The real problem with defence against drones
.关于真正的无人机问题的博客文章已经过期了，因为我没有看到任何迹象表明真正的问题是公众讨论的一部分。结果，资源严重错配。想象一下您正在驾驶一辆汽车穿越典型的欧洲风景。顺便说一句，这里的景观与军事训练场非常不同。这里有树木、灌木丛、靠近道路的沟渠、建筑物、长有高大（超过 30 厘米高）农作物的田野、每个村庄都有足够的车库来隐藏一个 SUV 移动公司，周围还有废品。你经过其中一棵数不清的树时，它仍然在 50 m 之外。您的车辆配备了各种可以想象到的无人机检测传感器，例如可见光谱光学、NIR、MWIR、LWIR、mmW 雷达、声学、宽带频率分析仪。四轴飞行器在 100 m 高度伴随您的车辆，它会识别
Building Supercharger: How Rocket Close optimized title operations with agentic AI
在本文中，我们将探讨 Rocket Close 如何使用 Strands Agent、大型语言模型 (LLM)、Amazon Bedrock、Amazon Bedrock 知识库和模型上下文协议 (MCP) 工具构建解决方案。我们将介绍解决方案的功能、技术堆栈的基本原理、经验教训以及 Rocket Close 的业务影响。
