働く人の飲酒量とリスク認識：適正化に気づくのはどのような人か
■概要 厚生劳动省建议优化饮酒量，指出当男性每天的纯酒精摄入量超过 40 克、女性每天的纯酒精摄入量超过 20 克或更多时，患生活方式相关疾病的风险就会增加。然而，从事危险饮酒的人群比例并没有改善。在本文中，我们利用针对员工的调查数据，从身体状况不佳、体检史和健康素养水平较高等方面，分析了哪些类型的高危饮酒人群意识到“需要适量饮酒”。 ■目录 1 - 简介 - 优化饮酒量的挑战 2 - 实际饮酒状况和优化饮酒量的方法 1 |本次调查中优化饮酒量的方法 2 |认为需要“优化饮酒量”的人的特征 3 - 总结 - 只有在健康状况不佳后才认识到优化饮酒量的必要性 厚生劳动省将“男性每天 40 克以上、
在这篇博文中，我们探讨了 TR 如何通过 Open Arena 解决关键业务用例，Open Arena 是一种高度可扩展且灵活的无代码 AI 解决方案，由 Amazon Bedrock 和其他 AWS 服务（例如 Amazon OpenSearch Service、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon DynamoDB 和 AWS Lambda）提供支持。我们将解释 TR 如何使用 AWS 服务来构建此解决方案，包括架构的设计方式、它解决的用例以及使用它的业务配置文件。
How Amazon Search increased ML training twofold using AWS Batch for Amazon SageMaker Training jobs
在本文中，我们向您展示 Amazon Search 如何利用 AWS Batch 进行 SageMaker 训练作业来优化 GPU 实例利用率。该托管解决方案使我们能够在 P5、P4 等 GPU 加速实例系列上协调机器学习 (ML) 训练工作负载。我们还将提供用例实现的分步演练。
Army wants to buy one million drones over next two to three years
一位陆军发言人告诉 Breaking Defense，无人机采购量的增加将通过一项名为 SkyFoundry 的新试点计划来实现，该计划由陆军物资司令部牵头。
在这篇文章中，我将介绍一种基于“另类”范式的强化学习 (RL) 算法：分而治之。与传统方法不同，该算法不是基于时间差（TD）学习（存在可扩展性挑战），并且可以很好地扩展到长视野任务。我们可以基于分而治之进行强化学习（RL），而不是时间差（TD）学习。问题设置：离策略RL我们的问题设置是离策略RL。让我们简单回顾一下这意味着什么。强化学习中有两类算法：在策略强化学习和离策略强化学习。同策略 RL 意味着我们只能使用当前策略收集的新数据。换句话说，每次更新策略时我们都必须丢弃旧数据。像 PPO 和 GRPO 这样的算法（以及一般的策略梯度方法）就属于这一类。离策略 RL 意味着我们没有这个限制：我
上周我在 Twitter 上发布的一些有趣链接（我还在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：提示注入是 AI 浏览器实现的新攻击媒介：https://www.theregister.com/2025/10/28/ai_browsers_prompt_injection/使用 AI 正在改变我们的大脑使用语言的方式： https://www.rnz.co.nz/life/wellbeing/how-generative-ai-could-change-how-we-think-and-speakAI正在让富人和强者变得更富有、更强大：htt
Lean Palletizing: Your workers' best PAL
探索精益码垛：PAL Ready（Robotiq 的生产就绪码垛机）和 PAL 系列（通过可配置的标准模型和模块进行模块化码垛）。凭借紧凑的占地面积、32 kg（70 lb）的有效负载、13 个周期/分钟的吞吐量以及高达 3 m（118 英寸）的堆叠高度，您可以在第一天进行部署，无需进行工程设计。
Daily flight cancellations top 2,000 for first time since start of shutdown air traffic cuts
美国航空公司周日取消了 2,100 多个航班，交通部长肖恩·达菲 (Sean Duffy) 警告称，如果联邦政府关门持续到繁忙的感恩节旅游假期，全国各地的空中交通可能会“放缓”。
Tariffs Likely To Be Overturned…
我已经思考总统第二任期的关税政策大约 8 个月了。甚至在 4 月 2 日解放日之前，它们对我来说就显得非法。我曾多次写过这件事；我找到了为上诉案件辩护的律师尼尔·凯蒂尔 (Neal Katyal)，并邀请他作为 Masters 节目的嘉宾……阅读更多 关税可能被推翻的帖子……首先出现在《大图片》上。
Speaking of debt: Framing, guilt, and economic choices
在许多日耳曼语言（英语、德语、荷兰语、瑞典语和冰岛语）中，债务意味着罪恶。 Cevat Giray Aksoy、Mathias Dolls、Justyna Klejdysz、Andreas Peichl 和 Lisa Windsteiger 调查了人们厌恶债务是否是因为这个含义：在许多日耳曼语言中，常用的“债务”一词也意味着“罪恶”，它带有强烈的道德内涵。评论员 [...]
Hanwha Ocean inks Strategic MoU with Naval Group and MBDA
韩国造船厂 Hanwa Ocean 今天在泰国曼谷举行的 2025 年国防与安全会议期间与法国造船厂海军集团和欧洲导弹制造商 MBDA 签署了谅解备忘录 (MoU)。作为谅解备忘录的一部分，海军集团将提供其 SETIS 作战管理系统，MBDA 将提供一系列海军导弹系统……韩华海洋与海军集团和 MBDA 签署战略谅解备忘录后，首先出现在《海军新闻》上。
Cohort and Hanwha Ocean sign MoU to Pursue Thai Frigate Program
独立国防技术集团 Cohort plc 今天在泰国曼谷举行的 Defence & Security 2025 上与韩国造船商 Hanwha Ocean 签署了一份谅解备忘录 (MoU)。 Cohort新闻稿该协议标志着两家公司提供创新且具有成本效益的防御技术的雄心，以满足...Cohort和韩华海洋签署谅解备忘录以推行泰国护卫舰计划首先出现在《海军新闻》上。
Russia Reveals Newly Superior T-90M with Area-M APS for Frontline Fight!
俄罗斯展示了用于前线战斗的配备区域 M APS 的新型高级 T-90M！ – 俄罗斯推出了配备Area-M实时防护系统（APS）的T-90M坦克，旨在对抗反坦克导弹和火箭弹。尽管T-90M的装甲性能优越，但它在乌克兰却遭受了惨重损失，在无人机和精确打击方面表现不佳。早期的装甲升级失败，迫使俄罗斯采取积极的安全措施。但是Area-M就足够了吗？观看完整视频！ 00:35 – T-90M 及其局限性 02:01 – Area-M APS：选项和功能 03:55 – Area-M 足够吗？ 05:32 – 战略和地缘政治影响 发现更深入的见解 俄罗斯后展示了用于前线战斗的配备区域 M APS 的新型
R v Allison, 2025 CMAC 3 - Jurisdiction of military courts over civilians
2025 年 11 月 6 日星期四，加拿大军事上诉法院 (CMAC) 就 R v Allison, 2025 CMAC 3 案作出判决。上诉人的律师对此并不感到意外。上诉听证会结束后，律师预计法院将推翻 R v Wehmeier, 2014 CMAC 5。法院由首席大法官 Gleason 组成的令人印象深刻的小组组成，并由 Stratas 和 Trotter JJA 陪同，但没有明确表示它正在推翻 Wehmeier。然而，从上诉人的角度来看，显然是这样的。判决书并不是特别长。一些观察家可能会对判决中缺乏有关《军人纪律守则》对平民管辖权历史的讨论感到失望。他们的失望是有道理的。同样，对这一主题
Turning Indigenous Territories From ‘Sacrifice’ Zones to Thriving Forest Ecosystems
印度斯利那加和巴西贝伦，11 月 8 日 (IPS) - 全球领土社区联盟 (GATC) 和 Earth Insight 的一份报告描绘了一幅鲜明的图景：采掘业、森林砍伐和气候变化如何共同威胁到世界上仅存的完整热带森林和保护这些森林的土著人民。阅读全文：“让土著领土不再被‘牺牲’”繁荣森林生态系统的区域”，globalissues.org →
Metrics That Really Matter: How Top Learning Teams Measure Success
许多学习和发展团队对数据充满信心，但只有少数团队能够证明培训如何提高收入、保留率或质量。了解哪些指标真正能引起领导者的共鸣，如何从第一天起就将它们与 KPI 保持一致，以及为什么基线和控制组会改变 ROI 对话。这篇文章首先发表在 eLearning Industry 上。
40+ AI Prompts For Instructional Designers: From Storyboards To Scenario-Based Learning
通过面向教学设计师的 41 条 AI 提示，提升您的教学设计工作流程。从故事板到基于场景的学习，这些即用型提示可帮助您更快地创建引人入胜的课程、生成评估，并与您的 LMS 和创作工具无缝集成。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
eLearning Industry's Guest Author Article Showcase [October 2025]
如何在预算紧张的情况下设计电子学习？设计认证计划时应遵循哪些步骤？这些客座作者文章涵盖了最新的 L&D 趋势。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
