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巴布亚新几内亚莫罗贝省莱城灾害管理和人道主义援助卓越中心 (CFE-DMHA) 现场培训演习

Center for Excellence in Disaster Management and Humanitarian Assistance (CFE-DMHA) Field Training Exercise in Lae, Morobe Province, Papua New Guinea

巴布亚新几内亚莱城——8 月 10 日至 14 日,美国和国际灾害响应主题专家与巴布亚新几内亚政府机构、军事人员、非政府组织和行业合作伙伴一起,在巴布亚新几内亚莱城举行了灾害管理和人道主义援助卓越中心现场培训演习。

美国陆军工程兵团 (USACE) 就 NorthMet 矿业项目征求公众意见

USACE seeks public comments on NorthMet Mining project

ST。明尼苏达州保罗 – 圣保罗区美国陆军工程兵团正在就 NewRange Copp 提交的新许可申请征求公众意见...

马萨诸塞州警卫队、巴拉圭为 2026 年 Fuerzas Comando 准备场地

Massachusetts Guard, Paraguay Prepare Sites for Fuerzas Comando 2026

来自马萨诸塞州国民警卫队的 50 多名士兵和飞行员与巴拉圭武装部队执行了一项联合工程任务,以修复...

弗吉尼亚警卫队在 Cyber Fortress 26 测试网络攻击场景

Virginia Guard tests cyberattack scenarios at Cyber Fortress 26

弗吉尼亚陆军国民警卫队第 91 网络旅于 7 月 25 日举办了网络堡垒 26,这是一次联合、跨机构、政府间多国演习...

伦纳德伍德堡 (Fort Leonard Wood) 消防员、LRC 经过 13 年的修复工程,让 1943 辆消防车重新焕发活力

Fort Leonard Wood firefighter, LRC bring 1943 fire truck back to life after 13-year restoration project

密苏里州伦纳德伍德堡 — 经过 13 年的修复项目,一辆 83 岁的消防车凭借远见和顽强的毅力,有机会承担新的使命...

专业工具,真实科学:Bug Camp 激励未来的 STEM 领导者

Professional tools, real-world science: Bug Camp inspires future STEM leaders

国防卫生局公共卫生局于 6 月 29 日至 7 月 2 日在马里兰州阿伯丁试验场举办了第二届年度昆虫训练营。

利用 AWS 上的代理 AI 加速飞机 IFEC 诊断

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。

使用 Snowflake、Amazon SageMaker Canvas 和 Amazon Quick 构建无代码 ML 工作流程 – 第 1 部分:设置 Snowflake 环境

Build a no-code ML workflow with Snowflake, Amazon SageMaker Canvas and Amazon Quick – Part 1: Setting up your Snowflake environment

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。

使用 Snowflake、Amazon SageMaker Canvas 和 Amazon Quick 构建无代码 ML 工作流程 – 第 2 部分:使用 Amazon SageMaker Canvas 进行数据准备和模型构建

Build a no-code ML workflow with Snowflake, Amazon SageMaker Canvas and Amazon Quick – Part 2: Data preparation and model building with Amazon SageMaker Canvas

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。

使用 Snowflake、Amazon SageMaker Canvas 和 Amazon Quick 构建无代码 ML 工作流程 – 第 3 部分:使用 Amazon Quick Sight 可视化见解

Build a no-code ML workflow with Snowflake, Amazon SageMaker Canvas and Amazon Quick – Part 3: Visualizing insights with Amazon Quick Sight

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。

使用 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 管理 AI 代理工具访问

Govern AI agent tool access with Amazon Bedrock AgentCore Gateway

为您的 AI 代理提供对企业工具的受管控、可审核的访问,而无需整合基础设施。本文介绍了使用 Amazon Bedrock AgentCore 构建受管工具网关的四范围成熟度模型(连接、控制、目录和强化),仅在真正的治理难题需要时才推进。

在 Amazon Bedrock AgentCore 中使用自然语言编写山茱萸策略

Authoring Dogwood policies from natural language in Amazon Bedrock AgentCore

AI 代理可能会采取与您组织的策略不相符的操作。 Amazon Bedrock AgentCore 中的策略允许团队跨代理实施控制,现在包括基于时间的约束。这篇文章通过有效的示例和最佳实践展示了策略编写如何将自然语言策略文档转变为正确的山茱萸策略。

在 Amazon Bedrock AgentCore 上使用代理 AI 扩展云迁移

Scaling cloud migrations with agentic AI on Amazon Bedrock AgentCore

了解 AWS Professional Services 如何使用基于 Amazon Bedrock AgentCore 构建的多代理框架来自动执行端到端企业云迁移。专门构建的 AI 代理可以处理发现、基础设施即代码生成、投资组合治理和迁移后操作,从而将 IaC 开发时间从几周缩短到几分钟。

陆军网络需要数字孪生来进行训练、测试和网络安全:NETCOM 负责人

Army network needs digital twin for training, testing, cybersecurity: NETCOM chief

“这是一个很大的要求,”陆军网络司令部司令丹尼斯·麦克菲尔少将承认,但它可以让网络司令部“利用该模型中的人工智能来了解我们的弱点和差距所在。”

美国批准以 4.5B 美元的价格向卡塔尔出售四架 KC-46A 加油机

US greenlights potential $4.5B sale of four KC-46A refueling aircraft to Qatar

“拟议的出售将通过增强卡塔尔的国防能力来增强卡塔尔应对当前和未来威胁的能力,”美国国务院表示。

美国批准向卡塔尔出售价值 45 亿美元的 KC-46A 设备

US approves possible $4.5 billion sale of KC-46As, equipment to Qatar

美国国务院批准向卡塔尔出售最多 4 架 KC-46A 及相关设备,价值 45 亿美元。

如何有效地将您的意图与 Claude 代码保持一致

How to Effectively Align Your Intent with Claude Code

提高您对 Claude Code 的熟练程度。如何有效地使您的意图与 Claude Code 保持一致的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。

生存分析和 Cox 比例风险模型:初学者友好指南

Survival Analysis and the Cox Proportional Hazards Model: A Beginner-Friendly Guide

从 Kaplan-Meier 曲线到可运行 Python 代码的风险比后生存分析和 Cox 比例风险模型:初学者友好指南首先出现在《走向数据科学》上。