Addressing pervasive tax evasion by cryptocurrency users
上周，比特币和其他加密货币的价格创下历史新高，这得益于唐纳德·特朗普当选美国总统，特朗普被视为对这一新型资产类别持友好态度。但随着加密货币的购买、出售和使用增加，与这些所谓的加密货币相关的税收后果（或许还有避税）也会增加。[…] 这篇文章解决加密货币用户普遍逃税问题首先出现在 Equitable Growth 上。
作者：汤姆·G·梅林，俄亥俄州立大学马格纳·莫格斯塔德，芝加哥大学阿恩斯坦·维斯特，芝加哥大学摘要：我们量化了加密税收不合规和逃税的程度，并评估了替代税收执法干预措施的有效性。这项研究的背景是挪威。这种背景使我们能够通过结合去匿名化的加密交易来解决关键的测量挑战[…] 这篇文章加密税收逃税首先出现在 Equitable Growth 上。
On some new and poorly-known Chrysillini from arid western South Africa (Araneae, Salticidae)
关于来自南非干旱西部地区的一些新的和鲜为人知的 Chrysillini（Araneae、Salticidae）摘要在对南非干旱的西部内陆地区的蜘蛛进行快速生物多样性评估后，我们报告了一些鲜为人知的新物种的出现克丽西兰跳蛛。 Helafricanus patellaris (Simon, 1901)、Heliocapensis capensis (Wesołowska, 1986)、H. mirabilis (Wesołowska, 1986) 和 Menemerus lesserti Lawrence, 1927 首次在北开普省被记录。 Haddad，2014）（莱索托）和Heliophanu
В Москве подписали меморандум о создании Международной ассоциации по фактчекингу
在“假货对话2.0”论坛上，塔斯社和ANO“对话地区”签署了关于创建国际事实核查协会——全球事实核查网络（GFCN）的备忘录。 ANO Dialog 和 ANO Dialogue 地区总经理 Vladimir Tabak 在 11 月 20 日的论坛上提出了未来组织的构想。
Study raises concerns about the climate change and global conflict crises
作为一名律师，Luisa Bedoya Taborda 曾与南美洲哥伦比亚被武装团体赶出土地的农村社区合作。现在，她正在悉尼大学攻读博士学位，研究气候变化对受冲突影响的社区的影响，并发现许多受这些危机影响最大的国家被忽视了。
Concerns raised about the climate change and global conflict crises
作为一名律师，Luisa Bedoya Taborda 曾与南美洲哥伦比亚被武装团体赶出土地的农村社区合作。现在，她正在悉尼大学攻读博士学位，研究气候变化对受冲突影响社区的影响，并发现许多受这些危机影响最大的国家被忽视了。
NFTs Weekly Sales Surge 94% As Crypto Market Continues Bullish Run
随着加密市场持续看涨，NFT 每周销售额激增 94% 受比特币和其他加密货币市场大幅上涨的推动，非同质化代币的每周销售额为 1.81 亿美元。CoinTelegraph 的 Exra Reguerra 报道称，11 月 17 日，数字收藏品数据追踪器 CryptoSlam 显示，NFT 在过去 7 天内的销售额为 1.81 亿美元。数据显示，与前一周相比增长了 94%，当时 NFT 的每周销售额仅为 9,300 万美元。以太坊本周以 6,700 万美元的 NFT 销售额领先所有区块链，较前一周增长 111%。比特币紧随其后，NFT 销售额为 6,000 万美元——周环比增长 115%。与此同时
JP Aerospace Update November 2024.
新的 YouTube 视频：https://youtu.be/fnKWk3CTaBI 这是 JPA 重要的一年。以下是最新消息。
What a Psychiatric Diagnosis Does and Doesn't Mean
Awais Aftab，Psyche 就像几乎每个人都会经历感染或受伤等身体健康问题一样，大多数人一生中都会经历一个或多个心理健康问题...
Understanding prompt engineering: Unlock the creative potential of Stability AI models on AWS
Stability AI 在 Amazon SageMaker JumpStart 上最新推出的 Stable Diffusion 3.5 Large (SD3.5L) 通过生成更多样化的输出并紧密遵循用户提示来增强图像生成、人体解剖渲染和排版，使其成为对其前身的重大升级。在这篇文章中，我们将探索可以增强这些模型性能的高级提示工程技术，并通过文本到图像的转换促进引人注目的图像的创建。
Introducing Stable Diffusion 3.5 Large in Amazon SageMaker JumpStart
我们很高兴地宣布，Stability AI 最新、最先进的文本转图像模型 Stable Diffusion 3.5 Large 现已在 Amazon SageMaker JumpStart 中推出。在这篇文章中，我们提供了在 SageMaker JumpStart 中订阅 Stable Diffusion 3.5 Large、在 Amazon SageMaker Studio 中部署模型以及使用文本转图像提示生成图像的实施指南。
Карты платежной системы «Мир» с января заработают в Иране
俄罗斯支付系统“Mir”的银行卡将于 2025 年 1 月开始在伊朗使用。伊朗中央银行行长穆罕默德·礼萨·法尔津 (Mohammad Reza Farzin) 于 11 月 13 日宣布了这一消息。他的演讲由 SNN 电视频道播出，“这是我们的第一阶段（Shetab 和 Mir 支付系统的技术连接），第二阶段将于 1 月份开始，伊朗的 ATM 机将接受俄罗斯卡。”伊斯兰共和国中央银行的一位代表说道。
Iranian, Russian Card Payment Systems 'Officially Linked': Tehran
伊朗和俄罗斯信用卡支付系统“正式连接”：德黑兰Via The Cradle伊朗和俄罗斯信用卡支付系统本周正式连接，两国一直在合作规避华盛顿和西方实施的经济制裁。这一消息是在周一举行的仪式上宣布的，伊朗央行行长 Mohammad-Reza Farzin 出席了仪式。据伊朗塔斯尼姆通讯社报道，仪式上“先前关于伊朗 Shetab 和俄罗斯 Mir 信用卡支付系统连接以进行电子资金转账的协议生效”。图片来源：Sputnik“在 7 月于圣彼得堡举行的俄罗斯银行金融大会期间与俄罗斯央行行长 Elvira Nabiullina 会晤后，这两个国内支付系统已完成连接计划，”Farzin 表示。在两国之间旅行
LocalStack Secures $25M Series A Funding to Give Developers Control Over Cloud Development
LocalStack 是本地云开发环境的领导者，该公司宣布成功完成由 Notable Capital 领投的 2500 万美元 A 轮融资，CRV 和 Heavybit 提供支持。这项投资将推动 LocalStack 的使命，即通过将控制权重新交到开发人员手中，消除开发人员对云开发的控制权，从而彻底改变云开发 […]LocalStack 获得 2500 万美元 A 轮融资，让开发人员控制云开发，首次出现在 Unite.AI 上。
The Four Pillars of a Data Career
获得入门级数据分析师职位的技术基础照片由 Jon Tyson 在 Unsplash 上拍摄TLDR；电子表格 (Excel)SQL 可视化工具 (Tableu 或 Power BI)脚本语言 (Python 或 R)简介试图进入数据领域的人经常问我，他们需要学习哪些技能才能获得第一份数据工作，以及他们应该在哪里学习这些技能。这篇文章是我在过去 5 年里为有抱负的数据科学家、分析师和工程师提供的建议的提炼。本文主要面向希望获得第一份数据工作机会的自学成才的数据骑师。如果你正在阅读这篇文章，那么你的第一份工作很可能就是分析师。数据领域的大多数入门级职位都是分析师，我不认为数据科学家或数据工程师是入
为了保持竞争力，媒体、广告和娱乐企业需要跟上最近引人注目的技术发展。生成式人工智能已经成为游戏规则改变者，为创意专业人士提供了前所未有的机会，让他们突破界限，开启新的可能性领域。走在这场革命最前沿的是 Stability AI 的一系列尖端文本转图像人工智能模型。这些 […]
Optimizing the Data Processing Performance in PySpark
PySpark 技术和策略解决常见的性能挑战：实践演练Apache Spark 近年来凭借其强大的分布式数据处理能力成为领先的分析引擎之一。PySpark 是 Spark 的 Python API，通常用于个人和企业项目以解决数据挑战。例如，我们可以使用 PySpark 高效地实现时间序列数据的特征工程，包括提取、提取和可视化。然而，尽管它能够处理大型数据集，但在极端数据分布和复杂的数据转换工作流等各种情况下仍然会出现性能瓶颈。本文将研究使用 Databricks 上的 PySpark 进行数据处理时的各种常见性能问题，并介绍各种微调策略以实现更快的执行速度。照片由 Veri Ivanova
VQAScore: Evaluating and improving vision-language generative models
简介 文本到图像/视频模型（如 Midjourney、Imagen3、Stable Diffusion 和 Sora）可以根据自然语言提示生成美观、逼真的视觉效果，例如，给定“几只巨大的猛犸象走近，穿过一片雪地草地……”，Sora 会生成：但我们如何知道这些模型是否生成了我们想要的东西？例如，如果提示是“棕色的狗在树周围追逐黑色的狗”，我们如何判断模型显示的是狗“在树周围追逐”而不是“在后院玩耍”？更一般地说，我们应该如何评估这些生成模型？虽然人类可以轻松判断生成的图像是否与提示一致，但大规模的人工评估成本高昂。为了解决这个问题，我们引入了一个新的评估指标 (VQAScore) 和基准数据集
