協調介入でも円安回帰、長期金利は3％の大台が目前に～マーケット・カルテ９月号
美元/日元汇率在日美联合干预后于本月初暴跌至156日元中间水平，最近又回到了159日元低位。预计协同干预对抑制日元贬值的效果将比单独干预更大，日本政府和日本央行预计将被迫考虑到美国政府提前加息的愿望，因此对日本央行加息的预期有所上升。不过，尽管是协调干预，但并没有彻底改变导致日元贬值的各种因素。在财政扩张预期、对日本央行落后政策的担忧以及实际需求中日元的活跃抛售等背景下，日元持续走软的观点似乎再次成为日元贬值的因素。此外，中东局势紧张和原油价格上涨也给日元贬值带来额外压力，日本贸易逆差预计将扩大。展望未来，人们可能会持续一段时期，在消费税削减、明年预算和国防开支增加等问题上，人们可能会意识到扩
貿易統計26年7月－米国産原油の急増で、原油輸入量が全体でも増加に転じる
■概要 2016年7月的贸易收支原始数据为逆差6,345亿日元，经季节调整后为逆差6,861亿日元。 2026年7月原油报关（到货）价格为每桶114.5美元，较6月的117.3美元略有下降，但由于油轮运费增加等因素，仍远高于迪拜原油等市场价格。原油进口量较上年增长5.5%，由于霍尔木兹海峡关闭后的替代采购，自美国进口量猛增约9倍。结果，中东原油进口份额下降至59.3%，而美国份额上升至36.3%。出口量总体强劲，但进口量（主要是原油）大幅增加，7月销量比4-6月增长3.7%。因此，7-9月外需对GDP统计的贡献可能会转为负值。 ■目录 1. 海关原油价格居高不下2。以原油为主的进口量增加 根据
英国雇用関連統計（26年7月）－週平均賃金は前年比4.1％で前月から低下
8月18日，英国国家统计局（ONS）公布就业相关统计数据，结果如下1。 [7月] - 失业保险申请人数2较上月（1,675,500人）减少11,000人，为1,664,000人（图1）。 ・申请人数与就业人数的比率为4.3%，较上月（4.4%）下降。 ・工薪劳动者3较上月减少13,000人(30,276,000) 至 30,263,000。增减人数与上月持平（▲13,000人），减少幅度大于市场预测的4（±0,000人）。 【6月三个月平均值（2016年4月至6月）】失业率为4.9%，与上月（4.9%）持平，高于市场预期（4.8%）（图1）。 ・就业人数为3,446.9万人，比三个月前的3,4
相変異：バッタと蛾はこう見える－環境は生き物を別の姿に変えるのか
■概要 蝗虫聚集在一起时，会因“相变”而从独居期转为群居期，在通过长距离迁徙获取新的食物资源的同时，也会以蝗虫袭击的形式造成伤害。飞蛾还根据其密度通过相变来改变它们的体色和免疫状态，但这并不延伸到它们的形态。这些得到母体效应和 DNA 甲基化等机制的支持，这些机制允许基因在不改变基因序列的情况下传递给下一代。对于人类来说，汗腺的数量、新陈代谢和肾脏储备能力是由胎儿和幼儿阶段的环境决定的。我们将看到所有生物都通过根据环境预测灵活地改变身体而生存。 ■目录 1 - 简介 2 - 相位变化 1 - 什么是相位变化？ 2 - 母体效应 - 母亲遗传给后代 3 - 蚱蜢 1 - 沙漠蝗虫和土蝗蝗虫的殖民
新NISAの利用実態【番外編2】～20歳代以下のつみたて投資枠で売却急増～
■概要 2025年，即新NISA实施的第二年，累计投资限额的销售额尤其增加。鉴于经营环境持续有利，推测增长是由于销售获利所致。但从年龄层来看，20岁以下人群最为明显，而在年轻人中，还考虑了“NISA贫困”等获利以外的因素。随着长期投资的进一步确立，未来趋势将受到密切关注。 ■目录・累计投资限额中的销售量特别增加・以获利为目的的销售量增加・20岁以下人群的急剧增加说明了什么？结论 在撰写本补充部分时，金融厅尚未公布整个 NISA 系统的销售数据，但正如第 1 部分所指出的，与第一年 2024 年相比，新 NISA 的第二年 2025 年的销售量很可能有所增加。纵观日本证券商协会公布的所有证券公司
保険と年金基金における各種リスクと今後の状況（欧州 2026.7）－EIOPAが公表している報告書（2026年7月）の紹介
■摘要 EIOPA（欧洲保险和职业养老金管理局）每季度都会发布风险仪表板。 2026 年 7 月 30 日，发布了养老基金和保险行业的风险仪表板。这两个行业的财务状况都相对稳定，没有立即出现的担忧。然而，地缘政治紧张局势和相关不确定性的未来仍然不确定。针对这些地缘政治的不确定性，有必要不断加强网络风险监测体系。 ■目录 1 - 简介 2 - 每种风险的状况 1 |保险领域2 |养老基金字段 3 -- 结论 EIOPA（欧洲保险和职业养老金管理局）每季度都会发布风险仪表板。 2026 年 7 月 30 日，发布了养老基金和保险行业的风险仪表盘1。该仪表盘总结了欧盟养老基金和保险行业主要风险2和脆
Readout of the 16th U.S.-Kuwait Joint Military Commission
负责近东和中亚事务的副助理战争部长迈克尔·P·迪米诺四世 (Michael P. DiMino IV) 和科威特总参谋长哈立德·施里亚恩 (Khaled al-Shriaan) 中将在五角大楼与美国中央司令部、联合参谋部、马里兰州国民警卫队和国务院的代表共同主持了第十六届美科威特联合军事委员会会议。
Shades of Green hosts annual BOSS Training Forum
佛罗里达州奥兰多 - 在佛罗里达州棕榈树下的绿色阴影和容易分散注意力的度假村环境中，单兵训练的更好机会...
Georgia Army Guard Streamlines Medical Readiness
佐治亚州陆军国民警卫队在 54 个州和地区中取得了第二高的医疗和牙科准备等级，仅次于...
Illinois Guard Medics Aid Injured Motorcyclist During Northern Strike
四名伊利诺伊州陆军国民警卫队医务人员在年度旅行中帮助受伤的摩托车手，展示了“时刻准备，时刻待命”的含义......
Fort Knox celebrates all things veteran at annual Retiree Appreciation Day
肯塔基州诺克斯堡 — 8 月 21 日，数百人聚集在肯塔基州诺克斯堡的萨多斯基中心，参加备受期待的年度退休人员答谢会......
Accelerating aircraft IFEC diagnostics with agentic AI on AWS
Panasonic Avionics 与 AWS 和 AWS Generative AI 创新中心合作，在 Amazon Bedrock、Amazon SageMaker 和 AWS Glue 上构建代理 AI 系统，用于诊断全球机队的机上娱乐和连接 (IFEC) 问题，将诊断时间从几小时缩短到几分钟，同时保持准确性。
医疗保健、零售和生命科学团队在 Snowflake 中存储大量运营数据，但将其转化为预测非常困难。在本系列的第 1 部分中，您将使用 Amazon SageMaker Canvas 设置 AWS 账户和 Snowflake 环境以实现无代码 ML 工作流程，为无需编写代码即可构建欺诈检测模型奠定基础。
在这个无代码 ML 系列的第 2 部分中，您将 Amazon SageMaker Canvas 连接到 Snowflake，准备交易数据并将其与 Data Wrangler 可视化转换结合起来，并训练 XGBoost 欺诈检测模型。所有这些都无需编写机器学习代码，为第 3 部分中的交互式仪表板奠定了基础。
在这个无代码 ML 系列的第 3 部分中，您将实现欺诈检测预测。将您的 Amazon SageMaker Canvas 预测导入 Amazon Quick Sight，构建交互式仪表板，使用生成式 BI 以自然语言回答问题，并为利益相关者发布 AI 生成的执行摘要。
AWS vector solutions: Build agentic AI where your data lives
AWS 提供广泛的矢量搜索产品组合，直接内置于您已使用的数据库和存储服务中，无需独立的矢量数据库或数据迁移。这篇文章涵盖了六种专用服务、用于选择正确引擎的决策框架以及每种服务的客户证明点。
Scaling agentic AI: Enterprise patterns without vendor lock-in
在整个企业范围内扩展代理 AI 需要能够保持灵活性同时避免供应商锁定的模式。在多智能体系列的第二篇文章中，我们研究了机器学习团队如何在框架、模型和提供者的多元环境中操作许多智能体人工智能系统，以及让这些系统一起扩展的原则。
Corps of Engineers Modernizes Historic Fort Sill Barracks
在俄克拉荷马州锡尔堡美国陆军驻地 900 号大楼历史悠久的外墙后面，塔尔萨区的美国陆军工程兵团正在实施一项高科技现代化项目，该项目将使其成为该设施中结构最坚固的建筑之一。
