USACE Repositions Emergency Power Team to support Mississippi After Storm
密西西比州维克斯堡 – 美国陆军工程兵团 (USACE) 正在重新部署应急电力规划和响应小组 (PRT)，以支持密西西比州应急管理局 (MEMA) 应对 2026 年 1 月冬季风暴造成的紧急情况。“我们全国各地的社区正在经历冬季风暴蕨带来的重大困难，不幸的是，许多美国人断电了。美国陆军工程兵团正在支持每个州的努力尽快让所有关键基础设施恢复正常，在工作完成之前，军团不会停止为我们的社区工作，”负责土木工程的陆军助理部长 Adam Telle 说。
Under Secretary of the Air Force visits Indo-Pacific to engage with Airmen, allies
夏威夷珍珠港-希卡姆联合基地 — 美国空军副部长马特·洛梅尔 (Matt Lohmeier) 于 1 月 24 日抵达珍珠港-希卡姆联合基地，开始对太平洋空军责任区的访问，并会见该地区的飞行员和警卫人员。
Tell Me a Story Returns March 26, 2026, Inspired by Perseverance and Purpose
讲述我一个故事 (TMAS) 活动长期以来一直是对韧性、联系和讲故事力量的庆祝——特别是对于军人家庭来说......
C2 Next for Coalition Sustainment: Lessons from Yama Sakura 89
简介：并肩作战，但不是联合作战 印太地区的大规模作战行动（LSCO）永远不会由美国独自作战。任何合作...
Ростех проведет премьеру новейшей РСЗО «Сарма» на выставке World Defense Show 2026 в Эр-Рияде
该车辆基于8x8全轮驱动底盘，Smerch可使用火箭，Tornado-S可使用制导炮弹，具有高机动性的特点
USACE Emergency Power Team installs first power generator in Mississippi
与联邦紧急事务管理局 (FEMA)、密西西比州紧急事务管理局 (MEMA) 以及美国当地合作伙伴协调工作...
Army civilian at Camp Zama makes lasting impact on local Japanese high school students
日本 ZAMA – “Mauricio 先生给我的建议——学习英语时不要害怕犯错误——确实深深地铭刻在我的心里......
在本文中，我们将介绍全局跨区域推理如何路由请求以及数据驻留在何处，然后向您展示如何配置所需的 AWS Identity and Access Management (IAM) 权限并使用全局推理配置文件 Amazon 资源名称 (ARN) 调用 Claude 4.5 模型。我们还介绍了如何请求增加工作负载的配额。最后，您将在 af-south-1 中实现全局跨区域推理。
Simplify ModelOps with Amazon SageMaker AI Projects using Amazon S3-based templates
本文探讨了如何使用基于 Amazon S3 的模板来简化 ModelOps 工作流程，介绍与使用 Service Catalog 方法相比的主要优势，并演示如何创建与 GitHub 和 GitHub Actions 集成的自定义 ModelOps 解决方案，为您的团队提供功能齐全的 ML 环境的一键配置。
超过 5,500 名警卫人员为遭受冬季风暴 Fern 袭击的人们提供了援助并恢复了安全，陆军部成立了科技创新委员会，战争部长皮特·赫格斯 (Pete Hegseth) 对抓获委内瑞拉领导人尼古拉斯·马杜罗 (Nicolás Maduro) 和他的妻子表示赞赏。
麦哲伦解决方案美国公司 (Magellan Solutions USA, Inc.) 是一家位于佛罗里达州墨尔本的伤残退伍军人拥有的小型企业 (SDVOSB)，抗议退伍军人部......
Landscape Management System, Inc.
关岛塔穆宁的一家小型企业 Landscape Management System, Inc. (LMS) 抗议将合同授予... 的一家小型企业 NOREAS, Inc.
The Five Skills I Actually Use Every Day as an AI PM (and How You Can Too)
本文首次出现在 Aman Khan 的 AI Product Playbook 时事通讯上，经作者许可在此重新发布。让我先说一些诚实的话。当人们问我“我应该成为人工智能产品经理吗？”我告诉他们他们问错了问题。这是我学到的：成为 AI PM 并不是要追逐 [...]
Visto AI Image App Review: Costs, Features, and User Value
Visto Image Generator 使用 AI 将书面提示快速转换为图像。它可以帮助起草故事概念、为正在进行的工作组装视觉效果或尝试新的艺术方向。该系统提供了将思想转化为图形的实用途径。 Visto 具有可调节的功能和多样化的结果，无论用户的设计背景如何，都可以使用。它是如何运作的？ Visto 可以仅通过书面描述来创建图像，无需任何绘图或设计能力。输入文本提示来概述概念，从可用选项中选择首选视觉样式，引擎生成 [...]
#490 – State of AI in 2026: LLMs, Coding, Scaling Laws, China, Agents, GPUs, AGI
Nathan Lambert 和 Sebastian Raschka 是机器学习研究人员、工程师和教育家。 Nathan 是艾伦人工智能研究所 (Ai2) 的培训后负责人，也是《RLHF 书》的作者。 Sebastian Raschka 是《Build a Large Language Model (From Scratch)》和《Build a Reasoning Model (From Scratch)》的作者。感谢您的聆听 ❤ 查看我们的赞助商：https://lexfridman.com/sponsors/ep490-sc 请参阅下面的时间戳、成绩单，并提供反馈、提交问题、联系 Lex
IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence Volume 10, Issue 1, February 2026
1) 人工智能：人类在下一代人工智能发展中的作用作者：S. S. Arslan 页数：4 - 202) 以强化学习为重点的人工智能/机器学习的安全风险：来自网格应用程序的回顾和观点作者：K. -B. Kwon, S. Mukherjee, R. R. Hossain, V. Adetola 页数：21 - 353) 基于结构的鲁棒分形图神经网络，具有用于分子特性预测的分子指纹 BERT 作者：Y. Dong, M. Xu, L. Tang 页数：36 - 504) YOLO-ITC：一种用于实例分割的新 YOLO 方法个体树冠作者：Z. Sun, B. Xu, M. Zhang, J. Sch
Building Year-Round Retail Intelligence from Seasonal Insights
季节性波动揭示了有关需求、定价、库存和客户行为的关键信号。我们探讨零售商如何将这些季节性洞察转化为全年零售情报，从而改善高峰期之后的决策。从季节性洞察构建全年零售情报一文首先出现在 Fusemachines 上。
