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基本信息理论工具-II -IITB Trust Lab
•修复两个不同的消息m≠m！。M的标签必须至少有2'的可能性（否则Eve可以猜测它的可能性高于2（））•进一步以M的标签值进行条件，M的标签必须有2'的可能性！
最佳MOO策略
假设对于给定的集合，已经计算出某些猜测的最小猜测总数。在计算其他猜测的猜测数量时，除非猜测总数小于该时间点的最小猜测总数，否则计算猜测总数是没有意义的。猜测何时提出猜测的猜测总数等于或大于该猜测中获得的子集中预期的猜测总数的总和。因此，如果一个小于总和已经计算的值，我们知道猜测不是最好的猜测。为了进行这种修剪的效果，5040猜测是按要求在猜测时在子集中预期的猜测总数的总和来对其进行排序，并按照降低值搜索分支。对于此分类，我们使用堆排序。为此目的，要提取的元素数量很小，堆排序有效。确定集合的元素数量时，我们可以根据元素数量的猜测总数计算一个下限。例如，当元素n的数量为n≤14时，猜测总数的下限为1 + 2（n -1）= 2 n -1，因为即使在最好的情况下，在一个猜测中只有一个元素被击中，而n -1个元素在两个猜测中受到命中。以良好的精度获得猜测总数的下限是使修剪工作有效的重要点。结果如表1所示。在这种情况下，我们不仅使用了集合中的元素数量，还使用了集合中出现的数字类型（4-10），以获得猜测总数的下限。为了找到此策略，我们已经开发了一个程序，该程序搜索了一种策略，该策略最大化了使用n（4≤n≤10）数字的所有MOO数字的元素一个或多个元素最高至深度为m的节点。对于十种类型的数字，该程序能够通过利用对称性来在大约80秒内以3的深度找到该策略，但是对于九种数字，深度为3的搜索大约需要59个小时。
ZOO的年轻探险家的大脑建设活动
想到您的孩子知道的动物或鸟类，并问他们：“它如何移动？”邀请他们模仿它，就像狗奔跑一样，虫子爬行，鸟儿拍打或松鼠骗子。您玩了一段时间后，让它们模仿某些东西，看看您是否可以猜出它是什么。
政治经济学和劳工阅读小组
• 观点即事实 (《经济研究评论》，即将出版) Leonardo Bursztyn、Aakaash Rao、Chris Roth、David Yanagizawa-Drott • 社交媒体信息流算法如何影响竞选活动中的态度和行为？，《科学》，2023 年，Andrew M. Guess、Neil Malhotra、Jennifer Pan、Pablo Barberá、Hunt Allcott、Taylor Brown、Adriana Crespo-Tenorio、Drew Dimmery、Deen Freelon、Matthew Gentzkow、S, ra González-Bailón、Edward Kennedy、Young Mie Kim、David Lazer、Devra Moehler、Brendan Nyhan、Carlos Velasco Rivera、Jaime Settle、Daniel Robert Thomas、Emily Thorson、Rebekah Tromble、Arjun Wilkins、Magdalena Wojcieszak、Beixian Xiong、Chad Kiewiet de Jonge、Annie Franco、Winter Mason、Natalie Jomini Stroud、Joshua A. Tucker • 在新闻编辑室阅读 Twitter：社交媒体如何影响传统媒体报道、Sophie Hatte、Etienne Madinier、Ekaterina Zhuravskaya
EASA ATPL 手册 - BravoFox
我的航空职业生涯始于一台计算机，我想和许多人一样，进行模拟飞行。一开始是“飞行模拟器 95”。然后，我使用了许多模拟器，并在它们上记录了许多小时。一有“真正的”钱，我就跳进了“真正的航空”世界。2014 年获得 PPL，在写这本书的时候，我已经飞行了大约 200 个小时。
莎士比亚还是 ChatGPT？研究发现人们更喜欢 AI 而不是真正的古典诗歌
参与者被随机呈现了十首诗：五首由十位知名诗人创作——包括威廉·莎士比亚、拜伦勋爵、艾米莉·狄金森和 T.S.艾略特——五首由 ChatGPT3.5 以这些诗人的风格生成。参与者更有可能猜测 AI 诗歌是由人类创作的，而被认为最不可能是人类创作的五首诗都是由真正的诗人创作的。