不正确的关键词检索结果

FAA:惩罚欺诈与短信安全信息?

FAA: punishing fraud v. SMS safety information?

联邦公报于 2024 年 2 月 8 日发布了美国联邦航空管理局 (FAA) 的提案,该提案对 16 个不同的 FAR 部分进行了全面修订,标题为“伪造、复制、更改、遗漏或不正确的陈述”(以下简称 FRAAOIC)。该通知解释了这些变更的目的“该提案将 (1) 协调各种伪造法规和相关制裁之间的不一致之处;(2) 整合所有现有的伪造...

从头开始​​及以后为 RAG 构建 LLM 代理:综合指南

Building LLM Agents for RAG from Scratch and Beyond: A Comprehensive Guide

GPT-3、GPT-4 等 LLM 及其开源对应物通常在检索最新信息时遇到困难,有时会产生幻觉或不正确的信息。检索增强生成 (RAG) 是一种将 LLM 的强大功能与外部知识检索相结合的技术。RAG 使我们能够将 LLM 响应建立在事实、最新信息的基础上,从而显着提高了准确性和可靠性 […] 文章 从头开始​​构建 RAG 的 LLM 代理:综合指南首先出现在 Unite.AI 上。

不当付款:有关高费率或缺乏估算的计划的关键概念和信息

Improper Payments: Key Concepts and Information on Programs with High Rates or Lacking Estimates

美国政府问责署的发现不当付款是指那些不应该支付或支付金额不正确的付款。在估算不当付款时,联邦行政机构还会将那些由于缺乏或缺乏文件而无法核实是否适当的付款视为不当付款。不当付款的原因可能包括无意的管理错误,也可能是欺诈所固有的故意虚假陈述。各机构报告称,2023 财年 71 个项目的不当付款估计为 2,358 亿美元。机构报告的 2023 财年不当付款按类型估算(总计 2,358 亿美元)注:管理和预算办公室指南将未知付款定义为机构由于文件不足或缺乏而无法确定其是否适当或不当的付款可靠的不当付款估算有助于理解和解决财务脆弱性,以及评估纠正措施的有效性。各机构通常通过分析付款样本来确定付款是否适当

Babs Kitography - 1/72 比例第 1 部分狂热

Babs Kitography - 1/72 scale Part 1 Mania

Mania 1/72 的“神风”和 Ki-15-I 套件于同年发布,Burns* 记录为 1973 年。Scalemates 网站列出了 1974 年发布的“神风”套件和 1977 年发布的 Ki-15-I 套件,而包含“神风”和 Ki-15-I 的组合套件也于 1974 年发布。这肯定是不正确的,因为组合套件是在 1977 年发布的,在两个独立套件发布之后,并且据说在同一年,Mania 被 Hasegawa 接管。“神风”套件 (AT-NO C-3001) 的盒子顶部有精美的图案,没有任何文字或徽标,如标题图所示。 Ki-15-I 套件 (AT-NO R-2001) 也以类似的方式呈现,描绘

欺诈风险管理:2018-2022 年数据显示,根据各种风险环境,联邦政府每年因欺诈造成的损失预计为 2330 亿至 5210 亿美元

Fraud Risk Management: 2018-2022 Data Show Federal Government Loses an Estimated $233 Billion to $521 Billion Annually to Fraud, Based on Various Risk Environments

GAO 的发现 根据 2018 年至 2022 财年的数据,GAO 估计政府每年因欺诈而遭受的直接财务损失总额在 2,330 亿美元至 5,210 亿美元之间。该范围反映了这一时期不同的风险环境。预计欺诈损失的 90% 落在这个范围内。GAO 从三个关键来源收集数据来进行估算: 调查数据,例如送交起诉的案件数量和已结案件的美元价值;监察长办公室 (OIG) 半年度报告信息;并确认各机构向管理和预算办公室 (OMB) 报告的欺诈数据。 GAO 将这些数据围绕三个欺诈类别进行组织:已裁定的欺诈、已发现的潜在欺诈和未发现的潜在欺诈。模型设计和验证还参考了 46 项欺诈研究。 OIG 和其他知情官员同

科技聚焦:工作场所中的可穿戴技术

Science & Tech Spotlight: Wearable Technologies in the Workplace

为什么这很重要2022 年,仓储、制造和建筑行业发生了超过 700,000 起非致命伤害和 2,000 多起致命事故。与此同时,消费者对这些行业的需求不断增长,为提高生产率带来了压力。为了提高和监控工人的安全和生产力,公司已经开始部署从人体工程学传感器到外骨骼的可穿戴技术。 要点传感器和网络技术的最新创新增加了在工作场所使用可穿戴设备的可行性和兴趣。公司已经部署了一些可穿戴设备,但有关这些技术在提高工作场所安全性方面的功效的公开数据有限。对数据隐私、成本和易用性的担忧可能会阻碍可穿戴设备在工作场所的广泛采用。该技术是什么?可穿戴技术或可穿戴设备是穿戴在身体上的设备,其尺寸、形状和功能各不相同。

与 DTRA 的讨论:第 9 集

Discussion with DTRA: Episode 9

科学、事实和常识:与 Dr. 的对话丽贝卡·邓菲 (Rebecca Dunfee) 谈针对 DTRASecret 乌克兰生物实验室的虚假生物实验室叙述?武器化的鸟?防治蚊子?博士。美国国防威胁减少局生物威胁减少计划首席科学家丽贝卡·邓菲(Rebecca Dunfee)坐下来谈论科学,并展示了俄罗斯官员阴谋论的荒谬性。在获得哈佛大学病毒学博士学位后,邓菲将她的职业生涯致力于生物合作,以促进国际公共卫生。随着俄罗斯官员和官方媒体对 DTRA 在乌克兰的工作发表煽动性的、不正确的言论,邓菲公开讨论了 DTRA 与乌克兰合作开展的所有积极、合作的公共卫生项目。她还利用自己的科学专业知识来展示俄罗斯的一

科学、事实和常识:与 Rebecca Dunfee 博士对话,讨论针对 DTRA 的虚假生物实验室叙述

Science, Facts, and Common Sense: A conversation with Dr. Rebecca Dunfee on the false bio lab narratives targeting DTRA

乌克兰秘密生物实验室?武器化的鸟?防治蚊子?美国国防威胁减少局生物威胁减少项目首席科学家丽贝卡·邓菲博士坐下来谈论科学,并展示了来自俄罗斯官员的阴谋论的荒谬。在获得哈佛大学病毒学博士学位后,邓菲博士将自己的职业生涯致力于生物合作,以促进国际公共卫生。随着俄罗斯官员和官方媒体对 DTRA 在乌克兰的工作做出煽动性的、不正确的说法,邓菲博士公开讨论了 DTRA 与乌克兰合作开展的所有积极、合作的公共卫生项目。她还利用自己的科学专业知识来展示俄罗斯的一些捏造事实是多么荒谬。敬请收听,了解有关 DTRA 与乌克兰合作的更多信息,甚至俄罗斯如何在各种项目上成为 DTRA 的热切合作伙伴。

funsearch:使用大语言模型在数学科学中进行新发现

FunSearch: Making new discoveries in mathematical sciences using Large Language Models

在自然界发表的一篇论文中,我们介绍了FunSearch,这是一种搜索用计算机代码编写的“函数”的方法,并找到数学和计算机科学方面的新解决方案。 FunSearch通过配对预先培训的LLM的作品,其目标是以计算机代码的形式提供创意解决方案,并提供自动化的“评估者”,该解决方案可以防止幻觉和不正确的想法。

funsearch:使用大语言模型在数学科学中进行新发现

FunSearch: Making new discoveries in mathematical sciences using Large Language Models

在自然界发表的一篇论文中,我们介绍了FunSearch,这是一种搜索用计算机代码编写的“函数”的方法,并找到数学和计算机科学方面的新解决方案。 FunSearch通过配对预先培训的LLM的作品,其目标是以计算机代码的形式提供创意解决方案,并提供自动化的“评估者”,该解决方案可以防止幻觉和不正确的想法。

funsearch:使用大语言模型在数学科学中进行新发现

FunSearch: Making new discoveries in mathematical sciences using Large Language Models

在自然界发表的一篇论文中,我们介绍了FunSearch,这是一种搜索用计算机代码编写的“函数”的方法,并找到数学和计算机科学方面的新解决方案。 FunSearch通过配对预先培训的LLM的作品,其目标是以计算机代码的形式提供创意解决方案,并提供自动化的“评估者”,该解决方案可以防止幻觉和不正确的想法。

funsearch:使用大语言模型在数学科学中进行新发现

FunSearch: Making new discoveries in mathematical sciences using Large Language Models

在自然界发表的一篇论文中,我们介绍了FunSearch,这是一种搜索用计算机代码编写的“函数”的方法,并找到数学和计算机科学方面的新解决方案。 FunSearch通过配对预先培训的LLM的作品,其目标是以计算机代码的形式提供创意解决方案,并提供自动化的“评估者”,该解决方案可以防止幻觉和不正确的想法。

评论 - Cessna Caravan 燃油状况杆

Review - Cessna Caravan Fuel Condition Lever

评论 - Cessna Caravan 燃油状况杆作者:Chris Rosenfelt我经常收到的一个问题与 Cessna Caravan 中的燃油状况杆有关。人们主要想知道何时应使用低怠速和高怠速位置。在详细介绍之前,让我们先从基础知识开始。燃油状况杆连接到燃油控制单元 (FCU)。燃油状况杆有 3 个位置:怠速切断、低怠速和高怠速位置。切断位置会切断流向发动机燃油喷嘴的所有燃油。低怠速位置提供 52% Ng 的 RPM。高怠速位置提供 65% Ng 的 RPM。低怠速也称为地面怠速,高怠速也称为飞行怠速。不幸的是,有些 Caravan 运营商正在培训他们的飞行员永远不要将燃油状况杆置于高怠

云中的灾难恢复

Disaster recovery in the cloud

周五晚些时候。您接到 CIO 的电话,说数据已从 XYZ 公共云服务器中删除,他们需要尽快恢复。情况变得更糟。首先,没有数据的当前备份副本。您期望云提供商代表您执行的备份仅包括提供商的核心系统备份。这意味着它在功能上无法使用。其次,没有业务连续性/灾难恢复 (BCDR) 策略、程序或剧本来处理违规或灾难。每个人都认为云会自动执行此操作。这就是我们在云中的原因,对吧?这些都是常见的误解。同样常见的是假设那些负责保持云系统正常运行和安全的人现在已经掌握了这个问题。在太多情况下,这种假设是不正确的。换句话说,您可能错误地执行了云 BCDR,需要采取一些措施。要阅读完整的文章,请单击此处

电子健康记录:VA 改进管理的新系统调用面临的挑战

Electronic Health Records: Challenges with VA's New System Call for Management Improvements

GAO 的发现退伍军人事务部 (VA) 电子健康记录现代化 (EHRM) 计划的组织变革管理活动与七项领先实践部分一致,但与一项领先实践不一致(见表)。电子健康记录现代化 (EHRM) 计划的活动与组织变革管理领先实践一致 领先实践 GAO 评估 制定变革愿景 部分一致 识别和管理利益相关者 部分一致 有效沟通 部分一致 评估变革准备情况 部分一致 提高员工技能和能力不一致 识别和解决变革的潜在障碍 部分一致 建立变革目标和指标 部分一致 评估变革结果 部分一致 资料来源:GAO 对退伍军人事务部 (VA) 数据的分析。 | GAO-23-106785在该计划完全实施变革管理的领先实践之前,未

凯恩斯和罗宾逊关于所谓的自我调节市场

Keynes And Robinson On Supposed Self-Regulating Markets

约翰·梅纳德·凯恩斯在 1926 年写道:“让我们从根本上澄清自由放任主义不时建立的形而上学或一般原则。个人在经济活动中拥有规定的‘自然自由’是不正确的。没有‘契约’赋予拥有者或获得者永久的权利。世界不是由上而下管理的,私人利益和社会利益并不总是一致的。它也不是由下而上管理的,以至于它们在实践中一致。从《经济学原理》中得出的开明的个人利益总是符合公共利益的说法是不正确的。个人利益通常是开明的,这也不是事实;更常见的是,个人单独行动以促进自己的目的,他们太无知或太软弱,甚至无法实现这些目的。经验并不表明,当个人组成一个社会单位时,他们总是比单独行动时更不清醒。因此,我们不能立足于抽象​​的理由,

服务公告 #5 正确的车轮定位

Service Bulletin #5 Correct Wheel Alignment

服务通告 #5 正确车轮定位本 SB #5 为建议性质。组装起落架时,尤其是组装车轮时,请务必确保车轮定位正确。车轮的排列应与地面行驶路径成直线;必须避免内倾和外倾。内倾会导致起落架颤动。在将起落架轴固定在上部隔板接头处之前,通过正确旋转起落架轴来确保定位。下图显示了正确的定位。绿线表示地面滑行相对于轮胎的矢量。下图显示了不正确的定位,这会导致起飞和降落时起落架出现轻微到严重的颤动。橙线表示组装不正确;绿线是必须重置的线。

头脑太简单

Too simple minds

人类有一种令人烦恼的倾向。他们确实经常会认定一种邪恶,然后根据“邪恶的敌人就是善良的”逻辑,遵循“敌人的敌人就是朋友”的政策。这显然是不正确的。有时邪恶的敌人也是邪恶的。有时在一种情况下你认定为坏人的人,在另一种情况下却是好人。反之亦然。特别狂热的人似乎特别容易受到这种(我想这是一种)逻辑谬误的影响。一个例子是诺姆·乔姆斯基,他正确地指出了里根外交政策中的一些邪恶,然后坚持认为美国是一个邪恶的帝国主义强国。更糟糕的是,他经常把美国的对手描绘成善良的,而他们显然不是。另一个例子是朱利安·阿桑奇。他帮助揭露了奥巴马政府的战争罪行,并遭到了奥巴马政府的严厉反对。这使他变成了民主党的仇敌,而没有考虑到