LMm关键词检索结果

thales lmm:轻型导弹如何变成战略性游戏规则改变

Thales LMM: How a Lightweight Missile Became a Strategic Game-Changer

是由法国国防巨头Thales开发的,轻量级的多重导弹(被称为英国服务中的Martlet)旨在应对现代威胁,例如无人机,游荡的弹药和巡航导弹。虽然紧凑且相对便宜,但其发展历史充满了创新,其未来似乎同样雄心勃勃。 LMM迅速证明,即使轻型导弹系统也可以在全球战场上发挥决定性作用。导弹成为头条新闻,很少有小型导弹在国际头条新闻中占主导地位,国际标题通常用于核武器或远程系统等战略武器。但是在2025年初,英国Primeth Post Thales LMM:轻型导弹如何成为战略性游戏改变者,首先出现在战斗运营商中。

独立研究对Malmmstrom空军基地的非霍奇金淋巴瘤发出警报

Independent Study Raises Alarm About Non-Hodgkin Lymphoma at Malmstrom Air Force Base

一项新的独立学术研究,研究了蒙大拿州马尔姆斯特罗姆空军基地服役的人中的一种血液癌,发现与更广泛的人口相比,在年轻人中被诊断出服务成员,这是一个显着的启示,因为社区担心他们的癌症和疾病可能与他们的服务有关。

乌克兰战争是地狱的无人机战争

The Ukraine War Is the Drone War From Hell

摘要和要点:乌克兰的战争已成为无人机战争的探索基础,双方都广泛部署无人机进行侦察和直接攻击。 -Ukraine面临着压倒性的无人机威胁 - 包括伊朗制造的Shahed Grones,他的反应是从法国国防公司Thales购买了5,000枚轻型多功能导弹(LMM)。 - 激光引导的LMM,轻巧且高度机动,[…]乌克兰战争是地狱中的无人机战争,首先出现在19 fortyfive上。

Malmmstrom空军训练灰熊锻炼期间的主动射手反应

Malmstrom Airmen train active shooter response during Grizzly Rampart exercise

第341个医疗小组现场响应小组倾向于在灰熊训练期间受害者

引入了欧元区经济下降的催化剂?欧元的影响:从现代货币理论(MMT)角度来看的分析 - 吉姆·伯恩

The Introduction of the Euro–A Catalyst for Eurozone Economic Decline? The Effects of the Euro: An Analysis from a Modern Monetary Theory (MMT) Perspective — Jim Byrne

“…每当我研究欧洲数据时,我都认为欧洲货币联盟(EMU)是从现代货币理论(MMT)的角度来看的。 MMT经济学家Bill Mitchellmmt101.org-学习现代货币理论(MMT)欧元的引入 - 欧元区经济下降的催化剂?

什么是大型多模态模型 (LMM)?

What are Large Multimodal Models (LMMs)?

大型多模态模型 (LMM) 是人工智能 (AI) 的一场革命。与在单一数据环境(例如文本、图像或音频)中运行的传统 AI 模型不同,LMM 能够同时创建和处理多种模态。因此,可以生成具有情境感知多媒体信息的输出。本文的目的是解开 […]

政府计划发布光伏电池 ALMM,推动印度绿色能源转型

Govt plans to issue ALMM for PV cells to push India's green energy transition

2019 年 ALMM 命令(清单 I)指定了太阳能光伏组件的型号和制造商,而清单 II 将确定并包括太阳能光伏电池的型号和制造商

政府提出修正案草案,将太阳能电池纳入 ALMM

Govt floats draft amendment to include solar cells in ALMM

该部还寻求利益相关方的回应,回应可在 2024 年 10 月 6 日之前发送。到目前为止,印度制造的模块是 ALMM 的一部分

英国向乌克兰提供轻型多用途导弹

UK to Provide Lightweight Multirole Missiles to Ukraine

英国宣布以 1.62 亿美元的合同供应 650 枚轻型多用途导弹 LMM

我们准备好进行多图像推理了吗?推出 VH:Visual Haystacks 基准测试!

Are We Ready for Multi-Image Reasoning? Launching VHs: The Visual Haystacks Benchmark!

人类擅长处理大量视觉信息,这是实现通用人工智能 (AGI) 的关键技能。几十年来,人工智能研究人员开发了视觉问答 (VQA) 系统来解释单个图像中的场景并回答相关问题。虽然基础模型的最新进展大大缩小了人类和机器视觉处理之间的差距,但传统的 VQA 仅限于一次推理单个图像,而不是整个视觉数据集合。这种限制在更复杂的场景中带来了挑战。例如,辨别医学图像集合中的模式、通过卫星图像监测森林砍伐、使用自动导航数据绘制城市变化、分析大型艺术收藏中的主题元素或从零售监控录像中了解消费者行为等挑战。这些场景中的每一个不仅需要对数百或数千张图像进行视觉处理,还需要对这些发现进行跨图像处理。为了弥补这一差距,本项

#169 – Ryan Hall:从第一原理解决武术问题

#169 – Ryan Hall: Solving Martial Arts from First Principles

瑞安·霍尔 (Ryan Hall) 是一名武术家、巴西柔术黑带,也是 UFC 中不败的 MMA 拳手。请查看我们的赞助商来支持此播客:- Indeed:https://indeed.com/fridman 可获得 75 美元信用额度- Audible:https://audible.com/lex 可获得每月 9.95 美元,为期 6 个月- ExpressVPN:https://expressvpn.com/lexpod 并使用代码 LexPod 可免费获得 3 个月- LMNT:https://drinkLMNT.com/lex 可获得免费样品包剧集链接:Ryan 的推特:https://

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