的完整勒索软件攻击，利用缺陷、窃取信用、横向移动以及在无人操作的情况下加密数据。 Sysdig 的威胁研究团队记录了其评估的第一个由大型语言模型端到端驱动的勒索软件操作。 Sysdig 称之为 JADEPUFFER 的操作员闯入了服务器，收获了 [...]
Drones, fighters, armored vehicles: Highlights from the UK’s Defence Investment Plan
除了营收支出之外，DIP 的主要收获之一是明确推动自主系统的采购和部署，并以 50 亿英镑的技术投资为基础，其中包括“混合海军”计划。
Rise Vision at ISTE (Booth 2357): A Simpler Way to Reach Every Building, Every Classroom
您是否对走廊屏幕只显示昨天的午餐菜单或陈旧的幻灯片而感到沮丧，而在最重要的时候却听不到重要的信息？想象一下走进一所学校，每个显示器（无论是在走廊、办公室、自助餐厅还是教室）都成为可靠的实时通信中心，可以立即联系到每个学生和教职员工。这正是 Rise Vision 在 ISTE 上提供的内容，即将推出的由三部分组成的播客系列将揭示各学区如何将现有硬件转变为用于数字标牌、屏幕共享和紧急警报的统一平台。您将发现一个解决方案如何消除使用多个工具带来的混乱，减少登录麻烦，并使您的 IT 团队摆脱无休无止的支持请求。在整篇文章中，您将获得具体的收获：如何利用 Google Slides 和 Canva 等
In West Africa’s Benin, Women Make Centuries-Old Salt Production Methods Sustainable
贝宁乌伊达，6 月 25 日 (IPS) - 刚到中午，一群妇女坐在西非贝宁 Djégbadji 村郊区的海滩附近，筛选从几内亚湾海洋中收获的成堆的盐。在 globalissues.org 上阅读全文“在西非贝宁，妇女使数百年历史的制盐方法变得可持续” →
Logitech Spotlight 2 Review: Is It the Best Presenter Remote for Teachers and Instructional Coaches?
您是否厌倦了一边盯着笔记本电脑一边努力让专业发展课程步入正轨？想象一下在房间里走动，与老师面对面交流，并且仍然完美地推进你的幻灯片。在这篇评论中，我将向您展示罗技 Spotlight 2 如何让您摆脱键盘的束缚，掌控 PD 研讨会的每一刻。遥控器的触觉反馈和数字突出显示工具（Spotlight、Squarelight、放大和注释）可为您提供即时视觉提示，无需低头查看，让您的观众将注意力集中在您身上，而不是屏幕上。您还将了解如何通过单个按钮启动计时器、清空屏幕或静音音频，将简单的点击变成强大的促进动作。凭借 PowerPoint、Google Slides、Zoom 和 Microsoft Te
The Greater Israel Project: From Extremist Fantasy to Foreign Policy
努曼·穆萨 |中东同胞 图片来自 Diana khwaelid，来自 Unsplash 每年的橄榄收获是巴勒斯坦身份的核心。然而，蒙面定居者在以色列士兵的陪同下点燃树木并袭击农民后，树木化为灰烬。在此背景下，美国驻以色列大使迈克·哈卡比在塔克·卡尔森播客上表示，如果以色列“拿走一切”就好了，这被认为是指……
Six Months with AI and Spiders: My Biggest Lesson and Final Thoughts
人工智能和蜘蛛的六个月：我最大的教训和最终想法在过去的六个月里，我花了无数的时间探索人工智能在科学插图中的能力和局限性。有一个教训已经变得非常清楚：解剖学准确性仍然是人工智能面临的最大挑战之一。人工智能并不能真正理解蜘蛛的解剖学。它从数百万张图像中学习，其中许多图像被错误标记或在科学上不准确。结果，人工智能生成的蜘蛛可能会表现出不正确的眼睛排列、不切实际的身体比例、不准确的颜色、不正确的性别二态性，甚至是多个物种的不可能的特征组合。我的经验表明，当人工智能被视为一种工具而不是权威时，它是最有价值的。最好的科学结果来自于将人工智能与经过验证的博物馆标本、研究级照片、生物多样性数据库和同行评审的分
