Why Every Living Thing Is Noisy and Unique
Mike Klymkowsky，Substack 当我（慢慢地）适应非学术的“退休环境”时，我会定期思考生物学的核心观察和原理。它们共同限制了...
Every AI Breakthrough Shifts the Goalposts of Artificial General Intelligence
随着人工智能系统超越一个又一个基准，我们的“类人智能”标准不断发展
I've tested every new Apple Watch in 2025 - here's why the best model for you isn't the Ultra
旗舰版 Apple Watch 进行了多项升级，包括电池续航时间增加了 6 小时，可供全天使用。它现在在亚马逊上看到了本季的第一次折扣。
今日抵押贷款利率保持稳定，30 年期固定抵押贷款年利率保持在 6.12% 至 6.22% 附近。买家密切关注。 NerdWallet 显示年利率为 6.12%。房地美 (Freddie Mac) 的占比为 6.22%。 Zillow 的占比为 6.13%。银行利率接近6.24%。利率看起来很平静。他们的座位比去年低。再融资利率维持在 6.38% 至 6.54% 的较高年利率。借款感觉稳定。需求缓慢。贷款人保持谨慎。房地产市场正在等待。 2026 年降息仍然是最大的希望。
Supporting Women Every Step of the Way in Construction
女性正在稳步进入技术行业，非营利组织正在通过培训、支持和宣传铺平道路。“支持女性在建筑领域的每一步”一文首先出现在《教育和职业新闻》上。
How Can Longhorns Honor Veterans Today and Every Day?
帖子 今天和每一天，长角牛如何向退伍军人致敬？首先出现在 UT Austin News - 德克萨斯大学奥斯汀分校。
The Lengths Americans Are Willing to Go to Make Every Penny Count
从购买半头牛到兑水肥皂，人们正在尝试节俭，这正在影响消费品公司的销售 作者：《华尔街日报》的娜塔莎·汗 (Natasha Khan)。我已经发表了几篇文章，介绍人们如何应对过去几年的通货膨胀以及他们受到的影响。这些内容列在文章的一些摘录之后。消费者所做的许多事情都需要花费更多的时间和精力来完成他们通常不会做的事情。这是通货膨胀的成本之一，我们必须采取措施来避免或减轻通货膨胀。摘录：[一位女士]“在她的 Dawn 洗碗液和 Clorox 地板清洁剂中加水。她不再购买气溶胶玻璃清洁剂，而是用一瓶 Windex 代替，这样她就可以加水以使溶液持续更长时间。”“有些人在较便宜的杂货店购物，并在 Fac
This Historian Interviewed Nearly Every Woman Astronaut and Learned How They Redefined NASA Forever
历史学家瓦莱丽·尼尔 (Valerie Neal) 揭示了女宇航员如何改变美国宇航局 (NASA) 并重新定义探索太空的意义。
A make-or-break budget: inside the Treasury before Labour’s crucial day
从外部来看，雷切尔·里夫斯 (Rachel Reeves) 宣布这一消息的准备工作看起来很混乱，许多人认为财政大臣和总理的未来岌岌可危。每一份预算或多或少都可以被描述为一个高风险时刻。事情很容易出现严重错误，正如戈登·布朗 (Gordon Brown) 在 2007 年废除 10 便士税率时发现的那样，或者乔治·奥斯本 (George Osborne) 在 2012 年“杂乱”预算因馅饼而崩溃时发现的那样，尤其是夸西·夸腾 (Kwasi Kwarteng)，他在 2022 年灾难性的迷你预算导致保守党在选举中失利。雷切尔·里夫斯 (Rachel Reeves) 似乎已经危险地接近了之前的混乱局
大人们什么时候才能控制并为政府和公众建立正常的秩序。 Tru_p 变得像失去炮板的船。随着每一波公开声明的出现，他的威胁性言语攻击都会左右为难，造成更大的伤害。世界其他地方一定在嘲笑 […]《被解放的总统》一文首先出现在《愤怒的熊》上。
When learning gets messy: The power of productive struggle in early elementary
康帕斯学校是奥斯汀的一所研究型学校，其教育方法立足于神经科学、心理学和教育研究。创始成员兼学习总监 Anna Yakabe 分享了他们的创新实验室的见解，年轻的学习者在这里培养创造有意义的变革所需的毅力和解决问题的技能。在《隐藏的潜力：实现更伟大事业的科学》一书中，亚当·格兰特提醒我们，学习的真正魔力来自奋斗。格兰特将学习描述为一段由我们如何应对挑战而塑造的旅程。当孩子们努力尝试新事物时，他们会强化大脑中的神经通路，从而增强长期的理解能力和适应力。每一个错误、挫折或“我还没有明白”的时刻都是对拓展思维和培养毅力的邀请。这种富有成效的奋斗概念深深扎根于教育研究中。 J. Hiebert 和 Do
TERM LIMITS – End Career Politicians
开国元勋们从未打算让国会成为终身政客的退休之家。我们正在目睹历史上摧毁每一个共和国的相同模式。没有任期限制创造了一个政治阶层。这些人几十年来紧握权力，根据自己看不见的手制定政策。当有人喜欢 [...]
Netflix’s Reed Hastings on the Impact of AI on Schools
Class Disrupted 是一个教育播客，作者 Michael Horn 和 Futre 的 Diane Tavenner 与教育工作者、学校领导、学生和学校社区的其他成员进行对话，调查大流行后教育系统面临的挑战以及我们应该走向何方。通过添加书签查找每一集 [...]
Shaadi season is back: 5 hottest nail paint styles everyone is wearing this wedding season
快速浏览婚礼季最热门的指甲风格，从镀铬魅力到 3D（三维）珍珠戏剧。这里的每一种造型都与传统的lehengas、纱丽和厚重的珠宝相搭配，所以你的双手在每一个镜头和特写镜头中都能拍出美丽的照片。
Cutting Aircraft Downtime: Smarter Spares Strategies Reduce AOG Time
当飞机进入 AOG（地面飞机）时，每一分钟都很重要。停飞的飞机每小时会给航空公司造成数万美元的损失，包括收入损失、航班时刻表中断以及乘客和客户的失望。
Understanding Convolutional Neural Networks (CNNs) Through Excel
深度学习通常被视为黑匣子。我们知道它从数据中学习，但我们很少停下来问它如何真正学习。如果我们可以打开那个盒子并观察每一步在我们眼前发生怎么办？使用 Excel，我们可以做到这一点，看看数字如何变成模式，以及简单的计算如何成为我们所谓的“深度学习”的基础。在本文中，我们将直接在 Excel 中构建一个微型卷积神经网络 (CNN)，以逐步了解机器如何检测图像中的形状、模式和含义。通过 Excel 的卷积神经网络 (CNN) 首先出现在《走向数据科学》上。
