—TRILATERAL STATEMENT— First Execution of Multi-Domain Japan - ROK - U.S. Exercise FREEDOM EDGE
日本、韩国和美国于 2024 年 6 月 27 日至 29 日开始首次执行“自由边缘”演习，这是一项三边多领域演习。
Tengku Muhammad Fauzi Lawat Eksesais BADAN 1/2023
柔佛：陆军训练司令 Dato' Tengku Muhammad Fauzi Tengku Ibrahim 少将在陆军训练中心（PULADA）司令 Zulmadi Ariffin 准将和陆军训练和条令指挥总部的条令上校的陪同下（ MK PLDTD），Norulhisyam 博士上校Syuib 于 2023 年 3 月 2 日参观了位于金马士阿萨汉军营的 BADAN 系列 1/23 演习。训练指挥官听取了连指挥官战术部门负责人 Muhammad Musyawwir Che Azuan 少校的演习情况介绍，然后根据资料继续进行调查他还观看了战斗巡逻、信息传递和其他防御程序的执行情况，共有31名连长课
More flexible models with TensorFlow eager execution and Keras
生成对抗网络、神经风格迁移和自然语言处理中无处不在的注意力机制等高级应用过去很难用 Keras 声明式编码范式实现。现在，随着 TensorFlow Eage Execution 的出现，情况发生了变化。这篇文章探讨了如何在 R 中使用 Eage Execution。
Neural style transfer with eager execution and Keras
继续我们的关于将 Keras 与 TensorFlow Eager Execution 相结合的系列文章，我们展示了如何以简单的方式实现神经风格转换。基于这个易于适应的示例，您可以轻松地对自己的图像执行风格转换。
Generating images with Keras and TensorFlow eager execution
生成对抗网络 (GAN) 是一种流行的深度学习方法，用于生成新实体（通常但并非总是图像）。我们展示了如何使用 Keras 和 TensorFlow Eager Execution 对它们进行编码。
Zebra Technologies, a specialist provider of supply chain technologies, says its client Geneva10 Fulfillment (G10) is increase productivity by more than 40 percent” by implementing its warehouse automation and digitization systems. G10 selected Zebra Symmetry Fulfillment, a “comprehensive” AI-powere
AMC leadership commends USASAC on FMS work, encourages continued automation, process improvements
陆军现代化的Fire Execution软件套件的新胜利使其更近一步，以取代当前的AFATD。
SETAF-AF forensic team deploys expertise at sea, protects US and allied assets
Vicenza，意大利 - 当美国中央司令部（CENTCOM）和美国非洲司令部（非洲）确定有必要收集证据时，美国陆军的联合theat ... 亨特堡Liggett于2025年6月28日举办了第四届年度自由节，将士兵，家庭和社区聚集在一起，庆祝美国... 陆军现代化的Fire Execution软件套件的新胜利使其更近一步，以取代当前的AFATD。 宾夕法尼亚州新坎伯兰郡 - 美国陆军安全协助司令部为陆军物资司令部的克里斯·莫汉（Chris Mohan）中将提供了组织更新... sgt。换档中的首席保安人员达里奥·莱克斯（Dario Lykes）是雷德斯通阿森纳（Redstone Ar
日本福冈 - “八十年前的今天，（我的父亲，肯塔罗·托吉中尉）是涉及被俘虏的飞行员的事件中的execution子手之一，” Kats ...
HARDEN: Hardening Development Toolchains Against Emergent Execution Engines
项目负责人：Sergey Bratus 博士 赞助组织：DARPA网站：https://www.darpa.mil/program/hardening-development-toolchains-against-emergent-execution-engines 项目概要：HARDEN 将探索新颖的理论和方法，并寻求开发实用工具，以预测、隔离和缓解
Image-to-image translation with pix2pix
条件 GAN (cGAN) 可用于根据另一种对象生成一种类型的对象 - 例如，基于照片的地图或基于黑白的彩色视频。在这里，我们展示了如何使用 Keras 和 Eager Execution 实现 pix2pix 方法。
Attention-based Image Captioning with Keras
图像字幕是视觉和语言交叉领域的一项具有挑战性的任务。在这里，我们演示了如何使用 Keras 和 Eage Execution 来整合注意力机制，使网络能够专注于与当前文本生成状态相关的图像特征。
