Medal of Honor Monday: Army Sgt. William Seay
陆军中士。威廉·韦恩·西伊（William Wayne Sey）冒着多次生命危险，拯救他的同志，因为在越南战争的一项重要任务中，他们的车队受到了伏击。
Digital Imagery Pioneers Were Also Sailors
海军资深乔治·E·史密斯（George E. Smith）和威拉德·S·博伊尔（Willard S.
DOD Lends Authenticity to Military Aspects of Disney's 'Elio'
国防部与好莱坞合作，创造了电影魔术，并在迪士尼的新皮克斯电影《埃利奥》中为军事生活带来了真实性，讲述了一名军事孩子。
Trichodrymonia glutinosa J.L.Clark＆Clavijoin Clark et Clavijo。 2025。doi：doi.org/10.1002/njb.04928 researchgate.net/publication/394385425abstractfield探险哥伦比亚安第斯山脉西部的探险队导致了trichodrymonia（gesneriaceae）的新物种。 Trichodrymonia glutinosa J.L.Clark＆Clavijo是从Cordillera西部的西部安第斯斜坡上描述的，沿着Cali和Buenaventura之间的旧高速公路。
最近，安德鲁·杨（Andrew Young）从Facebook页面上向我发送了有关零战斗机飞行员的上述图像。这是Tadaichi Hayashi的一幅画，他是一位艺术家，他于1942年访问了拉巴尔。我以前看过它是日本书籍，它是从“敌人的轰炸下绘画”绘制的 - 在战斗中在拉巴尔（Rabaul）绘制的素描”，首先引起了2000年的注意。这是一个“清洁”和“冷却器”的图像，而没有最近共享的副本的淡黄色种姓。插图中的零似乎显示出灰绿色的颜色，正如已故的戴维·艾肯（David Aiken）强烈提倡的那样，他们有时断言是Kariki 117颜色M1。这不太可能，因为1941年底/1942年初举行的零横梁伪
The Elusive Definition of ‘Deepfake’
来自德国的一项引人注目的新研究批评欧盟 AI 法案对“深度伪造”一词的定义过于模糊，特别是在数字图像处理的背景下。作者认为，该法案强调内容与真实人物或事件相似——但可能看起来像是假的——缺乏清晰度。他们还强调，该法案的[…]文章“‘Deepfake’ 的难以捉摸的定义”首先出现在 Unite.AI 上。
Watermarking for AI Text and Synthetic Proteins: Fighting Misinformation and Bioterrorism
Nataliya Smirnova 在 UnSplash 上拍摄的彩色病毒突变图像 人工智能文本和合成蛋白的水印 机器学习工程师了解人工智能在生物领域的应用 错误信息和生物恐怖主义并不是新威胁，但它们的规模和易用性迅速增加。法学硕士让制造挑拨离间自主聊天机器人变得轻而易举，而生成蛋白质设计模型则大大扩大了能够进行生物战的参与者的数量。作为一个社会，我们需要的工具多种多样，但一个重要的组成部分是我们检测它们存在的能力。这就是水印的作用所在。水印或数字水印与用来劫持您孩子的学校照片的物理水印不同，是一种用于识别所有权的秘密信号。有效的水印必须坚固耐用，经得起修改，同时在没有专门方法的情况下无法被检
Gorareduvius gajarrangarnangTatarnic, Chacón & Soley, 2024 DOI: 10.54102/ajt.2tjbqAbstract一种新的刺客虫种，Gorareduvius gajarrangarnang sp。十一月使用数字图像、扫描电子显微照片和 X 射线显微断层扫描对西澳大利亚金伯利地区进行了描述。描述了该物种的自然历史和捕获猎物，揭示了粘性 Triodia 树脂在捕获猎物中的用途。这只是澳大利亚 reduviid 使用树脂的第二个记录实例。Gorareduvius gajarrangarnang sp. 的现场观察。十一月在东金伯利地区
ML Metamorphosis: Chaining ML Models for Optimized Results
知识提炼、模型压缩和规则提取的通用原则图 1。此图像和其他图像均由作者在 recraft.ai 的帮助下创建机器学习 (ML) 模型训练通常遵循熟悉的流程：从数据收集开始，清理和准备数据，然后进行模型拟合。但如果我们可以进一步推进这个过程会怎样？正如一些昆虫在成熟之前会经历剧烈的变化一样，ML 模型也可以以类似的方式进化（参见 Hinton 等人 [1]）——我称之为 ML 蜕变。此过程涉及将不同的模型链接在一起，从而产生最终模型，该模型的质量明显优于从头开始直接训练的模型。其工作原理如下：从一些初始知识（数据 1）开始。在此数据上训练 ML 模型（模型 A，例如神经网络）。使用模型 A 生成
