Arizona Officials: It Will Take Nearly 2 Weeks To Tabulate 2024 Election In Maricopa
亚利桑那州官员：马里科帕县将需要近两周时间统计 2024 年大选结果作者：杰克·菲利普斯，来自《大纪元时报》（重点是我们），亚利桑那州人口最多的县的官员于 10 月 22 日警告说，统计 11 月 5 日选举结果可能需要 10 到 13 天的时间。马里科帕县副选举主任詹妮弗·利沃 (Jennifer Liewer) 在 10 月 22 日的新闻发布会上表示，县官员正在“请求社区的耐心”。2022 年 11 月 7 日，一名选举工作人员在凤凰城的马里科帕县统计和选举中心扫描邮寄选票。贾斯汀·沙利文/盖蒂图片社“今年，我们确实预计需要 10 到 13 天的时间才能完成所有选票的统计，”她说。“
目玉焼きは英語でサニーサイドアップ、とは限らない－意図や習慣を踏まえた訳語の選択－
在美国外面吃早餐的时候，比如出差的时候，鸡蛋菜肴往往是现点现做的，即使不是特别高档的餐厅。我几乎总是点煎鸡蛋。在我的英语考试中，我了解到煎蛋是单面朝上的，所以如果你这样点，你一定会得到煎蛋。蛋黄清澈得可以与太阳相比，但仔细观察，蛋黄周围的白色仍然是透明的，并没有凝固。在覆盖和蒸之前，鸡蛋基本上是半生的。我有一段时间很抗拒吃那样的煎鸡蛋，但有一天，我用蹩脚的英语问我是否可以蒸它们，假装用一只手盖住它们。据工作人员介绍，不能蒸，但蒸太熟就可以了。我隐隐约约地认为它会因为“over”这个词而被翻转，但是当我点了一个叫做“over easy”的东西时，一个两面煎的煎蛋就到了。虽然用刀刺一下蛋黄会渗出来
超越漫画的媒体由维克多·戴维斯·汉森 (Victor Davis Hanson) 撰写，哥伦比亚广播公司 (CBS) 的标志性节目《60 分钟》在其 57 年的悠久历史中经历了许多丑闻和尴尬，最著名的是虚假但准确的丹·拉瑟 (Dan Rather) 事件。然而，它从未像 2024 年那样声名狼藉。唐纳德·特朗普 (Donald Trump) 最近有充分的理由拒绝参加《60 分钟》对两位总统候选人的传统选举年深入采访。为什么？上次他在 2020 年同意参加时，主持人兼采访员莱斯利·斯塔尔 (Leslie Stahl) 抨击了特朗普的准确说法，即亨特·拜登的笔记本电脑（当时在联邦调查局手中）是真实
Better child data seen as critical to reaping demographic dividend
联合国儿童基金会 (UNICEF) 菲律宾办事处表示，关于儿童的可访问和准确的数据将有助于推动投资，使菲律宾能够从人口红利中获益。 “我们确实需要在未来几年进行投资，以确保儿童和年轻人获得他们所需的教育和技能 […]
Harnessing Molecular Techniques to Identify Wound Microbes
压疮是一个日益严重的医疗保健问题，准确的表征对于适当的治疗是必不可少的。
Raytheon To Pay Over $950 Million In Settlement Over Fraud, Qatari Bribery, And Export Violations
雷神公司将支付超过 9.5 亿美元的和解金，以解决欺诈、卡塔尔贿赂和出口违规行为。作者：Tom Ozimek，来自《大纪元时报》（重点是我们），国防承包商 RTX 的子公司雷神公司已同意支付超过 9.5 亿美元，以解决针对政府合同欺诈以及违反反腐败和出口管制法的联邦调查。2019 年 6 月 21 日，雷神公司在法国巴黎附近的布尔歇机场举行的第 53 届巴黎国际航空展上的展台。Pascal Rossignol/路透社美国司法部 (DOJ) 于 10 月 16 日宣布的和解协议涉及与美国政府签订的军事合同定价缺陷以及向卡塔尔官员非法行贿的指控，解决方案涉及民事和刑事处罚。RTX 发言人证实了
The Benefits of Raising Hopeful Kids in Cynical Times
孩子们很容易吸收父母的情绪，这就是为什么让成年人练习充满希望可以帮助孩子们实现他们最好的自我并形成准确的世界观。
What are the IDLE / PERF Factors in Airbus A320? - THE AVIATION
什么是 IDLE / PERF 因素？FMGS（飞行管理和引导系统）包含一个数据库，可帮助预测飞机性能并计算必要的数据。但是，飞机配置的变化可能会导致数据库信息与飞机的实际性能之间出现差异。为了解决这个问题，FMGS 对其计算应用了修正。FMGS 包含一个性能数据库来计算预测和性能数据。此性能数据库具有多种飞机配置（飞机类型/发动机模型）的模型，用于调整性能和 FMGS 预测。对于某些飞机配置，模型可能与实际飞机性能不同。在这些情况下，FMGS 必须修正性能和预测的计算。这就是 PERF 和 IDLE 因素的目的。随着时间的推移，实际飞机阻力和发动机性能可能会偏离标称模型。航空公司的主要职
Gaussian Naive Bayes, Explained: A Visual Guide with Code Examples for Beginners
分类算法钟形假设以获得更好的预测⛳️ 更多分类算法，解释：· 虚拟分类器 · K 最近邻分类器 · 伯努利朴素贝叶斯 ▶ 高斯朴素贝叶斯 · 决策树分类器 · 逻辑回归 · 支持向量分类器 · 多层感知器（即将推出！）基于我们之前关于处理二进制数据的伯努利朴素贝叶斯的文章，我们现在探索用于连续数据的高斯朴素贝叶斯。与二元方法不同，该算法假设每个特征都服从正态（高斯）分布。在这里，我们将看到高斯朴素贝叶斯如何处理连续的钟形数据（产生准确的预测），而无需深入研究贝叶斯定理的复杂数学。所有视觉效果：作者使用 Canva Pro 创建。针对移动设备进行了优化；在桌面上可能显得过大。定义与其他朴素贝叶斯
Seem like peanut allergies were once rare and now everyone has them?
外科医生、教授马蒂·马卡里 (Marty Makary) 研究了当医学界因不准确的教条而团结一致时造成的损害
325th OSS weather flight protects Team Tyndall during hurricane season
无论刮风下雨，第 325 作战支援中队气象飞行都负责向基地指挥官提供准确的实时数据，以确保和保持任务准备就绪。他们的队伍总共有 20 人，主要工作是通过天气监测、警告和咨询来保护人员和资产。
How To Boost Aircraft Resale Value With Detailed Maintenance Records
出售飞机可能是一项艰巨的任务，但只要准备充分，它也可以是一个顺利且有益的经历。出售飞机的最重要方面之一是维护准确而全面的维护记录。这些记录不仅是法律要求，而且是决定飞机转售价值和吸引有意买家的关键因素。让我们来探讨一下为什么准确的维护记录至关重要，以及它们如何提高飞机的市场竞争力。为什么维护记录很重要维护记录是飞机上执行的所有检查、维修、改装和维护活动的记录历史记录。它们是飞机状况及其对航空法规遵守情况的详细日志。以下是这些记录如此重要的原因：适航性证明：维护记录证明您的飞机符合所有安全和监管标准。买家希望确保他们购买的飞机可以安全飞行并符合所有相关航空法规。透明度和信任：准确的记录可以赢得潜
GAO 发现的内容 2021 年，医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 实施了一项法定要求，要求医院公开发布其价格。医院历来提供的定价信息有限。通过让医院在其网站上发布包含价格的文件，CMS 打算提供可用于帮助增加竞争并从而降低价格的信息。例如，定价数据可以帮助健康计划更有效地协商价格。据 16 位代表数据用户（例如健康计划和研究人员）的选定利益相关者称，各种挑战限制了医院定价数据的可用性。利益相关者描述了 CMS 2024 年更新要求之前的经历，他们告诉 GAO，不一致的文件格式、复杂的定价以及被认为不完整和不准确的数据阻碍了医院之间的价格比较，并阻碍了大规模、系统的数据使用。CMS 更新
How to Calculate Robot ROI: 12 Useful Online ROI Calculators
机器人的潜在投资回报率 (ROI) 将有助于确定机器人是否值得……但如何计算准确的投资回报率？有许多免费提供的……文章如何计算机器人投资回报率：12 个有用的在线投资回报率计算器首先出现在 RoboDK 博客上。
摘要：目前尚不存在使用浅层机器学习和低密度时间序列图像进行自动训练数据生成和土地覆盖分类的近全球框架。本研究提出了一种使用 Sentinel-2 颗粒的两个日期在七个国际站点绘制九类、六类和五类土地覆盖的方法。该方法使用一系列光谱、纹理和距离决策函数与修改后的辅助层相结合来创建二进制掩码，从中生成一组平衡的训练数据应用于随机森林分类器。对于土地覆盖掩码，对反射率、光谱指数值和欧几里得距离层应用了逐步阈值调整，评估了 62 种组合。计算了全球和区域自适应阈值。使用年度 95 和 5 百分位 NDVI 合成为决策函数提供时间校正，并将这些校正与原始模型进行比较。精度评估发现，两日期土地覆盖和时间校
GGUF Quantization with Imatrix and K-Quantization to Run LLMs on Your CPU
为您的 CPU 提供快速准确的 GGUF 模型继续阅读 Towards Data Science »
Hands-On Imitation Learning: From Behavior Cloning to Multi-Modal Imitation Learning
最突出的模仿学习方法概述，并在网格环境中进行测试照片由 Possessed Photography 在 Unsplash 上拍摄强化学习是机器学习的一个分支，它涉及通过标量信号（奖励）的引导进行学习；与监督学习相反，监督学习需要目标变量的完整标签。一个直观的例子来解释强化学习，可以用一所有两个班级的学校来解释，这两个班级有两种类型的测试。第一节课解决了测试并获得了完全正确的答案（监督学习：SL）。第二节课解决了测试并只获得了每个问题的成绩（强化学习：RL）。在第一种情况下，学生似乎更容易学习正确的答案并记住它们。在第二节课中，任务更难，因为他们只能通过反复试验来学习。然而，它们的学习更加稳健，
Keurig misled the public over claims its K-Cup pods are 100% recyclable, the SEC says
Keurig 同意支付 150 万美元的罚款——既不承认有罪，也不否认美国证券交易委员会的调查结果，即 K-Cup 胶囊生产商对这些胶囊的可回收性做出了不准确的声明。
