Most surveyed grocery shoppers report noticing shrinkflation
根据 2024 年 10 月的消费者食品洞察报告 (CFI)，超过四分之三接受调查的消费者表示，他们在过去 30 天内注意到杂货店的商品缩水。
A.D.H.D. Symptoms Are Milder With a Busy Schedule, Study Finds
新的研究表明，对于那些日程繁忙的人来说，这种疾病的症状可能不那么严重。
华盛顿（2024年11月15日） - 美国政府问责局（GAO）发布了其20024财年的绩效和问责报告。在过去的FY上，我们的工作为国会和…
Conspiracy theorists are turning their attention back to HPV vaccines
我们正处于疫苗犹豫不决的时刻，阴谋论在社交媒体上盛行。西蒙·威廉姆斯说，我们需要反击
ToxicPanda Android banking trojan targets Europe and LATAM, with a focus on Italy
ToxicPanda Android 恶意软件已感染超过 1,500 台设备，使攻击者能够执行欺诈性银行交易。Cleafy 研究人员发现了一种新的 Android 银行恶意软件，称为 ToxicPanda，它已经感染了超过 1,500 台 Android 设备。ToxicPanda 恶意软件与 TgToxic 木马家族有一些相似的机器人命令，被发现在东南亚传播。然而，恶意 […]
Can I Take a Voting Selfie? Do’s and Don’ts Inside the Polling Place
随着选举日的临近，选民应该注意投票站有关身份证、政治服装、自拍和其他问题的规定。各州对选民是否可以在投票站拍照、带宠物或穿竞选装备有不同的规定。查看当地法律有助于确保投票过程顺利进行
After Diwali and festivities, traders' focus shifts to wedding season
去年，这个季节估计有 350 万场婚礼创造了价值 ₹4.25 千亿卢比的业务
Paper Walkthrough: Attention Is All You Need
从头开始实现 Transformer 的完整指南继续阅读 Towards Data Science »
DoD program makes it easier to enlist with ADHD, asthma, other medical conditions
一项试点计划允许有医学上不合格疾病史的新兵入伍而无需获得豁免。帖子《国防部计划使患有多动症、哮喘和其他疾病的人更容易入伍》首先出现在《任务与目的》上。
From capital gains to NICs: tax changes to look out for in autumn 2024 budget
Rachel Reeves 将寻求通过一系列潜在措施来弥补 400 亿英镑的白厅支出缺口秋季预算直播：最新新闻更新工党在预算中有两个目标：通过增税和削减开支来弥补白厅日常预算中约 400 亿英镑的支出缺口，并增加可用于投资的资金。据政府消息人士称，400 亿英镑包括上一届保守党政府留下的 220 亿英镑缺口以及对学校、医院和国防等领域的额外补充。继续阅读...
Show me the data: DISA leaders outline do’s and don’ts on industry AI pitches
DISA 首席技术官史蒂夫·华莱士 (Steve Wallace) 表示：“不要只为了说自己拥有 [AI] 而去做。我们看到很多供应商都声称拥有它，但当你剥开洋葱时，你会发现里面并没有太多深度。”
Watch out for these Halloween candy safety hazards
一位专家解释了万圣节糖果的健康问题，以确保您和您的孩子度过一个安全而又恐怖的假期。
Ростех отметил высокий уровень взаимодействия ОНПП «Технология» с вузами
Rostec副总经理Nikolai Volobuev为成功解决大学定向招聘任务颁发感谢状
These Are the Rumors and Misinformation to Watch for on Election Day
一位虚假信息专家表示，随着美国总统大选的临近，我们可以预见到许多虚假指控——包括非公民大规模投票或投票站外“可疑货车”的不实指控——我们应该迅速反驳这些指控
Artificial Intelligence: Generative AI Training, Development, and Deployment Considerations
GAO 发现商业开发者使用几种常见做法来促进生成人工智能 (AI) 技术的负责任开发和部署。例如，他们可以使用基准测试来评估模型的准确性，在部署之前雇用多学科团队来评估模型，并进行红队测试以测试其模型的安全性并识别潜在风险等。这些做法侧重于定量和定性评估方法，以提供准确和情境化的结果，以及防止有害输出。此外，商业开发者在负责任地开发和部署生成 AI 技术以确保其安全可靠方面面临一些限制。首先，开发人员认识到他们的模型并不完全可靠，用户判断应该在接受模型输出方面发挥作用。在各种白皮书、模型卡和其他文档中，他们指出，尽管采取了缓解措施，但他们的模型可能会产生不正确的输出、表现出偏见或容易受到攻击。
Opinion: Grants & Reporting Can Be Overwhelming. They Mustn’t Distract from Student Needs
合规管理已渗透到教育的几乎每个方面，带来了一套复杂的政策需要遵循，以及多项要求需要满足。学校需要遵守州政府的规定，各州需要接受联邦监督，两者都以改善学生的公平和机会为使命。 [...]
