DTMS Training and Readiness Dashboards; eMILPO and DTMS Single Point Training Data Entry
1月10日，培训管理理事会（TMD）发布了数字培训管理系统（DTMS）的新培训和准备仪表板。此次升级使旅级及以下用户能够直接访问、查看和管理主要...
Soldier Training Data Entry Moves from eMILPO to DTMS
从 2019 年 1 月 11 日开始，HRC 用于士兵记录简报的士兵训练数据以及 E4 - E5 的晋升点工作表（即 APFT 分数、AR 600-9 测试结果和个人武器资格）将收到电子版...
AFIMSC seeks I-WEPTAC topic inputs
空军设施和任务支援中心的组织者为空军官兵提供了一个机会，通过提交第三届年度设施和任务支援武器和战术会议的主题，帮助塑造战斗支援的未来。
该帖子最初出现在金融爱好者上。上周，我认为盖特纳的银行救援计划（PPIP）保留了奥巴马的政治资本，以供他的其他部分议程。尽管将一些银行国有化的替代方案可能更有效，最终是必要的，但现在奥巴马判断这样做的政治成本也是如此[…]邮政输入：医疗改革首先出现在附带的经济学家身上。
Soldier Input Helps JLENS System Design
早期的用户评估类似于踢新车的轮胎。 ItAca,!a,,cs 最适合设计师在最终产品之前获得用户Aca,!a,,cs 输入。
Oil in the Sea - Inputs, Fates, and Effects
每年因人类活动而进入北美海域的 2900 万加仑石油中，近 85% 来自陆地径流、受污染的河流、飞机、小船和摩托艇，而不到 8百分比来自油轮或管道泄漏。
How ISRO Chandrayaan-4 will Contribute to Global Space Exploration
Chandrayaan-4：印度的下一个月球传教士不仅落在月球上，而且还sc着宝贵的月球土壤，并将其安全地交给地球。欢迎来到印度在太空探索方面大胆飞跃的Chandrayaan-4。在其前任的胜利中，这项样本返回的任务将揭开隐藏在月球阴暗的南极中的秘密，古老的冰可能会为我们太阳系的过去提供线索。 Chandrayaan-4的复杂的对接演习，机器人采样臂和精确的重新输入胶囊展示尖端技术，它将突破较小的预算可以实现的界限。当我们与全球科学家分享这些月球宝藏时，印度将巩固其作为国际太空努力的关键合作者的作用。 Beyond the data and the samples, Chandrayaan-4
FastSAM for Image Segmentation Tasks — Explained Simply
图像分割是计算机视觉中的一项流行任务，其目的是将输入映像划分为多个区域，每个区域代表一个单独的对象。过去的几种经典方法涉及采用模型骨干（例如U-NET）并在专用数据集上进行微调。虽然微调效果很好，但GPT-2和[…]图像分割任务的FastSAM的出现 - 首先出现在数据科学上。
本报告是基于以下个人的输入和分析的协作努力。在Pewresearch.org/internet上在线查找相关报告。主要研究人员Jeffrey Gottfried，互联网和技术研究副总监Eugenie Park，研究助理莫妮卡·安德森（Monica Anderson），互联网和技术研究研究团队董事Colleen McClain，高级研究人员Faverio，研究助理Olivia Sidoti，研究分析师编辑和图形[…] Post Persectment [...] Post Persectment [...]首次出现在Pew Research Center上。
How To Start Email Marketing For Free In 2023
电子邮件营销非常适合与您的访问者建立联系，为他们提供最新的更新，建立牢固的关系并让他们购买您的产品。电子邮件营销涉及创建一种表格，人们可以在其中输入电子邮件以注册您的新闻通讯。电子邮件营销是数字营销的主要领域。有许多电子邮件[…]如何在2023年免费启动电子邮件营销的帖子首先出现在Flashlearners上。
Chinese Scientists Develop Breakthrough Catalyst for Clean Propane Conversion
科学家开创了一种在近室温度下转化丙烷的水和轻驱动方法，为可持续的低能催化打开了大门。丙烷脱氢（PDH）是一种化学过程，需要大量的热量输入，通常在使用传统的热催化方法进行时，通常需要高于600°C的温度。这些高温提出了几个问题，包括高[...]
Control your computer with your mind? Meta's working on that
如果您不必触摸屏幕或在键盘上输入该怎么办？
ClassDojo For Districts Unveils New Features For 2025–26 School Year
使用客户输入构建，ClassDojo的新工具统一了沟通，简化监督，并介绍AI，以节省教师的时间，同时帮助地区无需支付预算不确定性。
Can External Validation Tools Can Improve Annotation Quality for LLM-as-a-Judge
对模型响应的成对偏好被广泛收集，以评估和提供大型语言模型（LLMS）的反馈。给定两个对同一输入的替代模型响应，人类或AI注释者选择``更好''响应。这样的数据可以在很难获得传统硬编码指标的域中提供反馈信号（例如，聊天互动的质量），从而帮助衡量模型进度或模型微调（例如，通过从人类反馈中的增强型RLHF学习，RLHF）。但是，对于某些域而言，在…
FastVLM: Efficient Vision Encoding for Vision Language Models
视觉语言模型（VLMS）可与文本输入一起视觉理解。它们通常是通过将视觉令牌从验证的视觉编码传递到预处理的大型语言模型（LLM）通过投影层来构建的。通过利用视觉编码器的丰富视觉表示以及LLM的世界知识和推理能力，VLM可用于广泛的应用程序，包括可访问性助手，UI导航，机器人技术和GAMING.VLM精度通常可以通过更高的输入图像解决，可以在精确的情况下提高精确折磨，> vlm的精度可以提高。
When LLMs Try to Reason: Experiments in Text and Vision-Based Abstraction
大型语言模型可以学会从几个示例中抽象地推理？在本文中，我通过在抽象网格转换任务上测试基于文本的（O3-MINI）和具有图像能力的模型（GPT-4.1）模型来探讨这个问题。这些实验揭示了当前模型依赖于模式匹配，程序启发式和象征性快捷方式而不是强大的概括的程度。即使有多模式输入，推理也经常在微妙的抽象面前分解。结果为使用LLM的当前功能和局限性提供了一个窗口。当LLMS尝试推理的帖子：基于文本和视觉的抽象中的实验首先出现在数据科学方面。
