Pentagon Leaker Jack Teixeira Pleads Guilty to Obstructing Justice, Calls Himself a 'Proud Patriot'
马萨诸塞州国民警卫队成员杰克·蒂克西拉（Jack Teixeira）在周四在法庭军事法庭上泄露了有关妨碍司法正义的军事指控，罪名是在乌克兰的战争中泄露高度分类的文件时引起了国际骚动。
"Shred And Burn All Documents": USAID Staff Ordered To Destroy Evidence On Tuesday
“切碎并烧毁了所有文件”：美国国际开发署工作人员在周二的美国国际开发署高级官员周二下令命令该机构剩余的工作人员向他们在华盛顿特区的现已形成的总部报告“全天”的“全天”小组努力，以销毁文件，以销毁许多敏感信息，其中许多敏感信息，POLITICO WORMETS。根据USAID代理执行董事埃里卡·卡尔（Erica Carr）发送的一封电子邮件，Kayla Bartkowski/Getty Imagesthe材料在Ronald Reagan大楼中包括“分类的保险箱和人员文件”。 “美国国际开发署/b/io”（代表“局或独立办公室”）在黑暗的夏天。因此，现任美国国际开发署代理执行秘书命令今天在美国国际
Court-Martial Convenes for Pentagon Leaker Already Facing Years Behind Bars
为马萨诸塞州空军议员杰克·特克西拉（Jack Teixeira）召集了军事法庭，他因在多年来最后果的国家安全违反后泄露高度分类的军事文件而被判处15年徒刑。
Australian researchers call for greater diversity in genomics
错误分类的心肌病基因变体的病例报告突出了对基因组学更多多样性的需求。
Tackling class barriers to medical school | Letters
Katie Petty-Saphon博士写道，班级的广泛描述符未能捕捉到代表性不足的全部情况，而卡尔·达比（Carl Darby）博士说，工人阶级的毅力在NHSMedical Schools中是有用的质量，无论他们的背景如何，都应该有机会这样做。我们必须从广阔而多样化的游泳池中寻求人才，并就如何使该行业更容易获得的讨论非常重要和受到欢迎。但是，您最近的文章的标题是集中于阶级而不是社会经济地位，这是误导性的（数据只有5％的医学院入学人员是工人阶级，数据显示，2月27日2月27日）。萨顿信任的研究使用了简化的国家统计学社会经济分类方法来根据父母的职业来确定申请人的班级。这种方法将社会工作者和大律师
アンケート調査から読み解く物流施設利用の現状と方向性（1）～物流効率化・BCP・施設老朽化対応で、利用面積を見直し。賃貸施設利用が進み、地方都市で拡張意欲が高まる。
■总结鉴于公司的“物流策略”已被定位为重要的管理问题之一，我们公司将与三菱房地产房地产服务有限公司合作。在日本创建主要的托运人公司。 在前两份报告中，我们介绍了一些调查结果，并检查了公司物流策略的当前状态和挑战。从上一份报告中，本报告介绍了一些调查结果，并概述了物流设施所有权的类型，划分物流设施的使用状态以及物流设施所需的位置条件。 关于物流设施的所有权，托运人和物流公司都广泛用于租赁设施。预计，由于对环境变化的灵活响应以及由于建筑成本上涨等等而建立内部内部新的物流设施的困难，更多的公司将继续选择使用租赁设施。 物流施設利用の現状をみると、物流企業では、大規模物流施設の利用が特に進んでいる。ま
DOD Reviews and Responses to GAO Reports: Fourth Semiannual Report
GAO发现国防部（DOD）在30天的截止日期后，国防部（DOD）提交了约55％的机构评论，88％的敏感性审查以及67％的安全审查。进行敏感性审查以识别敏感信息，例如受控的未分类信息。对机密信息的评论，例如指定为秘密或最高机密的信息，通常称为安全审查。从2022年12月到2024年11月，国防部在提供代理评论和敏感性/安全评论方面的及时性已大大减少（请参见下面的图）。但是，GAO正在与国防部合作提高其及时性。图：国防部（DOD）的回应百分比（DOD）在GAO的四个审核期间花费了30天以上的回应，GAO为经审计的机构提供了机会，有机会对其草案报告进行审查和评论。 GAO发布了最终报告。国防部对从2
How to Fine-Tune DistilBERT for Emotion Classification
客户支持团队在我工作的每家公司的客户询问中淹没了大量的客户查询。您有类似的经历吗？如果我告诉您您可以使用AI自动识别，分类甚至解决最常见的问题怎么办？通过微调诸如Bert之类的变压器模型，您可以构建[…]如何微调Distilbert进行情感分类的帖子首先出现在数据科学上。
辍学通常是指从其所属的组织或社会中删除或采取反建制行动。这个词具有负面含义，例如辍学或辍学，通常不被认为是非常有利的。 但是，在AI（人工智能）的机器学习中，该术语具有完全不同的含义。它在提高AI学习准确性方面起着重要作用。辍学不仅可以应用于机器学习，还可以应用于组织成长的体育培训和培训。 这次，让我们看一下辍学。 AI机器学习是根据大量培训数据进行的。通过重复机器学习，可以提高未来预测和数据分类的准确性。当AI首次发展时，它像人类一样犯了各种错误。但是，与人类不同，他们不会抱怨或疲倦，并且始终继续学习。这将越来越提高准确性。过度学习是AI机器学习中的一个问题。过度学习是指在训练过程中获得高精
Amolops gudao Yu, Wu, Lu & Che, in Wu, Yu, Kilunda, Lu, J.-H. Li, Y.-P. Li, Shi et Che. 2025. Gudao Cascade Frog | 古道湍蛙 || DOI: doi.org/10.3897/zookeys.1227.131357摘要高黎贡山地处全球三大生物多样性热点区的交汇处。近年来，随着该地区野外工作的不断深入，越来越多的研究表明，该地区的两栖动物多样性仍不太清楚。在2023年的爬虫学调查中，从中国云南省高黎贡山采集了一系列 Amolops 标本。形态学和分子系统发育分析的综合结果表明，A.
Echinosaura embera Vásquez-Restrepo & Daza, 2025 DOI：doi.org/10.11646/zootaxa.5583.1.7 Researchgate.net/publication/388527814摘要近年来，Echinosaura 属的裸眼半水生蜥蜴一直受到分类学研究。在这里，我们结合以前可用的和新的形态学和系统发育证据来描述以前称为 E. palmeri 的新物种。我们的结果与以前的系统发育假设一致，并恢复了一个被忽视的进化谱系，该谱系在形态学和遗传学上都不同于该属中目前已识别的其他谱系。该物种可根据外部和半阴茎形态进行诊断，并且在系统发
IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence Volume 9, Issue 1, February 2025
1) 深度学习的人机交互检测综述作者：Geng Han, Jiachen Zhao, Lele Zhang, Fang Deng页数：3 - 262) 探索神经网络元学习的前景：最新技术综述作者：Asit Barman, Swalpa Kumar Roy, Swagatam Das, Paramartha Dutta页数：27 - 423) 具有知识迁移的微多目标进化算法作者：Hu Peng, Zhongtian Luo, Tian Fang, Qingfu Zhang页数：43 - 564) MoAR-CNN：用于 SAR 图像分类的多目标对抗性鲁棒卷积神经网络作者：Hai-Nan We
Exotic ‘Paraparticles’ That Defy Categorization May Exist in Many Dimensions
理论物理学家预测存在难以分类的奇异“副粒子”，并且可能具有量子计算应用
Scientists Discover Oldest Modern Lizard Fossil, Shaking Up Evolutionary History
一块 2.05 亿年前的化石 Cryptovaranoides microlanius 被证实是最古老的现代蜥蜴，将有鳞目蜥蜴的起源向前推了 3500 万年。经过严格的重新分析，对其分类的质疑被驳回。在布里斯托尔附近的三叠纪岩石中发现的微小化石标本已被证实是最古老的现代蜥蜴，可追溯到 2.05 亿年前。最初由 [...]
IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, Volume 16, Issue 6, November 2024
1) LITE-SNN：利用固有动态训练节能脉冲神经网络进行顺序学习作者：Nitin Rathi、Kaushik Roy页数：1905 - 19142) 最小化 EEG 人为干扰：使用深度卷积神经网络进行自适应 EEG 空间特征提取的研究作者：Haojin Deng、Shiqi Wang、Yimin Yang、W. G. Will Zhao、Hui Zhang、Ruizhong Wei、Q. M. Jonathan Wu、Bao-Liang Lu页数：1915 - 19283) 长期感官家庭训练的自适应框架：可行性研究作者：Stefano Silvoni、Simon Desch、Florian
Science works to demystify hair and help it behave
研究探索了对头发进行分类的新方法——从松散的卷发到紧密的卷发——以及控制头发和改善其外观和健康的方法。
Researchers spot rare 'triple-ring' galaxy that defies explanation
最近分享的一张遥远星系被三个同心环包围的照片挑战了我们对星系分类的理解。
AdaBoost Classifier, Explained: A Visual Guide with Code Examples
集成学习将权重放在最需要的地方随机森林解释：带有代码示例的可视化指南每个人都会犯错 — 即使是机器学习中最简单的决策树。AdaBoost（自适应增强）算法不会忽略它们，而是会做一些不同的事情：它从这些错误中学习（或适应）以变得更好。与一次生成多棵树的随机森林不同，AdaBoost 从一棵简单的树开始，并识别它错误分类的实例。然后，它构建新的树来修复这些错误，从错误中学习并在每一步中变得更好。在这里，我们将准确说明 AdaBoost 如何进行预测，通过结合有针对性的弱学习者来增强力量，就像将集中锻炼变成全身力量的锻炼程序一样。所有视觉效果：作者使用 Canva Pro 创建。针对移动设备进行了优
