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美国可以从日本负责任使用抗生素的激励措施中学到什么

What the US could learn from Japan's incentive for responsible antibiotic use

日本政府鼓励医生避免针对某些疾病开抗生素处方,但同样的方法在美国是否有效?

蛋白质并不总是越多越好。一项 350 项研究回顾表明,摄入更多蛋白质可能会缩短您的寿命

More Protein Isn’t Always Better. A 350-Study Review Suggests More Protein Might Be Cutting Your Lifespan

一项新评论询问美国的蛋白质热潮是否走得太远了。

简单的治疗可以使极早产儿免于失明

A Simple Treatment Could Save Extremely Premature Babies From Blindness

研究人员发现,地塞米松滴眼液可以降低早产儿视网膜病变进展到治疗阶段的风险。对于极早出生的婴儿来说,视网膜中异常的血管生长可能会在出院前威胁到他们的视力。瑞典的研究人员现已完成世界上第一个随机临床试验,测试可的松是否[...]

这块化石颠覆了几十年来关于蛇进化的争论

This Fossil Upends a Decades-Old Debate About Snake Evolution

保存完好的巴西化石揭示了早期蛇探索的几个栖息地。今天生活着超过 4,000 种蛇,但产生它们细长、无肢身体的进化路径仍然难以重建。蛇是经过高度改造的蜥蜴,但其有限的化石记录导致进化生物学的核心问题之一尚未解决。长期以来,科学家们一直在争论是否 [...]

mRNA 流感疫苗将首次向部分美国人提供。这是您应该了解的内容

For the First Time, an mRNA Flu Shot Will Be Available to Some People in the United States. Here's What You Should Know

美国食品和药物管理局刚刚批准了针对 50 岁及以上成年人的新型流感疫苗。它依赖于与许多 Covid-19 疫苗相同的技术。然而,目前尚不清楚保险公司是否会支付新型流感疫苗的费用

天基拦截弹承包商通过了第一个金顶里程碑:Guetlein

Space-based interceptor contractors passed first Golden Dome milestone: Guetlein

迈克尔·盖特兰 (Michael Guetlein) 将军表示,在工业界证明其可行性之前,国防部不会决定是否生产可操作的天基拦截弹。

使用可信数据扩展 AI 代理

Scaling AI agents with trustworthy data

业务和技术领导者无需相信代理人工智能的时代已经到来。组织正在迅速采用代理,很少有高管怀疑该技术改变工作的潜力。但许多组织发现,实现人工智能所需的投资回报 (ROI) 取决于是否拥有正确的基础,但基础设施和数据不足……

缝纫机减轻了女性的工作负担吗?

Did the Sewing Machine Reduce the Workload for Women?

新技术取代工人是好事吗?在我看来,我们倾向于相信大多数以前的发明都具有总体净社会效益,但担心所有未来的发明都会产生总体净社会成本。 Philipp Ager 和 Davide Coluccia 解决了……继续阅读缝纫机是否减少了女性的工作量?帖子缝纫机是否减少了女性的工作量?首次出现在《对话经济学家》上。

周三上午 10 点阅读

10 Wednesday AM Reads

我在周中早上读到: • 我的 Vibe 编码存在安全风险:该应用程序运行正常。包括我在内,没有人检查过它是否安全。 “该功能已上线,哈哈”——代码审查代理解释完刚刚发布的内容后,立即用一种真正紧张的笑声写下了这句话。 (每) • 美国抵押贷款之王损失了 6 亿美元,并且……阅读更多 周三上午 10 点的帖子首先出现在 The Big Picture 上。

Jason Arday 与学术界缺乏监督和质量控制 |字母

Jason Arday and the lack of oversight and quality control of academics | Letter

牛津大学的一位学者表示,教学和团队合作与充满令人印象深刻的研究成果的简历一样重要。在大学任命的质量控制方面,杰森·阿戴案有可能成为转移注意力的危险。一位匿名写信人(8 月 7 日)评论说,阿代“因其宣扬的善良而闻名”——这是众多评论中罕见的例外,这些评论对阿代的实际工作表现只字不提。作为牛津大学的一名学者,我想说的是,与那些研究成果出色但在教学上投入很少精力、行政上懒惰和/或缺乏大学敏感性的人相比,资格不足的任命者明显不那么常见或出现问题。造成这种情况的主要原因有两个。一是任命小组过于关注令人印象深刻的发表记录,而很少关注申请人是否愿意投入时间和精力进行教学,以及是否愿意与同事和机构系统进行富

斯金纳的课堂操作性条件反射理论

Skinner’s Theory of Operant Conditioning in the Classroom

您可能使用过或见过老师使用简单的贴纸图表作为奖励系统来改变和改善行为。在您专注于提供一致和具体的表扬后,您可能还会看到学生的行为如何改善。课堂上的积极和消极行为通常不会凭空出现,学生所做的很多事情实际上是由他们做事之前发生的事情以及行为之后是否有奖励、结果或特定行动等因素决定的。一个经过充分研究的理解学生行为的框架来自 B.F. Skinner 的操作性条件反射理论,该理论描述了行为之后发生的事情如何导致该行为或多或少发生的可能性。在本文中,您将了解操作性条件反射以及为什么在课堂上理解它是有益的。斯金纳的课堂操作性条件反射理论首先出现在模型教学上。

随着 NCB 禁令解除,iLEAD Flex 在兰开斯特开业

iLEAD Flex Opens In Lancaster As NCB Moratorium Lifts

当 iLEAD Schools 本月在兰卡斯特开设 iLEAD Flex 时,它成为网络中最新的一所学校,该网络一直在悄悄地在加州建立最集成的基于项目、非课堂 (NCB) 特许模式之一。时机并非偶然。 2026 年 1 月 1 日,加州对新的非课堂特许状申请的六年暂停期结束,结束了自 2020 年 AB 1505 生效以来一直实行的冻结。六年来,任务驱动的网络首次可以将灵活的学习模式带入尚未拥有这种模式的社区。 iLEAD Flex 是最早推出的产品之一。对于 A+ Tutoring 和每一位关注此次扩张的包机总监来说,运营问题不再是是否会出现新的 NCB 席位。问题在于这些席位所依赖的干预系

本周的新问题

This week’s new questions

人类可以看到水,但看不到空气。那么鱼能看到空气吗?是否有可能存在反黑洞?我们如何判断我们是否正在观察一个黑洞?

给鸡尾酒加冰的最佳方式是什么?

What is the optimal way to ice a cocktail?

读者深入研究是否最好使用更少的大立方体或更多的小立方体 - 并提供他们的服务来测试它

拉脱维亚将巴西航空工业公司 A-29 Super Tucano 视为无人机猎手

Latvia weighs Embraer A-29 Super Tucano as drone hunter

拉脱维亚空军正在评估是否购买能够拦截无人机的轻型战斗机,巴西航空工业公司的 A-29 超级巨嘴鸟被命名为……拉脱维亚称巴西航空工业公司 A-29 超级巨嘴鸟为无人机猎手,首次出现在 AeroTime 上。

为什么即使 CFI 招聘放缓也会出现飞行员短缺

Why There Can Be a Pilot Shortage Even When CFI Hiring Slows Down

航空公司招聘发生了什么?对试点管道的供应链观察 - 为看着市场降温的教练和想知道大门是否正在关闭的转行者而写。如果您是一名商业飞行员或正在寻找工作的 CFI,市场可能会让人感觉像是在自相矛盾。大家仍然说飞行员短缺。与此同时,教师们发现招聘速度放缓,空缺职位减少,上课等待时间更长,学校突然看起来人手充足。这两件事都是事实。只有当你将试点就业市场想象成一个巨大的劳动力池时,它们才显得相互矛盾。事实并非如此。它是一条管道——而且管道不会一下子全部移动。简而言之:航空公司飞行员的长期短缺仍然是现实的。 2024 年至 2025 年发生的变化是招聘渠道最顶层的招聘速度,而不是根本需求。由于试点管道的行为

40岁成为航空公司飞行员太老了吗?时间表、成本、受聘

Is 40 Too Old to Become an Airline Pilot? Timeline, Cost, Get Hired

我太老了,不能成为一名航空公司飞行员吗?绝对不是。 40岁成为一名航空公司飞行员还不算太老。你可以在 40 岁时从零开始,在 40 岁出头为一家支线航空公司飞行,并在 65 岁强制退休年龄之前工作近 20 年。接下来是时间表、费用以及转行者如何支付费用,以及所有这一切背后的问题 - 航空公司是否会雇用你。

MoMo:具有时空动作标记化的机器人操纵中的拨盘运动模式

MoMo: Dial Motion Mode in Robot Manipulation with Spatiotemporal Action Tokenization

为了在不同的环境中有效运行,机器人不仅必须准确地执行操作任务,而且还要根据任务、对象和交互设置调整其行为的展开方式。我们询问这种执行级别的变化是否可以作为跨任务共享的可重用行为因素来学习。我们提出了 MoMo,一个两阶段的模仿学习框架,由时空动作标记器和行为克隆转换器组成,该转换器将任务和连续运动模式条件作为输入。在六个真实的机器人操作任务中,改变这种条件会产生稳定的……