June Employment Report: 206 thousand Jobs, 4.1% Unemployment Rate
来自 BLS：就业形势 美国劳工统计局今天报告称，6 月份非农就业总人数增加了 206,000，失业率几乎没有变化，为 4.1%。政府、医疗保健、社会救助和建筑业就业人数增加。...4 月份非农就业总人数变化下调了 57,000，从 +165,000 下调至 +108,000，5 月份变化下调了 54,000，从 +272,000 下调至 +218,000。经过这些修订，4 月和 5 月的就业人数合计比之前报告的少 111,000。重点添加 单击图表可查看大图。第一张图表显示了自 2021 年 1 月以来每月新增的就业岗位。6 月份总就业人数增加了 206,000。私营部门就业人数增加 13.
以下是我发给会计部门的电子邮件，只有明显的删节：过去几周，我们在 Mustelid Falls 的一家加油站买油，这家加油站正式关门时间为下午 6 点，但我们一直要求加油员晚点下班或晚点再来给我们加油。没有正式的上门服务程序，所以她没有办法在油费上加收费，所以我给了她一些现金，这是有史以来最便宜的上门服务费，真的，每天不到 10 美元，但这让对待某人和让他们感到被尊重之间产生了区别。这只是我提交给 Our Company 的第三张最粗略的收据，它可能让我们向客户公司多收取了几个小时的费用，所以非常值得。您会在办公桌上看到费用表。上述费用表附有一张收据，是我用记号笔在公司表格背面手写的，并由长期
F-18 Photo Recon Prototype (Reblog)
以下是 Hornet One 上 F-18 照片侦察原型安装的三张照片。最后一张照片是生产安装。这是先进战术机载侦察系统 (ATARS) 要求的一部分。点击此处或此处或此处下载 (0.4 兆) 更多信息点击此处
Too Many Young People Left Behind
这篇文章很长而且经久不衰。我不相信 AB 的许多读者会读完它。我所做的就是抓住简介和三张图表来说明这一点，我们在教育劳动力方面做得还不够。劳动力可以满足未来的需求。[…]文章《太多年轻人被抛在后面》首先出现在 Angry Bear 上。
这张工作表背后的想法是让孩子们把它带到户外，聆听周围的声音并勾选他们能听到的东西。有三张工作表可供选择：我能在海滩、森林中听到的东西和一般的东西。我们如何听到噪音？简单的解释是声音是……阅读更多帖子我能听到的东西工作表首先出现在儿童科学实验上。
上周末我们在马斯特顿参加了新西兰库克海峡地区飞行比赛。飞行非常愉快，社交时间也很有趣，还有机会参与地面评判。不过，天气一度有点不稳定，周五晚上的天气是低云和降雨。周六 [比赛日] 天气好多了，尽管北岛南部其他地区一直有雷电威胁。由于天气原因，我们不得不在中午暂停比赛约 30-45 分钟，但一切都顺利。前三张照片是周五抵达当天拍摄的，包括惠灵顿、霍克湾、卡皮蒂和旺格努伊 20 多架飞机的全景图（哈韦拉也于周六抵达）。最后两张照片是周六拍摄的。那片云层下有一些非常黑暗和潮湿的地方！白天来来往往的飞机更多。
Fifth Francqui Lecture: Econometric Modeling of Climate Change
我的第五次也是最后一次关于气候变化计量经济学建模的 Francqui 讲座的视频现已发布在 Youtube 上：讲座首先介绍了全球气候变化问题。地球能量平衡的第一张图片来自 IPCC 评估报告。可能是第四次评估报告。全球温度图是伯克利地球陆地和海洋系列的综合图。二氧化碳浓度图基于我们在计量经济学杂志论文中使用的数据，该数据更新了夏威夷的最新观测结果。全球二氧化碳排放系列的原始来源是现已停用的 CDIAC 网站，该网站根据 BP 世界能源统计评论进行了更新。接下来是 IPCC 第五次评估报告中的三张图表。世界二氧化硫排放量来自 CEDS 数据站点。下一节 - “为什么要使用计量经济学” - 以经
New EagleCash consolidates DoD's stored-value cards
为了将国防部的三张独立储值卡合二为一，来自陆军、海军、空军和海军陆战队的代表前往波士顿联邦储备银行，计划与美国财政部的合作...
以下是档案中来自南苏丹的一些照片。前三张照片是在几个月前拍摄的，当时我将一车药品空运到南苏丹的一个偏远诊所。这是整个地区唯一一家提供实际药物和医疗的诊所。其余的照片没有特定的顺序，是在过去一年中在南苏丹我们服务的多个地点拍摄的。
AI（人工智能）一词已经在日常生活中使用了很长时间。根据总务省《信息通信白皮书》，我们目前正处于第三次人工智能热潮。 这种热潮始于 2000 年代的日本。机器学习，即人工智能通过使用被称为大数据的大量数据自行获取知识，已经投入实际应用。此外，深度学习已经开始，人工智能通过定量地表示识别知识等对象时应注意的特征来获取知识。 然后，在 2020 年代，出现了大规模语言模型（LLM）。这是一种基于深度学习技术创建的语言模型，其特点是能够流畅地处理语言，类似于人类对话或聊天交流。为此，需要解释对方所说的词语（数据），相应地预测对话的主题，并做出适当的回应。这导致了生成式人工智能的出现，例如 OpenA
