Tomb of the Unknown Soldier Marks 100 Years Since First Guard Posting
士兵们在每个季节和暴风雨中都继续守卫着无名烈士墓，这是阿灵顿国家公墓最受尊敬的遗址之一，这提醒人们，国家有持久的承诺，纪念那些默默无闻地献出生命的人们。
Drone Dominance: Pentagon to order 30,000 one-way drones in ‘next few days’
一位国防部官员表示，国防部即将从“挑战”无人演习中选出获胜者，并在“未来五个月内”向军事单位提供成功的系统。
UAE’s defense giant EDGE Group to equip Ecuador with border protection systems
“鉴于拉丁美洲对内部安全的高需求，EDGE 在该地区的做法是强调边境管制、监视、无人机和反无人机系统、网络安全和非致命弹药，而不是更传统类型的军事装备，”一位国防分析师表示。
‘New status quo’: Germany reaches for European conventional military dominance
分析师指出，在经历了数十年的投资不足之后，柏林正在扭转局面，大幅增加国防开支，预计到 2029 年将达到每年 1500 亿欧元的高位。
Defense companies to quadruple production of ‘exquisite’ weapons: Trump
目前尚不清楚唐纳德·特朗普总统在白宫与国防高管的会面是否会推动军火生产超出先前宣布的协议。
Missile makers agree to ‘quadruple’ production, Trump says
在此消息公布之前，白宫几个月来一直向国防公司施压，要求它们更快地制造武器。
Why the US went to war without a plan to evacuate DOD civilians, contractors, and others
一位外交老手引用了行动保密的内容，并描述了事情本来可以如何变得更好。
CISA nominee: I left Coast Guard to address GOP hold
肖恩·普兰基 (Sean Plankey) 告诉 Nextgov，他正在对立法者对其造船业关系的担忧做出反应。
US and Mideast countries seek Kyiv’s drone expertise as Russia-Ukraine talks put on ice
乌克兰今年早些时候宣布，将开始出口专门用于追捕和摧毁伊朗沙赫德的低成本拦截无人机。
How Human Work Will Remain Valuable in an AI World
通往现实之路 — 第 1 集人类工作如何在人工智能世界中保持价值一文首先出现在《走向数据科学》上。
Write C Code Without Learning C: The Magic of PythoC
使用您已知的 Python 语法编译本机、独立的应用程序。无需学习 C 即可编写 C 代码：PythoC 的魔力一文首先出现在 Towards Data Science 上。
The Black Box Problem: Why AI-Generated Code Stops Being Maintainable
相同的通知系统，两种架构。非结构化生成将所有内容耦合到一个模块中。结构化生成分解为具有显式单向依赖性的独立组件。图片由作者提供 文章《黑匣子问题：为什么人工智能生成的代码不再可维护》首先出现在《走向数据科学》上。
What Makes Quantum Machine Learning “Quantum”?
今天在哪里？帖子《什么使量子机器学习成为“量子”？》首先出现在《走向数据科学》上。
LatentVLA: Latent Reasoning Models for Autonomous Driving
如果自然语言不是驾驶的最佳抽象怎么办？LatentVLA：自动驾驶的潜在推理模型一文首先出现在 Towards Data Science 上。
The AI Bubble Has a Data Science Escape Hatch
五种经典的数据科学技能正在成为科技领域最稀缺的资源。当其他人都在追逐人工智能炒作时，制定了 90 天的路线图来构建它们。人工智能泡沫有一个数据科学逃生舱口的帖子首先出现在走向数据科学上。
AI in Multiple GPUs: ZeRO & FSDP
了解零冗余优化器的工作原理、如何从头开始实现它以及如何在 PyTorch 中使用它多 GPU 中的人工智能后处理：ZeRO 和 FSDP 首先出现在《走向数据科学》上。
