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Bruker Spatial Biology：NanoString nCounter 技术
在这项 RNA-Seq 研究中，11 个匹配的 FF& FFPE 样本中只有 3 个获得了有用的结果
挫败敌人：为国防工业基地提供反情报和威胁意识
袭击发生几个月前，已获批准的学者达瑞斯·史密斯博士参加了一次国际会议。史密斯博士是无人驾驶飞行器（UAV）燃料电池技术的专家。在会议召开前的几周，史密斯博士与另一位志趣相投的研究人员互发电子邮件，后者提出了一些有趣且极具智力挑战性的问题。他们约好在会议上见面。史密斯博士与他的新朋友进行了几次交谈。他绝不会故意泄露敏感或机密信息，但通过一系列看似无辜的对话，他分享了许多细节。虽然没有一个细节是机密的，但综合起来，它们描绘出了一幅更完整的画面。碰巧的是，他的新朋友是一个外国组织的代表，该组织在贸易展上搜寻有关无人机技术和专家的信息。史密斯博士提供的线索让他们走上了实现最终目标的道路。
使用生成反事实XAI框架揭示AI-ECG
图1。显着图和GCX解释结果的示例。图1.A显示了应用于AI-ECG的显着性图，在视觉上突出了T波，因为TAVE对AI-ECG的预测特别重要。在ECG痕迹下方的热图，范围从黑色到黄色，表明每个片段的重要性不同，T波标记为至关重要。图1.B引入了生成反事实XAI（GCX）方法，说明了反事实场景中每个主要的ECG特征如何影响AI的预测。与原始的ECG（黑线）相比，蓝线代表负反事实（CF）ECG，突出了T波幅度的增加和峰值T波幅度，QRS复合物的扩大和延长的PR间隔，并且P波平坦的影响AI-ECG的影响力预测结果。
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逆势交易策略 [PDF]
趋势修正，逆势交易者视此为入市良机。想象一下，某只股票一直处于牛市行情。趋势追随者顺势而为，而逆势交易者则始终在寻找动能减弱的迹象，在修正或反转期间寻找入市点。这一策略涵盖从中期到短期的各种时间范围。事实上，有些人会持仓数周，而其他人，比如日内交易者，则会在数小时内入市并退出。如果不提及趋势跟随的工作原理，就没有比这更好的方式来解释逆势的工作原理了。毕竟，逆势交易者采取与趋势相反的方向。因此，趋势追随者关注冲动的价格变动，与大趋势保持一致，而逆势交易者则在修正走势中茁壮成长，从暂时的变化中获利。
LOCUST 定向能反无人机系统
LOCUST 系统可根据个人需求进行高度配置。该系统的模块化设计允许用户定制适合其需求的解决方案，包括系统功能，例如激光武器功率水平、电池容量、外部传感器集成和热管理系统。LOCUST 的重点是以合理的价格最大限度地提高其对客户任务的价值。我们不断投资和升级我们的能力，以确保我们的系统在日益复杂的防空环境中可靠地应对各种威胁。这确保了 LOCUST 的能力随着每次更新而不断提高。
美国的反太空能力
美国政府和私营实体长期以来一直在运营军用和民用航天器，包括全球定位系统 (GPS) 和 NASA 牵头的国际空间站，基本上没有受到其他国家干扰或攻击的威胁。随着对手太空能力的提升，美国政策制定者一直在讨论如何最好地保护美国在太空的利益和免受太空威胁，包括敌对行动以及试验或使用反太空武器产生的碎片等危害。据国防情报局称，外国政府，主要是中国和俄罗斯，已经开发出可能挑战美国太空能力的反太空武器。2020 财年 NDAA 于 2019 年成立了太空军和现任太空司令部 (SPACECOM)。太空军正在发展反太空能力，以防御和阻止潜在的对手攻击。（请参阅 CRS In Focus IF12610，国防入门：美国太空军，作者 Jennifer DiMascio。）
对抗中国在欧洲的恶意影响
准备好的声明：彼得·拉夫 哈德逊研究所欧洲和欧亚中心高级研究员兼主任 在外交事务委员会欧洲小组委员会面前 美国众议院 2024 年 9 月 11 日 对抗中国在欧洲的恶意影响 基恩主席、基廷排名成员和小组委员会的尊敬成员： 感谢你们今天有机会在你们面前作证。我的名字是彼得·拉夫。我是哈德逊研究所欧洲和欧亚中心主任，在那里担任高级研究员。我在这次证词中表达的观点是我个人的观点，不应被视为代表哈德逊研究所的观点。欧洲为何重要 今天的听证会涉及对美国至关重要的问题。一个多世纪以前，现代地缘政治之父哈尔福德·麦金德创造了一个术语来描述我们称之为欧亚大陆的相互交错的大陆。他将欧亚大陆描述为世界岛。“谁统治世界岛，”麦金德假设，“谁就统治了世界。” 1 在那个世界岛上，欧洲是美国的前沿作战基地所在地，也是我们财富和繁荣的重要来源。美国在欧洲拥有数万名永久部署的军队，遍布基地网络，保障着世界上最重要的经济关系。2 2023 年，穿越北大西洋的货物量是美国与中华人民共和国 (PRC) 贸易量的两倍多。同年，美国公司向欧洲出售了近 5000 亿美元的商品。3 欧洲也是美国原油和液化天然气 (LNG) 的主要目的地。美国向欧洲输送的天然气是向亚洲输送的两倍。最重要的是，美国和欧洲通过外国直接投资 (FDI) 实现了一体化。4 美国 60% 以上的 FDI（4 万亿美元）在欧洲；事实上，美国在欧洲的 FDI 是在亚洲的 2 到 4 倍。就欧洲而言，它在美国的投资为 3.4 万亿美元，是亚洲投资者在美国投资的三倍多。5 1 H.J.Mackinder，《民主理想与现实》（纽约：亨利·霍尔特，1942 年），150。2 军事和国防部拨款基金 (APF) 文职人员人数数据，第 I 列，第 241 行，《劳动力报告和出版物》2024 年 6 月，美国国防部，https://dwp.dmdc.osd.mil/dwp/app/dod-data-reports/workforce-reports 。5 Hamilton 和 Quinlan，《跨大西洋经济 2024》。3 Daniel S. Hamilton 和 Joseph P. Quinlan，《2024 年跨大西洋经济：美国和欧洲之间的就业、贸易和投资年度调查》，（华盛顿特区：约翰霍普金斯大学，2024 年），第 4 卷 Hamilton 和 Quinlan，《2024 年跨大西洋经济》。
美国特种作战司令部反威胁财务认证 - 联合参谋部
当前现实世界发生的事件，俄罗斯入侵乌克兰、以色列战争、中华人民共和国的威胁，再加上不断发展的技术，正在迅速改变战争的性质。主席向联合参谋部提出的问题是：“我们正在学习什么，我们正在做什么？” 在联合参谋部 J7 联合训练副局 (DDJT) 内，新的联合赋能与学习部 (JELD) 正在优化我们的分支机构、资源和联合训练赋能器（参谋长联席会议联合经验教训计划 (JLLP)、联合国家训练能力 (JNTC)、联合知识在线 (JKO) 和精英星座评估 (EC-A)），以专注于参谋长联席会议和 DJ7 的优先事项，以平衡当前和未来的联合部队战备。当今的气氛反映出，迫切需要以新的方式调整、调整和加速国防部训练、组织和装备作战人员的方式。我们必须更快地将所学知识转化为现实世界的知识（续第 2 页）
反人工智能：它是什么？你能对付它吗？
下一个循环是数据（红色），在系统首次开发和需要新的训练数据时进入。它的五个组成部分是（1）探索已经存在的数据，（2）收集所需的任何新数据，（3）整理并在必要时为给定用例标记数据，（4）转换数据以用于机器学习，（5）验证数据是否满足系统及其用户的要求。下一个循环是机器学习（绿色），在需要新的机器学习模型或模型发生更改时进入。它的四个组成部分是（1）尝试各种方法，（2）训练必要的模型，（3）评估模型的质量属性，（4）打包选定的模型以在人工智能系统中使用或提交给模型园，即精选的模型集合。