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挪威告知其可能面临美国武器交付延迟的问题

Norway informed it may face weapons delivery delays from US

挪威国防部周五表示,美国当局已正式通知其美国武器的交付“可能会出现延误”。

海军希望恢复采购 P-8A 飞机

Navy looks to resume purchasing P-8A aircraft

该请求是在 P-8A Poseidon Increment 3 Block 2 系统最近达到初始运行能力之际发出的。

赫格斯命令5000名美军从德国撤军

Hegseth orders 5,000 US troops to withdraw from Germany

五角大楼首席发言人肖恩·帕内尔在一份简短的声明中写道:“这一决定是在对国防部在欧洲的兵力态势进行彻底审查之后做出的,并且是对战区要求和实地条件的认可。”

调查:俄罗斯影子航空公司利用阿尔及利亚作为秘密任务基地

Investigation: Russian shadow airlines use Algeria as base for secretive missions

入侵乌克兰后,莫斯科军品出口业务大幅下滑,阿尔及利亚已成为俄罗斯武器的主要客户。

空军最高将领:需要补充资金来替换在伊朗丢失的美国飞机

Air Force’s top general: Supplemental funding needed to replace US aircraft lost in Iran

2027 年预算请求是在史诗之怒期间数十架飞机被摧毁之前提出的。

美国官员称,美国将从德国撤军 5,000 人

US withdrawing 5,000 troops from Germany, US officials say

此举正值唐纳德·特朗普总统与欧洲之间因伊朗战争而出现的裂痕扩大之际。

如何为 AI 模型构建高效的知识库

How to Build an Efficient Knowledge Base for AI Models

为人工智能模型构建知识库不是一次性任务,而是一个迭代的细化过程。《如何为人工智能模型构建高效的知识库》一文首先出现在《走向数据科学》上。

您实际上应该使用哪个正则化器? 134,400 次模拟的经验教训

Which Regularizer Should You Actually Use? Lessons from 134,400 Simulations

Ridge、Lasso 和 ElasticNet 的从业者决策框架基于您在拟合模型之前可以计算的三个量您实际上应该使用哪个正则化器? 134,400 次模拟的经验教训首先出现在《迈向数据科学》上。

没有碎片的流失:派对标签错误如何扭转我的头条新闻

Churn Without Fragmentation: How a Party-Label Bug Reversed My Headline Finding

来自英国地方选举的数据质量案例研究,涉及分类标准化、度量验证以及为什么原始标签永远不应该定义分析组。帖子《无碎片化的流失:政党标签错误如何扭转我的头条发现》首先出现在《走向数据科学》上。

随机规划简介

A Gentle Introduction to Stochastic Programming

当你的电子表格对未来撒谎时如何做出决策这篇文章《随机编程的温和介绍》首先出现在《走向数据科学》上。

单代理与多代理:何时构建多代理系统

Single Agent vs Multi-Agent: When to Build a Multi-Agent System

理解 AI 代理设计、ReAct 工作流程以及何时从单代理扩展到多代理系统的实用指南。单代理与多代理:何时构建多代理系统一文首先出现在 Towards Data Science 上。

人工智能工具如何在物联网系统中产生技术债务 - 以及如何应对

How AI Tools Generate Technical Debt in IoT Systems — and What to Do About It

人工智能工具加速了物联网开发 - 但更接近硬件,看起来正确的相同代码可以同时悄悄地破坏数千台设备。人工智能工具如何在物联网系统中产生技术债务 - 以及如何处理它首先出现在走向数据科学上。

为什么强大的机器学习看似简单

Why Powerful Machine Learning Is Deceptively Easy

或者为什么看似强大的东西在方法论上可能是脆弱的这篇文章《为什么强大的机器学习看似简单》首先出现在《走向数据科学》上。

通过 MARL 克服物流中的高度不确定性

Surviving High Uncertainty in Logistics with MARL

第 2 部分:构建可无缝改变环境的规模不变代理与 MARL 一起克服物流中的高不确定性一文首先出现在《迈向数据科学》上。

如何使用 Python 研究评分模型中变量的单调性和稳定性

How to Study the Monotonicity and Stability of Variables in a Scoring Model using Python

如何验证变量是否具有一致的风险?如何使用 Python 研究评分模型中变量的单调性和稳定性一文首先出现在 Towards Data Science 上。

推理扩展(测试时计算):为什么推理模型会提高您的计算费用

Inference Scaling (Test-Time Compute): Why Reasoning Models Raise Your Compute Bill

为什么推理模型会显着增加生产系统中的令牌使用、延迟和基础设施成本The post Inference Scaling (Test-Time Compute): Why Reasoning Models Raise Your Compute Bill 首先出现在 Towards Data Science 上。

AI时代如何求职

How to Get Hired in the AI Era

人们在招聘脱颖而出的初级人才时真正寻找的是什么。《如何在人工智能时代获得聘用》一文首先出现在《走向数据科学》上。

CSPNet 论文演练:只有更好,无需权衡

CSPNet Paper Walkthrough: Just Better, No Tradeoffs

对 Cross-Stage Partial Network 论文的回顾——以及从头开始的 PyTorch 实现 CSPNet 后的论文演练:更好,没有权衡首先出现在 Towards Data Science 上。