技术水平关键词检索结果

银价抑制的力学

The Mechanics of Silver Price Suppression

杰西·科伦坡(Jesse Colombo)通过泡沫泡沫报告对银价抑制的机制,许多贵金属投资者听说过银色的操纵或怀疑它,但很少有人完全理解它的工作原理或可以清楚地解释它。许多人也直觉上感觉到,银的价格人为地低,应该更高,但要努力识别什么或谁被压制的东西。我致力于研究银价操纵,记录证据,教育他人并揭露这些做法以结束并确保为正义服务。在本文中,我将用清晰可访问的术语解释,银的价格是如何系统地操纵和抑制的。简而言之,银价操纵的目的是使银的价格人为地保持低廉,并防止其超过关键技术水平,这可能会触发全面吹牛的牛市。根据贵金属社区的共识,白银价格的主要罪魁祸首是金属金属市场中最有影响力的球员。其中包括主要的

前英国大使:西方如何摧毁叙利亚

Former UK Ambassador: How The West Destroyed Syria

前英国大使:西方是如何摧毁叙利亚的作者:Peter Ford & Rick SterlingPeter Ford 在英国外交部任职多年,包括担任英国驻巴林大使(1999-2003)和驻叙利亚大使(2003-2006)。之后,他担任联合国近东巴勒斯坦难民救济和工程处总干事驻阿拉伯世界代表。2025 年 1 月 6 日,他接受了 Rick Sterling 的采访。RS:你认为叙利亚军队和政府为何如此迅速地垮台?Peter Ford:每个人都感到惊讶,但事后看来,我们不应该感到惊讶。十多年来,叙利亚军队因西方制裁造成的极其糟糕的经济形势而被掏空。叙利亚每天只有几个小时的电力供应,没有钱购买武器,也

7,000 年前的弓弦和箭的发现揭开了新石器时代射箭的秘密

7,000-Year-Old Bowstring and Arrow Discovery Unlocks Secrets of Neolithic Archery

一个研究小组发现了新石器时代早期史前弓箭的非凡证据,包括欧洲最古老的用动物肌腱制成的弓弦,以及用橄榄木、芦苇木和桦树皮沥青制作的极为复杂的箭。这些发现得益于 Los Murciélagos 洞穴的完好保存,凸显了先进的技术水平 [...]

人工智能如何减少工资不平等

How AI Might Reduce Wage Inequality

近几十年来,美国技术水平更高/受教育程度更高的工人的工资一直高于技术水平较低/受教育程度较低的工人。这种“技能溢价”差距的主要驱动因素是:对训练有素、聪明的工人的需求增加,这些工人可以利用新的、提高生产率的技术。文章《人工智能如何减少工资不平等》首先出现在美国企业研究所 - AEI 上。

2024/03/08 DARPA 探索增材制造对未来微系统的革命性潜力

2024/03/08 DARPA Explores Additive Manufacturing’s Revolutionary Potential for Futuristic Microsystems

DARPA 在建立材料科学作为一门学科方面发挥了开创性的作用。 MicrosystEms 增材制造 (AMME) 计划是新材料和应用领域最新的颠覆性努力之一,旨在推出远远超出当今技术水平的微系统制造。

外星智能

Alien Intelligences

ChatGPT 等法学硕士是外星智慧。他们拥有 33 岁大学毕业生的语言技能和 3 岁婴儿的世界知识。在人类中,我们的各种基本技能很少像现在在机器中那样可分离。老实说,在目前的技术水平下,计算机学习语言是一项以巨大代价取得的重大胜利,挑战了我们全球计算能力的极限。我们没有足够的资源让我们的机器学习数学和物理。然而。未来的机器会的。而更好的算法,比如我的算法,会有所帮助。

闪电战调查:智能家居系统。为什么这一切是必要的?

Блиц-опрос: Системы «умный дом». Зачем это все надо?

现代技术水平使我们不仅可以实现工厂机器的自动化,还可以实现我们公寓的自动化。就在最近,还很难想象你可以在回家的路上打开水壶或启动机器人吸尘器,然后一切准备就绪。我们向市场参与者提出了有关智能家居系统的几个问题。

AI 中尚未解决的问题

Unsolved Problems in AI

客座文章作者:Simon Andersson,高级研究员 @GoodAI 执行摘要 追踪人工智能中尚未解决的主要问题可以让我们诚实地了解尚待实现的目标,并促进创建通用人工智能的路线图。本文档目前确定了 29 个未解决的问题。对于每个主要问题,建议使用示例测试来评估研究进展。简介 本文档确定了人工智能中的未解决的问题。它旨在简明概述该领域面临的最大挑战和当前的最新技术水平,符合人工智能路线图研究所关注的“开放研究问题”主题。挑战分为人工智能完整问题、封闭领域问题以及常识推理、学习和感觉运动能力的基本问题。我意识到第一次尝试调查开放问题必然是不完整的,欢迎读者反馈。为了帮助加速对通用人工智能的搜索