СВ Италии заключили новый контракт на поставку БМТВ «Центауро-2»
CIO财团（Consortium Iveco Oto Melara）宣布与意大利国防部国家装备局地面武器局（Segredifesa）签署供应28辆重型武器战车的合同（BMTV） “Centauro-2”配备 8x8 轮子，供国家地面部队使用。
“敏锐而专注，但有时困惑”：美联社用新的“激烈但大多是和平的”宣传来煽动情绪在上周与唐纳德·特朗普的灾难性辩论之后，民主党人争先恐后地对乔·拜登的情况进行分类，其中包括多次呼吁他退出自己政党的竞选——以及几家主要报纸的编辑委员会，而美联社刚刚放弃了自 2020 年 BLM 因警察枪击事件引发骚乱期间 CNN 的“激烈但大多是和平的” khyron 以来最具宣传性的损害控制标题。81 岁的拜登：敏锐而专注，但有时困惑和健忘 https://t.co/PhTx6aK0lW— 美联社 (@AP) 2024 年 7 月 4 日这家媒体在 2022 年初为拜登国务院的一篇攻击 ZeroHedge 的文章
Компания KNDS завершает сборку новой РСЗО EuroPULS
法德公司 KNDS 打算通过提供与以色列 Elbit Systems 联合开发的 EuroPULS GTF 8x8 MLRS，在欧洲市场与美国 M142 HIMARS MLRS 竞争。
虽然晚了一天，但我还是将 2024 年 6 月的奖励发送给了 APR 赞助人/订阅者。包括：1：一包 X-30 NASP 宣传品。七张双面 8X10 光面照片、一张双面海报、一张保险杠贴纸和一张徽章贴纸。2：Convair 的“非滑行水上飞机研究”，196。两份演示文稿；4 美元及以上的订阅者不仅可以获得清理过的 [...]
Building Your First Deep Learning Model: A Step-by-Step Guide
深度学习简介深度学习是机器学习的一个子集，而机器学习本身又是人工智能 (AI) 的一个子集。深度学习模型的灵感来自人脑的结构和功能，由多层人工神经元组成。这些模型能够通过称为训练的过程学习数据中的复杂模式，在此过程中，模型会进行迭代调整以最大限度地减少其预测中的错误。在这篇博文中，我们将介绍使用 MNIST 数据集构建一个简单的人工神经网络 (ANN) 来对手写数字进行分类的过程。了解 MNIST 数据集MNIST 数据集（修改后的国家标准与技术研究所数据集）是机器学习和计算机视觉领域最著名的数据集之一。它由 70,000 张从 0 到 9 的手写数字灰度图像组成，每张图像的大小为 28x28
Канада отправила ВС Украины первые бронемашины ACSV
6月12日，加拿大政府宣布向乌克兰捐赠首批8x8轮式ACSV（装甲战斗支援车）装甲战斗支援车。
В Румынии продолжается производство ББМ «Пиранья-5»
据5月22日至24日在布加勒斯特举行的BSDA-2024（黑海防务和航空航天）展览会上获悉，罗马尼亚武装部队目前已接收了47辆采用8x8轮式布置的Piranha-5装甲战车，该战车由以下公司生产：罗马尼亚公司 Uzina Mecanica Bucuresti (UMB)。
Clarifai 10.4: From Zero to App in 5 minutes
探索最新的 App 模板、新模型（Llama-3 70B、Llama-3 70B instruct、Llama-3 8B instruct、Mixtral8x22B、Command R plus 等）以及其他改进和错误修复。
Консорциум CIO отправляет в Бразилию первые БМТВ «Центауро-2»
Консорциум Iveco-Oto Melara (CIO) отправляет в Бразилию первые две заказанные СВ Бразилии бронемашины с тяжелым вооружением «Центауро-2» с колесной формулой 8x8.
Remote Teaching and Learning Made Easier
在新冠疫情期间，全球转向在线学习，这可能是许多教育机构未来的新常态。然而，将讲座录制并上传到学习管理系统 (LMS) 可能不足以提供全面的教育。事实上，大学还需要考虑与老师的课堂互动、同伴学习和基于团队的项目。机构、教授和导师可以做些什么来改变他们的在线教学方式？以下是七个实用技巧：1. 保持简单在 LMS 上组织内容，使其易于查找和遵循。使用广泛可用的技术（但不要太多！）进行现场授课，并配备共享屏幕设施和聊天功能。Zoom 和 8x8.vc 是不错的选择。提供虚拟环境，这样学生就不需要安装特定学科领域的软件。系统地分享外部资源，如真实案例研究、练习题和播客，以进一步加深对主题的理解。2.促进
Understanding Convolutional Neural Networks (CNN) with an example
完成 Coursera 深度学习专业课程 #4 后，我想写一个简短的总结来帮助大家理解/复习卷积神经网络 (CNN) 的概念。让我们通过一个例子来理解 CNN - 图 1。CNN 示例 - 来源：Coursera DL Specialization假设您有一个 32x32 的图像，其中包含从 0 到 10 的数字，具有 3 个通道 (RGB)。您将它通过第一个卷积层 (CL1) 中大小为 f 的过滤器。过滤器的输出图像的大小是多少？输出图像的大小通过以下公式计算：来源：Medium 在我们的例子中，假设填充为 0 且步幅为 1。上述公式得出图像的高度和宽度的输出大小均为 28x28。好吧，这是
Complexity of Linear Regression related to Neural Networks
Udacity 深度学习课程的作业 #1 让你了解到，逻辑多项式（线性）回归模型可能无法提供非 MNIST 数据集分类问题所需的最佳准确度。让我们将逻辑多项式模型视为一种算法，并尝试计算它的复杂度。这里要考虑的两个参数是 W - 权重矩阵和 b - 具有 1 层的偏差矩阵。想象一下，输入图像是 28x28 图像，输出是 10 类向量。输入图像将被拉伸为输入到每个单元的单个像素。这使得输入层尺寸为 28x28。参数 W 的尺寸变为 (28x28)x10，它被添加到 10x1 偏差矩阵中。参数总数为：28x28x10+10 = (N+1)*K，其中 N 是输入数，K 是输出数。另一种理解方式是 -
Алгоритм Google создает изображение из картинки в разрешении 8х8 пиксел
Google 之前的 RAISR 实验显示了图像细节和清晰度的改进，Google Brain 研究团队的一份新报告展示了机器学习算法如何提供全新水平的视频处理。
