举步维艰关键词检索结果

狂欢节结束了:足球比赛如火如荼,音乐节举步维艰

The Carnival is Over: music festivals struggle as football roars

虽然“非营利性” AFL 有 500 万美元支付 Katy Perry 在上周末的总决赛上演唱五首歌曲的费用,但澳大利亚音乐节却举步维艰。文章《狂欢节结束了:足球比赛如火如荼,音乐节却举步维艰》首次出现在澳大利亚研究所。

欧洲航空燃油税政策举步维艰

Europe Struggles With Aviation Fuel Taxation Policy

贸易和环保组织就征收航空燃油税的计划发生冲突。文章欧洲在航空燃油税政策方面举步维艰首先出现在 AVweb 上。

亲西方文明课程改革法案最初举步维艰。其支持者并没有放弃。

Pro-Western Civ curriculum reform bill falters at first. Its proponents aren’t giving up.

“通识教育学院”示范立法旨在改革全国的高等教育。

马哈拉施特拉邦继续不受控制地使用 LED 灯捕鱼,小渔民举步维艰

Small fishermen struggle as fishing using LED lights continues unchecked in Maharashtra

捕鱼时使用 LED 灯,再加上围网,对康坎海水域产生了重大影响

当加州社区学院在转学方面举步维艰时,一些人取得了成功

As California community colleges struggle with transfer, some find success

在加州,大多数社区学院转学到四年制大学的转学率很低,但有些学院的表现比大多数学院要好。

2025 年 1 月经济观察家调查 ~ 物价上涨导致消费者勒紧钱袋 ~

景気ウォッチャー調査2025年1月~物価高の影響で消費者の財布のひもは固い~

日本内阁府2月10日发布的《经济观察家调查报告》显示,2013年1月份经济现状评估扩散指数(经季节调整)为48.6,比上月下降0.4点,是三个月来的首次下降。分地区看,全国12个地区中,6个地区增加,6个地区减少。增幅最大的是甲信越地区(比上月增加4.0个百分点),降幅最大的是中国地区(减少3.3个百分点)。从现况判断DI(经季节性调整)的细分来看,家庭趋势较上月下降0.6点,企业趋势下降0.3点,就业趋势下降0.7点。基于本次调查结果,内阁府将判断结果从“经济继续呈现逐步复苏的趋势。展望未来,虽然对物价上涨等影响有所担忧,但预计复苏势头仍将持续”修改为“经济继续呈现逐步复苏的趋势。展望未来,

长期旷课和成绩差距:NAEP 得分最低的学生缺课最多

Chronic Absenteeism & Achievement Gap: Lowest NAEP Scorers Missed the Most Class

我们的 FutureEd 追踪器显示,在 2023-24 学年,31 个州的长期旷课率(缺课 10% 或更多的学生人数)有所改善。这是个好消息,尽管这些州的学生出勤率尚未达到疫情前的水平。如果出勤率没有持续改善,学校将举步维艰 […]

冬季预测:尽管特朗普当选,东欧 2025 年仍将加速增长

Winter Forecast: Eastern Europe to grow faster in 2025 despite Trump

私人消费拉动增长,出口导向型产业举步维艰;唐纳德·特朗普不受束缚是主要的下行风险;乌克兰经济前景不明朗; 2025 年俄罗斯经济增速将减半至 1.8%

俄罗斯的 T-90A 坦克在乌克兰被击毁

Russia’s T-90A Tank Is Getting Hammered Out of Existence in Ukraine

要点和摘要:T-90A 曾被誉为俄罗斯首屈一指的主战坦克,但在乌克兰却举步维艰,暴露出严重的弱点。-尽管配备了 Shtora-1 主动防护系统,但 T-90A 已被证明无法抵御现代西方反坦克武器,包括标枪和无人机。它与升级版 T-72 的相似之处引发了人们对其成本效益的质疑。-维护不佳的报道,[…] 俄罗斯的 T-90A 坦克在乌克兰被彻底淘汰,最早出现在 19FortyFive 上。

俄罗斯新型 T-14 Armata 坦克执行了 1 次任务

Russia’s New T-14 Armata Tank Had 1 Mission

要点:它被设计为地球上最好的坦克,显然,T-14 Armata 未能完成这项任务。-T-14 Armata 坦克被设想为俄罗斯军事现代化的核心,但由于成本过高、腐败和不切实际的规划,它一直举步维艰。-曾被吹捧为具有先进装甲和乘员保护的革命性平台,[…]俄罗斯新 T-14 Armata 坦克有 1 个任务首次出现在 19FortyFive 上。

英国工厂数据疲软,英镑下跌,美元上涨——事实如此

Pound falls after weak UK factory data as US dollar rises – as it happened

2025 年伊始,人们对美国新政府的贸易政策感到不安,全球制造业举步维艰,我们对商业、经济和金融市场进行实时滚动报道。去年,挪威销售的新车中有九成仅采用电池驱动,该国即将成为第一个完全放弃汽油和柴油销售的国家。挪威的目标是到 2025 年完全淘汰汽油和柴油汽车的销售。挪威道路联合会的最新数据显示,这一目标正在顺利推进。挪威将成为世界上第一个从新车市场基本消除汽油和柴油汽车的国家。继续阅读...

M72 LAW 是专为摧毁坦克而打造的原始“火箭筒”

The M72 LAW Is the OG ‘Bazooka’ Built to Destroy Tanks

要点和摘要:M72 LAW(轻型反坦克武器)是一种 66 毫米便携式单发反装甲火箭,自 1960 年代以来一直服役于美国军队。M72 旨在取代 M31 HEAT 手榴弹和 M20A1 超级火箭筒,其轻巧、易于使用的设计灵感来自二战反坦克武器。 -最初在越南战事中举步维艰,随后的升级提高了其性能,[…]M72 LAW 是专为摧毁坦克而打造的原始“火箭筒”,首次出现在 19FortyFive 上。

俄罗斯 T-80 坦克在乌克兰被“打得粉碎”

Russia’s T-80 Tanks are Getting ‘Smashed to Pieces’ in Ukraine

要点和总结:俄罗斯的 T-80 坦克在乌克兰的现代反坦克战术面前举步维艰,包括使用 TOW 导弹、无人机和精确制导弹药。 -尽管经过数十年的升级,包括反应装甲和先进武器,但 T-80 的弱点仍然很明显。 -炮塔装甲薄弱、城市战设计过时以及机组人员缺乏经验等问题加剧了损失。俄罗斯军队 […]俄罗斯的 T-80 坦克在乌克兰被“打成碎片”一文首次出现在 19FortyFive 上。

打破扩展代码:AI 模型如何重新定义规则

Breaking the Scaling Code: How AI Models Are Redefining the Rules

近年来,人工智能取得了长足进步。曾经在基本任务上举步维艰的模型现在擅长解决数学问题、生成代码和回答复杂问题。这一进步的核心是扩展定律的概念——这些规则解释了人工智能模型在成长、接受更多数据训练或获得支持时如何改进 […] 打破扩展代码:人工智能模型如何重新定义规则一文首先出现在 Unite.AI 上。

阿里巴巴 vs. OpenAI:新模型能否胜过 ChatGPT?

Alibaba vs. OpenAI: Can a new model outperform ChatGPT?

阿里巴巴的新 AI 模型 QwQ-32B-Preview 以其出色的数学和逻辑技能向 ChatGPT 发起挑战,在关键基准测试中超越竞争对手。该模型在开放许可下发布,具有高级推理能力,但在需要强大常识理解的任务中仍然举步维艰。

俄罗斯的 T-80 坦克在乌克兰被“炸成碎片”

Russia’s T-80 Tanks are Getting ‘Blown to Pieces’ in Ukraine

要点:俄罗斯 T-80 坦克在乌克兰面临重大挑战,它很容易受到无人机、反坦克导弹和过时的战场战术的攻击。 -尽管自 1976 年推出以来进行了多次升级,包括改进装甲、先进的火控系统和现代武器,但 T-80 在现代战斗中仍然举步维艰。 -俄罗斯的战术,例如缺乏有效的步兵支援和突袭 […] 俄罗斯的 T-80 坦克在乌克兰被“炸成碎片”首先出现在 19FortyFive 上。

由于预算紧张和高利率的影响,英国经济增长放缓至 0.1%

UK economic growth slows to 0.1% as budget jitters and high interest rates take toll

Rachel Reeves 遭受打击,工党执政第一季度显示服务业和制造业在预算前举步维艰商业直播 – 最新更新英国经济在第三季度放缓至近乎停滞,因为工党首份预算的不确定性和高利率给企业和消费者支出带来压力。财政大臣 Rachel Reeves 试图将英国推向 G7 增长联盟的榜首,但英国国家统计局 (ONS) 的数据显示,英国经济增长率在第三季度仅为 0.1%,低于第二季度的 0.5%,这对她来说是一个打击。继续阅读...

VQAScore:评估和改进视觉语言生成模型

VQAScore: Evaluating and improving vision-language generative models

简介 文本到图像/视频模型(如 Midjourney、Imagen3、Stable Diffusion 和 Sora)可以根据自然语言提示生成美观、逼真的视觉效果,例如,给定“几只巨大的猛犸象走近,穿过一片雪地草地……”,Sora 会生成:但我们如何知道这些模型是否生成了我们想要的东西?例如,如果提示是“棕色的狗在树周围追逐黑色的狗”,我们如何判断模型显示的是狗“在树周围追逐”而不是“在后院玩耍”?更一般地说,我们应该如何评估这些生成模型?虽然人类可以轻松判断生成的图像是否与提示一致,但大规模的人工评估成本高昂。为了解决这个问题,我们引入了一个新的评估指标 (VQAScore) 和基准数据集