Key questions, and an expert take, after US strikes Iran
本周，CNAS 的 Stacie Pettyjohn 在 The Break Out 节目中详细分析了美国对伊朗正在进行的打击。
PM Modi and Netanyahu discuss key issues to strengthen India-Israel ties
领导人讨论了加强技术、农业、水资源管理、人才合作、国防和网络安全等领域的双边关系
Robot Overlords and Red Herrings
机器人霸主和红鲱鱼萨拉·布雷迪 (Sara Brady) 星期五，02/27/2026 - 03:00 AM 关键问题是功率。如果做到这一点，机器人可能会发挥有用的作用。如果这个错误的话，这份病毒式传播的备忘录可能会被证明是有预言性的。 作者：Matt Reed
PPIC Statewide Survey: Californians and Their Government
调查的主要结果包括： 五名州长候选人在六月份的初选中几乎势均力敌，负担能力成为一个关键问题。由于对州预算的担忧，绝大多数可能的选民支持对最富有的加州人加税。在今年的国会选举投票方面，民主党人比其他党派团体更加热情。
Scientists Rewire Natural Killer Cells To Attack Cancer Faster and Harder
研究人员在 NK-92 细胞中测试了新的 CAR 设计，发现修饰后的细胞能够更有效地杀死肿瘤细胞，表现出更强的抗癌活性。 Ribeirão Preto 血液中心和细胞治疗中心 (CTC) 的研究人员正在探索癌症免疫治疗中的一个关键问题：如何“连接”工程自然杀伤 (NK) 细胞，使其做出反应 [...]
Ceteris and the optimal exercise regimen
请参阅布朗大学经济学教授艾米丽·奥斯特 (Emily Oster) 撰写的《让我们不要再从这个关于锻炼的关键问题上分心》。 Ceteris paribus 是一个拉丁短语，意思是“其他一切保持不变”或“保持所有其他因素不变”。奥斯特很好地表明，由于没有考虑到其他因素，运动研究的一些结论可能不正确。摘录：“步行比网球更好吗？跑步比游泳更好吗？以最大心率的 60-70%（称为第 2 区）进行 80% 的锻炼真的很重要吗？这些问题服务于积极参与的人群，并承诺只要掌握更多知识，就可以最大限度地提高健康水平。问题是，它们基本上不可能很好地回答，而且大多数人都无法回答这些问题。”我们得到的答案是误导性的和
Opposition demands audit of Solomon Airlines
所罗门群岛反对党领袖马修·韦尔 (Matthew Wale) 呼吁对所罗门群岛 - 所罗门航空公司 (IE, 霍尼亚拉) 进行独立审计并提供全面的财务报告，理由是这家国有航空公司存在“严重的可持续发展危机”。韦尔表示，在该航空公司临时首席执行官发表公开声明承认情况严重性之后，呼吁提高透明度。反对派领导人强调，不可持续的航线损失、收入基础减弱和竞争力下降是需要立即政府解决的关键问题......
为了加强政策制定，支持有弹性、面向未来的农村社区，北达科他州立大学 (NDSU) 和兰德公司启动了一项新的研究合作伙伴关系，重点关注劳动力发展和北达科他州面临的其他关键问题。
Future of military AI in Saudi Arabia: AI-enhanced, or AI-native?
一名沙特官员在利雅得郊外举行的世界防务展的一个小组会议上提出了这个关键问题。
The Two Traits Every Successful COVID Variant Must Have
随着人群免疫力的不断增强，了解免疫反应如何影响疾病结果和病毒进化变得越来越重要。多年的疫苗接种和反复接触使许多人对 COVID 19 有了一定程度的保护。即便如此，科学家们仍在解决一个关键问题：中和抗体与 [...]
One-on-one with Ambassador Huckabee on what's next for Gaza and the Middle East
随着特朗普政府推进重建加沙和重塑该领土治理方式的愿景，随着停火进入下一阶段，关键问题仍未解决。杰夫·贝内特与美国驻以色列大使迈克·哈卡比交谈，了解有关政府计划的更多信息。
AI Can Measure Everything, But Does It Know What Matters?
人工智能可以测量一切，但它知道什么是重要的吗？—信息图 此信息图直观地解释了人工智能跟踪的内容与真正推动业务成功的因素之间的差距。具体来说，它探讨了现代分析和人工智能驱动决策中的一个关键问题：虽然人工智能可以测量几乎所有事物，但它是否真正理解重要的事情？人工智能擅长跟踪可量化的[…]后人工智能可以测量一切，但它知道什么重要吗？首先出现在电子学习信息图表上。
