Is the UK economy really turning a corner?
昨天我研究了英格兰银行可能的政策，今天新闻中出现了更广泛的英国经济。 BBC 经济编辑费萨尔·伊斯兰 (Faisal Islam) 写了一篇文章提出这个问题。英国经济真的出现拐点了吗？ ... 继续阅读 →
This budget Lenovo tablet just got cheaper (seriously, it's only $99)
Lenovo Tab One 是一款出色的入门级平板电脑和经济实惠的设备。现在在 Lenovo，您可以节省 33%。
Can smaller economies really create a new world trade order? Yes, they can.
加拿大总理马克·卡尼 (Mark Carney) 在达沃斯世界经济论坛年会上明确表达了一个愿景，呼吁中等规模经济体采取行动，明确拒绝受制于大国的指令：“像加拿大这样的中等强国并非无能为力。他们有能力建立一个包含我们价值观的新秩序……”有什么证据表明卡尼是正确的？卡尼激动人心的言论指出了一个事实，即各国拥有代理权。所有国家，就其贸易范围而言，都与塑造国际秩序有利害关系。这是可以理解的……
Can you really survive on Mars? What science fiction gets wrong about off-world living
阿尼说，“滚去火星吧”，但这真的是个好主意吗？我们向专家询问了火星的未来。
NASA 今天（2 月 20 日）宣布，阿耳忒弥斯 2 号计划于 3 月 6 日升空，这将是自 1972 年阿波罗 17 号以来首次超越近地轨道的载人任务。
Did a cloud-seeding start-up really increase snowfall in part of Utah?
据开发该技术的公司称，一项使用盘绕线使气溶胶带电的技术在美国西部干旱期间增加了降雪量，但其结果并没有让其他科学家信服
Did Tom Cruise and Brad Pitt really fight on a rooftop? Here’s the truth
由人工智能生成的一段病毒式视频，讲述了汤姆·克鲁斯和布拉德·皮特的数字打斗场面，让好莱坞紧张不已。这段超现实的视频是在字节跳动的 Seedance 2.0 上通过简单的两行提示创建的，引发了人们对肖像权、民主化电影制作以及创意所有权的未来的严重担忧。
Does a $250 alarm clock actually make you wake up better? My verdict after a week
Dreamie 是一款智能闹钟新产品，它想让您摆脱手机的束缚，入睡。
The $100 Billion Dilemma: Does the U.S. Military Really Need 500 New Stealth Warplanes?
摘要和要点：米切尔研究所的最新报告《战略攻击：维持空军阻止敌人庇护所的能力》呼吁将隐形 B-21 机队数量增加一倍，并大幅增加 F-47 采购。 -作者希瑟·彭尼和马克·甘辛格认为，当前的计划只提供了一支能够进行“血腥”攻击的“突袭部队”，例如“午夜行动”[…]帖子“1000亿美元的困境：美国军方真的需要500架新型隐形战机吗？”首次出现于19FortyFive。
Is gamifying education really a good idea?
我在华盛顿特区以外的郊区长大，我记得我希望并希望我的老师每天都能在课堂上安排一些有趣的事情。话虽这么说，我知道“有趣的事情”很大程度上取决于我和我的同学在课堂上的表现。如果我们专注并完成[...]帖子游戏化教育真的是一个好主意吗？首先出现在教育者室。
China and the US Want Africa’s Critical Minerals. Will African Countries Actually Benefit?
在大国竞争中，美国或中国的战略能否推进非洲自身发展非洲大陆采矿业的愿景？
Are seahawks real? The science behind Seattle's Super Bowl team
许多不同的鸟类都与西雅图海鹰队的吉祥物有联系，但从技术上讲，没有一种是“海鹰”
Do weeds really love poor soil? Not if you look at the science
杂草喜欢贫瘠的土壤，这是不言而喻的，但这有什么关系吗？到底什么是杂草？黄沾调查
Hybrid Neuro-Symbolic Fraud Detection: Guiding Neural Networks with Domain Rules
我真的认为我正在做一些大事：向损失函数添加几个简单的域规则，并观察超级不平衡数据上的欺诈检测猛增。第一次运行看起来很棒......直到我修复了一个偷偷摸摸的阈值错误并在五个不同的随机种子上运行了整个过程。突然之间，“巨大的胜利”几乎消失了。说实话，我最终得到的结果实际上更有用：提醒我们，在欺诈等罕见事件问题上，我们衡量成功的方式（阈值、种子、指标）比模型本身更容易欺骗我们。该规则确实使排名稍微好一点（您可以在 ROC-AUC 中一致地看到它），但真正的收益很小且脆弱。这是完整的故事 - 错误、差异、经验教训等等。混合神经符号欺诈检测：用领域规则指导神经网络首先出现在走向数据科学上。
