101st Airborne Soldiers test electronic warfare tech with Infantry Squad Vehicle
路易斯安那州波尔克堡 — 第 101 空降师（空中突击师）本月在陆军转型方面又迈出了重要一步，来自多功能部队的士兵...
Get to your first working agent in minutes: Announcing new features in Amazon Bedrock AgentCore
今天，我们推出了新功能，可进一步简化代理构建体验，消除基础设施障碍，这些障碍会在代理开发的每个阶段（从第一个原型到生产部署）减慢团队的速度。
战争部长皮特·赫格斯 (Pete Hegseth) 在社交媒体上发布的视频中表示，每年接种流感疫苗不再是强制性的。这项新规定是在部门针对 COVID-19 疫苗做出类似努力之后出台的。
Italy lists Ukraine among top buyers for arms, while eyeing drone deal
2025 年，基辅一跃成为意大利第四大军事装备进口国，出口额达到 3.49 亿欧元（4.09 亿美元），前一年名列前十名。
OMB director rebukes shipbuilders over production delays
OMB 主任 Russ Vought 指出，大量造船积压是国防承包商从项目延迟中受益的一种方式。
Pentagon officials broadly detail $55 billion drone plan under DAWG
大部分资金以和解形式提供，该部门还为拟议提高其战略资本办公室贷款计划做出了赌注。
Navy secretary leaving the Pentagon, ‘effective immediately’
据传，他的离职是在海军与伊朗作战并推出拟议预算之际发生的。
How to Run OpenClaw with Open-Source Models
通过替代法学硕士运行 OpenClaw 助手如何使用开源模型运行 OpenClaw 帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Correlation vs. Causation: Measuring True Impact with Propensity Score Matching
了解倾向得分匹配如何揭示观察数据中的真正因果关系。通过寻找“统计双胞胎”，我们消除了选择偏差，以揭示您的干预措施和业务决策的真正影响。相关性与因果关系后：用倾向得分匹配衡量真实影响首先出现在走向数据科学上。
Using Causal Inference to Estimate the Impact of Tube Strikes on Cycling Usage in London
将免费使用的数据转化为假设就绪的数据集《使用因果推理来估计伦敦地铁罢工对自行车使用的影响》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Git UNDO : How to Rewrite Git History with Confidence
对于任何在团队中工作的数据科学家来说，能够撤消 Git 操作可以成为救星。本实用指南将教您拯救世界所需的一切知识。Git UNDO ：如何自信地重写 Git 历史一文首先出现在 Towards Data Science 上。
DIY AI & ML: Solving The Multi-Armed Bandit Problem with Thompson Sampling
如何在 Python 中构建自己的 Thompson 采样算法对象并将其应用到假设的实际示例中 DIY AI 和 ML：用 Thompson 采样解决多臂强盗问题一文首先出现在《走向数据科学》上。
我最近受邀加入一个应用程序，该应用程序将向我支付加密货币，以拍摄我自己执行诸如将食物放入碗中、用微波炉加热，然后将其取出等任务的过程。另一个网站建议我尝试一款新游戏，在其中我可以远程控制中国深圳的机械臂，因为它完成了谜题并......
Dark Factories: Rise of the Trycycle
以下文章最初出现在“Dan Shapiro 的博客”上，经作者许可转载于此。公司现在正在生产“黑暗工厂”——将规格转化为运输软件的引擎。实现可能很复杂，有时涉及疯狂麦克斯隐喻。但他们不必这样。如果你想要一个五分钟工厂，[...]
AI latency is a business risk. Here’s how to manage it
当一家大型保险公司的人工智能系统需要数月时间才能解决本应在数小时内解决的索赔时，问题通常不是孤立的模型。这是围绕模型的系统以及系统在每一步引入的延迟。企业人工智能的速度并不在于令人印象深刻的基准数字。这是关于人工智能是否可以……人工智能后的延迟是一种商业风险。以下是 DataRobot 上首次出现的管理方法。
