New criminal laws may help reduce jail overcrowding
新刑法（称为 BNSS）旨在通过对初犯宽大处理来解决监狱过度拥挤问题。保释条件已修改，最长拘留期限缩短。监狱长现在有责任协助保释申请。这些变化优先考虑了囚犯的人权。
Overregulation Threatens the Digital Economy
拜登政府最近的行动有可能扼杀创新，旨在使在线生态系统变得平淡无奇并扼杀其创业精神。文章《过度监管威胁数字经济》首先出现在美国企业研究所 (AEI) 上。
Coastal carbon removal methods ‘oversold’ – study
根据新分析，所谓的“沿海蓝色生态系统”在气候缓解中的作用被高估了。
Overreacting to Inflation While the Labor Market Cools
6 月后 FOMC：由于鹰派反应过度，美联储冒着落后的风险 作者 Preston Mui employ america org 从长期来看，简单的事实是，通胀大幅下降。无论是从 2022 年 2 月的 5.6% 的峰值开始，还是从美联储将利率提高到当前水平的 4.2% 开始，核心 PCE 通胀——[…]The post Overreacting to Inflation While Labor Market Cooling appeared first on Angry Bear.
Southwest flight makes “excessive descent” during go around in Hawaii
西南航空一架从檀香山飞往利胡埃的航班在利胡埃复飞时“过度下降”，飞行高度低至海平面以上 400 英尺。彭博新闻社根据西南航空的备忘录首次公开报道了这一事件。不幸的是，当飞机接近利胡埃并下降到 2,350 英尺 AMSL 接收高度以下时 […]文章西南航空航班在夏威夷复飞时“过度下降”首先出现在 Flightradar24 博客上。
Excesses of Cultural Laicism in France
出版物作者： 出版日期： 2024 年 5 月 16 日概要 在上个斋月（穆斯林斋戒月）上，法国足球联合会颁布了一项禁止穆斯林足球运动员斋戒的政策，引发了争议，因为人们担心这种行为违反了世俗主义。这表明现有的对世俗主义或文化世俗主义的理解如何对此类政策的制定产生至关重要的影响。对话是[…]法国文化俗世主义的过度现象首次出现在 RSIS 上。
RSA Conference 2024: AI hype overload
人工智能可以毫不费力地阻止各种网络攻击吗？让我们打破围绕这项技术的夸张说法，看看它的实际优势和局限性。
Excessive Spending, not Corporate Greed, Drove the 2021–2022 Profit Surge
从历史上看，通货膨胀和企业利润水平的变化根本没有表现出太大的相关性
Overworking: How I work to be efficient
Daniel 分享了他的技巧和策略，让他们高效工作的同时享受休息时间。- Daniel 学生常见的一个问题是工作过度，众所周知，工作永无休止！作为一个患有诵读困难症的人，我经常觉得自己落后了。然而，我发现了一些技巧，既能帮助我进步学习，又能帮助我享受空闲时间。 1. 早晨例行公事当半天已经过去时，总是很难完成工作。根据我的经验，晚起会成为一种习惯，会真正阻碍你完成工作的能力。早起让我能够完成更多的任务，帮助我减轻工作量、缓解压力和保持心理健康。 2. 循序渐进的评估评估是计入最终成绩的因素，但在开始论文问题和项目之前，可能需要完成其他工作。这就是为什么我发现每天做一点评估工作，比如论文规划，有
Undoing overreliance on part-time faculty could reverse decline of California Community Colleges
投资统一的教师模式将解决加州社区学院系统的问题，该系统目前正在努力挽回数百万被赶出大学的学生。
Overfitting vs Underfitting in Machine Learning Algorithms
为什么重要：过度拟合和欠拟合是进行机器学习时遇到的两个最常见的问题。
Army experts: Mix up workouts to reduce overuse injuries, improve bone, joint health
通过混合训练活动，避免过度使用伤害影响肌肉骨骼结构，如肌肉、肌腱、关节和骨骼。
How To Use Cross Validation to Reduce Overfitting
为什么重要：过度拟合是许多机器学习模型在不知情的情况下成为受害者的问题。交叉验证是用于减少过度拟合的最流行的技术。
本文简要概述了这一新兴的过度参数化 ML 理论（以下简称 TOPML），从统计信号处理的角度解释了这些最新发现。我们强调了将 TOPML 研究领域定义为现代 ML 理论子领域的独特方面，并概述了仍然存在的有趣开放问题。
