Medal of Honor Monday: Army Sgt. William Shemin
陆军中士。步枪手威廉·谢明 (William Shemin) 因在第一次世界大战法国作战中表现出的非凡英雄行为，于 2015 年被追授荣誉勋章。
Precision, Attitude Defines Silent Drill Platoon
被分配到华盛顿海军陆战队军营静默训练排的海军陆战队员必须表现出在世界舞台上执行日常任务所需的纪律、精确性和坚定不移的专注力。
Army needs ‘comprehensive missile defeat strategy’ to address air defense challenges
“我们需要一个更全面的导弹击败战略，重点关注拦截器，[但也]同样关注非动能效应，包括电子战和定向能，以及 C2 中的目标类型……这将使我们能够利用这些数据做出更快地打击目标的决策，”SMD 负责人约翰·拉弗蒂中将表示。
Agentic AI turning Zero Trust cybersecurity ‘on its head’
一位情报界高级官员表示，政府可能需要为人工智能代理开发数字出生证明。
‘No such thing as a regional conflict anymore,’ STRATCOM chief says
海军上将警告说，互联网、社交媒体、网络和人工智能将战争的影响远远超出了战场。
Germany and the Netherlands buy 69 more RCT30 infantry fighting vehicles
制造商 KNDS 表示，它已开发出 Boxer RCT30 作为德国新型“中型部队”的“骨干”。
How Congress is reshaping the administration's FY27 budget
众议院和参议院的四个委员会中的三个已经对支出提案进行了标记。这就是他们想要的。
The government was ready to expand its voting-security work. Then it pulled the plug
网络安全高管描述了当他们的调查结果不支持选举操纵的说法时出现的政治压力。
Australia to buy sophisticated US air-to-air missiles
澳大利亚将成为美国高度机密的 AIM-260A 联合先进战术导弹的第一个出口客户。
Japan’s 2026 defense white paper highlights ‘new era of crisis’ in Indo-Pacific
日本 2026 年防卫白皮书称中国是世界“最大的战略挑战”，并指出北京与莫斯科扩大了合作。
Should AI Developers Make the Switch from Polars to Pandas?
并非所有 Python 数据库都是一样的！这篇文章人工智能开发人员应该从 Polars 切换到 Pandas 吗？首先出现在《走向数据科学》上。
How to Effectively Deploy Code With Claude Code
了解如何优化编码代理的 CI/CD 管道《如何使用 Claude Code 有效部署代码》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Building an Agent-Ready Data Warehouse: What Traditional Architectures Do Wrong
授予 AI 代理访问数据仓库的权限并不会自动使其为代理做好准备。真正的挑战在于教导代理数据的含义以及数据何时足够可靠可以使用。文章《构建代理就绪的数据仓库：传统架构做错了什么》首先出现在《走向数据科学》上。
Variational Autoencoders (VAEs) Explained: From Theory to ELBO and the Reparameterization Trick
清晰、以数学为先的 VAE 如何学习生成新数据后变分自编码器 (VAE) 解释：从理论到 ELBO 和重新参数化技巧首先出现在《走向数据科学》上。
The Budget Split That Explains Itself
如何在不失去解释结果的影子价格的情况下实现预算多元化《解释自身的预算分割》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Stop Calling the First Significant Day a Win
检查 A/B 测试直至其超过 p < 0.05，可以将名义上 5% 的假阳性率变为近 28%。我使用种子模拟来显示损害有多大，并比较保持早期停止诚实的修复方法。停止称第一个重要的日子为胜利的帖子首先出现在走向数据科学上。
SPP-Net Paper Walkthrough: Breaking the Fixed-Size Constraint
了解空间金字塔池化如何通过从头开始的 PyTorch 实现使 CNN 能够处理任何图像大小SPP-Net 后论文演练：打破固定大小约束首先出现在《走向数据科学》上。
