错误关键词检索结果

共和党人想削减食品券错误。他们的法案可能适得其反。

Republicans Want to Cut Food Stamp Errors. Their Bill Could Backfire.

为了获得重要的投票,制定了“荒谬的政策”,以鼓励各州犯更多错误。

在线培训播客:减少工作错误的6种创新方法

Online Training Podcasts: 6 Creative Ways To Reduce Work Mistakes

员工一次又一次犯同样的错误?他们可以使用一些咬合大小的支撑来弥合旅途中的差距吗?在本指南中,我们重点介绍了使用在线培训播客减少工作场所错误的6种创新方式。该帖子首次在电子学习行业上发表。

7个错误数据科学家在申请工作时犯了

7 Mistakes Data Scientists Make When Applying for Jobs

数据科学家经常在其工作应用和访谈中犯这些错误。不要成为数据科学家。

武装尖叫与观察结果暴露云错误

ARMing SCREAM with Observations to Expose Cloud Errors

现代的ARM观察结果在全球云渗透模型中暴露了持续的过程级别错误,从而指导未来的发展和改进。

关于衰老的常见假设可能是错误的,研究表明

A Common Assumption About Aging May Be Wrong, Study Suggests

专家长期以来一直指出炎症是变老的自然部分。但是一篇新论文表明,这可能更多是我们环境的产物。

这位鲨鱼专家花了数十年的时间学习攻击,并说我们出于错误的原因一直担心

This Shark Expert Has Spent Decades Studying Attacks and Says We’ve Been Afraid for the Wrong Reasons

关于鲨鱼攻击的冷酷真相以及为什么您比您想象的更安全。

ABB和应用数字加速AI数据中心的构建 错误的4×4保险杠如何抛弃您的车辆余额 Yaskawa将在威斯康星州建造1.8亿美元的校园,搬迁美国总部并扩大机器人制造业 kuka推出了半导体和电子工业的清洁室认证机器人 中国举办世界上第一个完全自主的人形机器人足球比赛 fanuc揭幕“增强,下一代”机器人模拟软件 机器人可以踢足球吗?为什么AI仍然在身体运动上挣扎 comau推出了新系列的自动移动机器人

ABB and Applied Digital accelerate construction of AI data centers

Applied Digital是下一代数据中心的建设者和运营商,已在美国北达科他州的Greenfield 400 MW校园与ABB建立了基础设施合作伙伴关系。该协作将创新快速,可靠,节能的解决方案,以满足快速提高人工智能(AI)功能的需求。作为这种长期合作伙伴关系的一部分,[…]

错误的4×4保险杠如何抛弃您的车辆余额

Yaskawa to build $180 million campus in Wisconsin, relocating US headquarters and expanding robot manufacturing

Yaskawa Electric是世界上最大的工业制造商之一,他计划在威斯康星州富兰克林的一个新的多功能校园中投资1.8亿美元。该设施将作为Yaskawa America的新美国总部,巩固伊利诺伊州和威斯康星州的现有业务。此举标志着Yaskawa在北美的占地面积的显着扩展[…] 北京已经举办了人类机器人之间的世界上第一场完全自主的足球比赛,这标志着体现人工智能的发展是一个里程碑。该比赛于6月28日在Yizhuang开发区举行,其中包括四个由中国大学开发的机器人团队,包括Tsinghua大学和中国农业大学。 […] 与所有齿轮一起安装4×4是拥有一个齿轮的一半。自定义它可以满足您的冒险,风格

一些佛罗里达大学的政策仍然惩罚学生使用错误代词:律师

Some Florida university policies still punish students for using wrong pronouns: lawyer

法律专家说,在佛罗里达大学的一些大学中,“违宪”拜登时代的标题IX政策仍在“书籍上”。

设计像您的意思是:为什么我们需要专注于错误的事情,而不仅仅是正确的

Designing Like You Mean It: Why We Need To Focus On What’s Wrong, Not Just What’s Right

本文敦促教学设计师将重点放在抛光的特征和理论之外,并强调了较小但至关重要的细节,从而提高了学习者的参与度和现实世界中的相关性,以获得更好的培训成果。这篇文章首次在电子学习行业上发表。

华尔街的赌徒边缘避免常见错误和危险的财务建议

Avoiding Common Mistakes and Dangerous Financial Advice

经过几个月的运行,我从谈论这本书中休息了一下。展望未来,我偶尔会谈论Hnti。这是一个值得分享的有趣的豆荚:彼得·拉扎罗夫(Peter Lazaroff)主持了长期投资者,并提出了非常周到的问题:在这一引人入胜的情节中,有影响力的大图博客的作者巴里·里索尔茨(Barry Ritholtz),…阅读更多帖子,避免了常见的错误和危险的财务建议,首先出现在大局上。

MIB:Velina Peneva,瑞士RE首席投资官 10个星期日阅读 10个周末阅读 华尔街的赌徒边缘 避免常见错误和危险的财务建议

MiB: Velina Peneva, Swiss Re Chief Investment Officer

本周,我与保险巨头瑞士RE的集团首席投资官Velina Peneva进行了交谈。我们讨论再保险,管理风险,她的职业道路等业务。 Peneva于1998年在Bain&Company开始了她的职业生涯,后来在2011年成为合伙人。当她在那里时,她与Fund合作……阅读更多MIB:Velina Peneva:Velina Peneva,Swiss RE首席投资官在大局上首先出现。

杰里米·亨特(Jeremy Hunt)在对非DOMS征税中“犯了错误”

Jeremy Hunt ‘made mistake’ in taxing non doms

前总理杰里米·亨特(Jeremy Hunt)以非DOM为目标是错误的,这是为了从税收中提高政府收入的努力的一部分。亨特在上次预算中废除了非官方居民的特殊税收状况,然后筹集了27亿英镑,然后雷切尔·里夫斯(Rachel Reeves)通过删除允许[...]

新泽西州近一半说,州的轨道错误,税收,负担能力和生活成本

Nearly half of New Jerseyans say state is on wrong track, citing taxes, affordability and cost of living

根据最新的Rutgers-Aegleton Poll,New Jerseyans继续在花园州的方向上进行一些分裂的评估,而Pocketbook的问题是居民最大的担忧清单。

大西洋上的几乎无罪:空中交通管制错误中的联合和联邦快递波音777

Near-Miss Over Atlantic: United and FedEx Boeing 777s in Air Traffic Control Error

一家联合航空公司的波音777-200从伦敦到休斯敦,狭窄地避免了与联邦快递波音777-200波音777-200的潜在冲突,在ATC级别变化错误之后,从孟菲斯从孟菲斯出发到巴黎。

新网络研讨会 - “真相与AI:错误信息,虚假信息和幻觉的实用策略”

New Webinar - "TRUTH AND AI: Practical Strategies for Misinformation, Disinformation, and Hallucinations"

真理与AI:误导性,虚假信息和幻觉的实用策略,与Crystal Triceoverview的网络研讨会:随着AI生成的错误信息的传播,通过虚假的图像,操纵视频,操纵视频,并令人信服的AI编写文本 - 纤维编写的文字 - 纤维上的员工在paton上的前线是帮助帕特人的前线,使自己不像那样的事物,没有什么是什么,没有什么是什么。这项一个小时的网络研讨会将为您提供实用的工具来识别深层效果,清楚地向顾客和学生解释它们,并在图书馆中出现错误信息时充满信心。您还将通过编程和一对一的对话探索将信息素养构建到日常服务中的方法。无论您是在桌面上提出问题还是设计课程,都将采用现成的策略来促进社区中的批判性思维和信

私人博客 - 美元错误的举动? (pro)

PRIVATE BLOG – The Dollar False Move? (PRO)

私人博客 - 美元错误的举动? (PRO)私人博客文章专门提供苏格拉底订阅者。要注册苏格拉底或了解更多信息,请访问Ask-Socrates.com。 https://ask-socrates.com/

我们如何减少AI错误信息的影响?

How do we reduce the influence of AI misinformation?

AI生成的错误信息可能会影响人们,无论他们是否知道它是AI生成的,或者已经提醒他们不信任来源。该团队测试了一系列策略,以减少偏见的AI生成的文章的影响 - 包括事先为研究参与者的内容提供旨在降低他们对AI的信任的内容,从而使他们具有与现实世界中AI平台上的简单免责声明,或者在参与者阅读后的特定文章。研究人员说,有偏见的文章影响了参与者的推理,无论是被告知是否是AI,免责声明没有影响,虽然先发制人的内容减少了对AI生成的信息的一般信任,但似乎并没有减少研究中特定文章的影响。研究人员说,此后揭穿这篇文章确实有助于减少文章的影响力。