Experts Dissect What Confusing New Vax Rules Could Mean for Kids, Parents
设定了国家疫苗建议的委员会投票通过上周聚集了两天的有争议和混乱的会议，以改变围绕两种主要童年接种的政策。这12名成员最近因有争议的健康和公共服务部长罗伯特·肯尼迪（Robert F. Kennedy Jr.
Dissecting My Recent Argument (Are Error Theories Offensive?)
人们如何在没有普遍接受的观念的话语环境中消耗论点或理解论点，这是什么使论点成为好或成功的观念？
Dissecting the strength of Iran’s regime and Trump’s wait-and-see approach to the war
伊朗和以色列没有任何迹象，随着冲突的继续，越来越多的平民陷入了交火。斯坦福大学伊朗研究计划主任阿巴斯·米兰尼（Abbas Milani）与阿姆纳·纳瓦兹（Amna Nawaz）一起仔细研究以色列 - 伊朗战争的状况。
‘Info We Trust’ book launch: R.J. Andrews dissects the art of data visualization
作者R.J.安德鲁斯（Andrews）在周五在大卫·鲁姆西（David Rumsey）地图中心发布新书时讨论了他在信息图形领域的冒险和发现。安德鲁斯（Andrews）剖析了数据可视化的艺术，首先出现在斯坦福大学（Stanford Daily）。
Dissecting the Interception of American Airlines Flight AA292 by Italian Air Force Eurofighters
我们试图回答有关AA292的所有问题，后者在炸弹威胁后被两名意大利空军欧洲武装人员拦截并护送到着陆。 2025年2月23日，一家美国航空B787-9从纽约飞往德里，AA292转移到罗马菲米西诺机场。 Dreamliner飞机正飞过里海[…]意大利空军Eurofters对美国航空AA292航班拦截的邮政剖析，首先是航空公司。
Anatomy of a divided California school board’s vote on ethnic studies
帕洛阿尔托学校董事会中，微弱多数人赞成推迟民族研究课程。后来，老师和学生改变了主意。
Anatomy of a higher education merger – City St George’s, University of London
黛比·麦克维蒂 (Debbie McVitty) 深入探讨伦敦城市大学和伦敦大学圣乔治学院最近合并的幕后情况，以了解其他人可以学到什么
Elliott Abrams Breaks Down the Path Forward in Syria
曾在特朗普第一届政府期间担任美国驻伊朗事务特别代表的埃利奥特·艾布拉姆斯 (Elliott Abrams) 表示，他预计巴沙尔·阿萨德政权垮台后美国不会在叙利亚有太多介入，但新的动荡局势既创造了新的……阅读更多 › 文章《埃利奥特·艾布拉姆斯 (Elliott Abrams) 打破叙利亚前进的道路》首先出现在 JINSA 上。
The Anatomy Of A Case Study In Instructional Design For Online Learning
这项深入分析研究了案例研究，并强调了它们在在线学习教学设计中培养批判性思维、参与度和实际问题解决能力的价值。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
Rachel Reeves’s big tax-and-spend budget dissected – podcast
《卫报》特约记者 Heather Stewart 分析工党执政 14 年来的第一份预算周三，财政大臣 Rachel Reeves 在议会公布了工党政府的首份预算。她告诉下议院，工党将“重建英国”，承诺为 NHS、学校和公共交通提供更多资金。“1945 年，工党在二战的废墟中重建了我们的国家。1964 年，工党在技术的白热化下重建了英国。1997 年，工党重建了我们的学校和医院，”她说。“今天，重建英国的任务又落在了工党和工党政府的肩上。”继续阅读...
The Ultimate Guide to RAGs — Each Component Dissected
RAG 终极指南 — — 剖析每个组件视觉导览构建生产就绪的 LLM 管道所需的条件让我们学习 RAG 吧！（图片来自作者）如果您使用过大型语言模型，很有可能您至少听说过 RAG（检索增强生成）这个术语。RAG 的想法非常简单 — — 假设您想向 LLM 提问，您首先要从外部知识库中检索相关信息，而不是仅仅依赖 LLM 的预训练知识。然后，将检索到的信息与问题一起提供给 LLM，使其生成更明智、最新的响应。将标准 LLM 调用与 RAG 进行比较（来源：图片来自作者）那么，为什么要使用检索增强生成呢？当提供准确和最新的信息是关键时，您不能依赖 LLM 的内置知识。 RAG 是一种廉价实用的方法
The Complete Anatomy Of Ambient AI In Healthcare In Less Than 5 Minutes
技术的辉煌之处在于它的作用方式远不止其预期用途。当 Apple Watch 推出时，它的革命性之处在于它以可视化的形式记录和呈现了人类生命体征和其他关于我们自己的抽象见解，让我们能够进行一些分析。[…]
От вакансии до бэкдора: анатомия изощренной атаки Северной Кореи
朝鲜黑客已将招募变成针对美国的网络武器。
4096 оттенков шантажа: анатомия нового вымогателя в мире киберугроз
病毒如何在系统毫无防御能力的情况下设法清除所有内容。
