Fort Sill Garrison Keeps Mission Moving During 42-Day Government Shutdown
俄克拉荷马州锡尔堡 — 早在日出之前，操练中士就在训练场上喊出了节奏，DFAC 团队点燃了烧烤炉，议员们在门口检查了身份证件。分类...
本周，战争部长皮特·赫格斯 (Pete Hegseth) 推出了陆军部自己的人工智能工具，该部再次与内政部合作，加强边境安全。
Trump, Hegseth, Caine, Nordhaus Honor Soldiers, Interpreter Killed in Syria
唐纳德·J·特朗普总统、战争部长皮特·赫格塞斯、参谋长联席会议主席空军上将丹·凯恩和国民警卫队局长史蒂文·S·诺德豪斯空军上将出席了在特拉华州多佛空军基地举行的庄严移交仪式
Hegseth Introduces Department to New AI Tool
战争部长 Pete Hegseth 在给战争部的一封电子邮件中宣布推出 GenAI.mil，这是一个面向战争部每位成员的安全生成人工智能平台。
This Week in DOW: Pentagon Press Secretary Says DOW Scaling Drone Production
本周，陆军部采纳了“无人机主导”理念，战争部长皮特·赫格斯 (Pete Hegseth) 出席了陆军特种部队 (Army Spc) 的葬礼。莎拉·贝克斯特罗姆和该部门的监察长办公室向国会提交了有关信号使用的审查。
Hegseth Outlines New National Defense Strategy During Speech at Reagan Library
战争部长皮特·赫格斯在主旨演讲中预览了陆军部即将出台的国防战略，概述了国防部应采取的四项努力，以便在未来几年通过实力保障美国及其盟国的和平。
Secretary of War Pete Hegseth to Travel to Redstone Arsenal in Huntsville, Alabama
战争部长皮特·赫格斯 (Pete Hegseth) 将前往阿拉巴马州亨茨维尔的红石兵工厂，参观新搬迁的美国太空司令部总部并出席在那里举行的指定仪式。
Marine Corps Magazine Outlines History, Trends, Future
海军陆战队成立于 1775 年 11 月 10 日，为庆祝成立 250 周年，出版了一本综合杂志，向读者介绍该军种的基础知识。
How LLMs Handle Infinite Context With Finite Memory
用 114 倍更少的内存实现无限上下文《法学硕士如何使用有限内存处理无限上下文》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Data Science Spotlight: Selected Problems from Advent of Code 2025
为现实世界的数据科学用例提供动力的问题和解决方案的实践演练《数据科学聚焦：来自 2025 年代码到来的精选问题》首先出现在《走向数据科学》上。
Federated Learning, Part 1: The Basics of Training Models Where the Data Lives
了解联邦学习的基础联邦学习后，第 1 部分：数据所在的训练模型的基础知识首先出现在《走向数据科学》上。
TDS Newsletter: December Must-Reads on GraphRAG, Data Contracts, and More
不要错过我们上个月最受欢迎的文章TDS 新闻通讯：12 月有关 GraphRAG、数据合约等的必读文章首先出现在 Towards Data Science 上。
Beyond the Flat Table: Building an Enterprise-Grade Financial Model in Power BI
逐步完成数据转换、星型模式建模和 DAX 方差分析，并从中汲取经验教训。文章《超越平面表：在 Power BI 中构建企业级财务模型》首先出现在《走向数据科学》上。
Automatic Prompt Optimization for Multimodal Vision Agents: A Self-Driving Car Example
使用 Python 中的开源提示优化算法来提高在 OpenAI 的 GPT 5.2 上运行的自动驾驶汽车安全代理的准确性的演练多模态视觉代理的自动提示优化：自动驾驶汽车示例首先出现在 Towards Data Science 上。
Mastering Non-Linear Data: A Guide to Scikit-Learn’s SplineTransformer
忘记僵硬的线条和疯狂的多项式。了解为什么样条曲线是特征工程的“金发姑娘”，它使用 Scikit-Learn 的 SplineTransformer 为非线性数据提供了灵活性和纪律的完美平衡。掌握非线性数据：Scikit-Learn SplineTransformer 指南的帖子首先出现在《走向数据科学》上。
Retrieval for Time-Series: How Looking Back Improves Forecasts
为什么检索有助于时间序列预测 我们都知道它是怎么回事：时间序列数据很棘手。传统的预测模型对突然的市场崩盘、黑天鹅事件或罕见的天气模式等事件没有做好准备。即使像 Chronos 这样的大型花哨模型有时也会遇到困难，因为它们以前没有处理过这种模式。我们可以[…]帖子检索时间序列：如何回顾改进预测首先出现在走向数据科学上。
How to Leverage Slash Commands to Code Effectively
了解我如何利用斜杠命令成为一名更高效的工程师如何有效利用斜杠命令编写代码一文首先出现在走向数据科学上。
