Малый морской танкер «Валентин Рыков» проходит заводские ходовые испытания
在波罗的海，为波罗的海舰队建造的03182型小型海上油轮“Valentin Rykov”的工厂海上试验仍在继续。
RFID-решения «РСТ-Инвент» Группы «РОСНАНО» делают библиотеки более удобными и современными
RST-Invent 公司已在乌斯季卡缅诺戈尔斯克以 Oralkhan Bokey 命名的中央城市图书馆完成了用于自动记帐和图书发行的 RFID 系统的实施。
DOW Enhances U.S. Rare Earth Elements Supply Chain Resilience
陆军部宣布对印第安纳州费舍尔市的 ReElement Technologies Corporation 进行为期两年、价值 200 万美元的投资，以应对采购联合原材料和提高国内关键矿物分离和提纯能力的挑战。
Facility managers keep post buildings running smoothly
作者：Susan C. Galentine，科罗拉多州卡森堡公共工程局 — 是否在沿米尼克大道建造的汽车池中进行车辆维护...
Evaluating AI agents: Real-world lessons from building agentic systems at Amazon
在这篇文章中，我们提出了一个针对 Amazon 代理 AI 系统的综合评估框架，该框架通过两个核心组件解决了 Amazon 代理 AI 应用程序的复杂性：一个通用评估工作流程，用于标准化不同代理实施中的评估程序；以及一个代理评估库，该库在 Amazon Bedrock AgentCore 评估中提供系统测量和指标，以及 Amazon 使用案例特定的评估方法和指标。
Build unified intelligence with Amazon Bedrock AgentCore
在这篇文章中，我们将演示如何通过客户代理和知识引擎 (CAKE) 的实际实施，使用 Amazon Bedrock AgentCore 构建统一智能系统。
Build AI workflows on Amazon EKS with Union.ai and Flyte
在这篇文章中，我们将解释如何使用 Flyte Python SDK 来编排和扩展 AI/ML 工作流程。我们探索 Union.ai 2.0 系统如何在 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 上部署 Flyte，并与 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon Aurora、AWS Identity and Access Management (IAM) 和 Amazon CloudWatch 等 AWS 服务无缝集成。我们使用新的 Amazon S3 Vectors 服务通过 AI 工
编者注：这是美国陆军驻波兰公共事务团队的礼貌翻译。 POWIDZ，波兰 – Kolejny wysoki rangą urzędnik Pent...
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。
Guardian Development Group, LLC
Guardian Development Group, LLC 是一家位于科罗拉多州戈尔登的伤残退伍军人拥有的小型企业 (SDVOSB)，抗议授予……
Amentum Parsons Logistics Services LLC
位于弗吉尼亚州阿灵顿的 Amentum Parsons Logistics Services LLC 抗议陆军部陆军合同司令部的决定 - Rock...
An End-to-End Guide to Beautifying Your Open-Source Repo with Agentic AI
使用开源人工智能代理自动改进科学和工业存储库的指南《使用代理人工智能美化开源存储库的端到端指南》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Building Cost-Efficient Agentic RAG on Long-Text Documents in SQL Tables
设计混合 SQL + 矢量检索系统，无需架构更改、数据迁移或性能权衡在 SQL 表中的长文本文档上构建成本高效的代理 RAG 帖子首先出现在走向数据科学上。
The Hidden Cost of Agentic Failure
Agentic AI 显然已经超越了流行词的地位。麦肯锡 2025 年 11 月的调查显示，62% 的组织已经在试验人工智能代理，表现最好的组织以效率、增长和创新的名义将其推入核心工作流程。然而，这也是事情变得不舒服的地方。该领域的每个人都知道 [...]
Clarifai 12.1: Building Production-Ready Agentic AI at Scale
使用 Clarifai 上的公共 MCP 服务器部署生产代理 AI。包括用于版本化管道存储和管道 UI 改进的工件。可在公共预览版中使用。
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,
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 34, Issue 2, February 2026
1) 基于模糊信息粒的神经网络预测综述：方法、应用和未来挑战作者：J. Zhan、X. Wu、W. Ding、W. Pedrycz 页数：347 - 3672) 无人地面群系统的模糊博弈论控制设计：一种集成方法作者：X. Zhao、Z. Cui、Y. -H. Chen, J. Huang 页数：368 - 3813) 一致性模糊表示学习作者：C. 张、L. Chen、W. Ding、K. Zhu、Y. -F。 Yu, Z.hao, W. Bai页数: 382 - 3954) Takagi–Sugeno–Kang Fuzzy Systems With Iterated Projection Op
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 37, Issue 2, February 2026
1) 视觉曼巴：全面的调查和分类作者：X. Liu，C. Zhang，F. Huang，S. Xia，G. Wang，L. Zhang 页数：505 - 5252) Hard Sample Mining: A New Paradigm of Efficient and Robust Model Training 作者：L. Liu，Y. Liang，X. Yan，L. Huangfu，S. Samtani，Z. Yu，Y.张，D. D. Zeng页数：526 - 5463) FEU-Diff：用于医学图像分割的模糊证据驱动的动态不确定性融合的扩散模型作者：S. Geng，S. Jiang，T.
