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一名医学生寻找抗...的出乎意料的困难
起初，我将自己的失败归咎于毫无创意的搜索词：“疫苗不好”、“新冠疫苗的有害副作用”、“不要接种新冠疫苗”、“他们不会告诉你新冠疫苗”。最后一个搜索词让我兴奋了一会儿，0.73 秒内，最上面的结果出现了一篇文章《政府不会告诉你的有关新冠疫苗接种的令人震惊的真相！》1，但当我发现这是一篇讽刺文章时，我的希望很快就破灭了。第二个结果《我们在公众接种疫苗时没有告诉他们什么》2 最初也有一些希望。遗憾的是，这个结果是一个合理的担忧，但并不能满足我的搜索；这篇文章由一名急诊医生撰写，警告患者在接种疫苗前一周感染 SARS-CoV-2 并生病的可能性，并将他们的疾病归咎于疫苗。其余的结果（包括我跳过多页搜索结果时的结果）包括几篇来自知名来源的文章，这些文章围绕如何说服怀疑论者看到光明的主题。
文理学院 - my.harvard 课程搜索
本课程向学生介绍非洲的丰富多样性和复杂性，包括其历史动态、经济发展、社会和政治实践以及流行文化。自始至终，我们都认为非洲并不是一个孤立的大陆，而是一个充满内部多样性、历史变迁、创业精神和海外文化联系的大陆。我们的目标是培养学生从跨学科和跨国视角严谨地思考非洲。我们还旨在让学生掌握必要的分析工具，以识别和解构对非洲的简化和刻板叙述。本课程面向所有有兴趣探索从过去到后殖民时期的非洲生活、政治、人民和文化各个方面的学生。
中央哈德逊 - 搜索 /委员会文件< / div>
1额外的支出有望涵盖即将推出的2024年6月提案更新的第1阶段的初步设计更新。2在采用联合提案条款并建立电力和天然气利率计划（案例20-E-0428，20-G-0429）的命令中，中央哈德逊被指示进行进行地热地区环路可行性研究，以确定其服务领域内可能存在地热区循环飞行员的潜在领域。可行性研究的预算最高为25万美元，将从中央哈德逊电力客户那里收回。可行性研究的结果用于创建试点建议。
使用深度学习和蒙特卡洛树搜索的勒索软件检测的混合框架
勒索软件攻击已成为一种主要的网络安全威胁，其越来越复杂的技术经常逃避传统的检测方法。提出了一个新颖的框架，该框架通过蒙特卡洛树搜索（MCT）的动态决策能力来协同深度学习模型的预测优势，从而为不断发展的勒索软件变体带来的挑战提供了全面的解决方案。通过严格的评估，混合动力框架在降低误报的同时表现出显着提高的检测准确性，表现优于常规机器学习模型。MCT的整合允许探索多个决策路径，从而实时增强了系统对新型威胁的适应性。此外，提出的模型还保持了计算效率，使其对于企业环境中的实时部署而言是可行的。结果证明了混合模型是现代网络安全中强大的防御机制的潜力，提供了一种可扩展有效的工具来减轻勒索软件威胁。
用移动操作的交互式对象搜索语言的动态场景图
摘要 - 为了充分利用移动操纵机器人的功能，必须在大型未探索的环境中自主执行的长途任务。虽然大型语言模型（LLMS）已显示出关于任意任务的紧急推理技能，但现有的工作主要集中在探索的环境上，通常集中于孤立的导航或操纵任务。在这项工作中，我们提出了MOMA-LLM，这是一种新颖的方法，该方法将语言模型基于从开放式摄影场景图中得出的结构化表示形式，随着环境的探索而动态更新。我们将这些表示与以对象为中心的动作空间紧密地交织在一起。重要的是，我们证明了MOMA-LLM在大型现实室内环境中新型语义交互式搜索任务中的有效性。最终的方法是零拍摄，开放式摄影库，并且可以易于扩展到一系列移动操作和家用机器人任务。通过模拟和现实世界中的广泛实验，与传统的基线和最新方法相比，我们证明了搜索效率的显着提高。我们在http://moma-llm.cs.uni-freiburg.de上公开提供代码。
寻找天空中的量子重力
量子重力的基本理论仍然难以捉摸，而对其进行搜索是当今基本物理学中最具挑战性，最有趣的努力之一。此外，在理论方面，从基本方法到量子重力等量子重力等量子重力或弦乐理论，到可观察到的可观察到的预测的路径是巨大的努力，而在实验方面，吸烟枪观察量子的量子重力效应仍然缺失。为了弥合量子引力和观察的基本理论之间的差距，出现了一种自下而上的方法：量子引力现象学。在本次演讲中，我将概述量子重力的现象学模型，以描述量子性重力与颗粒和粒子和磁场之间的相互作用，以下是量子和域的传播量和量子的传播。这些模型预测了粒子和磁场在经典弯曲时空上的常规行为的偏差，如一般相对论所述。将来，我们希望在接收宇宙的宇宙使者或超出精确的实验室实验中检测到这种偏差，或者缺乏这些影响将对量子引力的理论施加限制，以避免预测缺乏影响。
行动计划：组织你的求职
开通沟通渠道：85% 的工作从未发布过，因此与人交谈至关重要，这样您才能了解机会。为此，请与专业人士进行信息访谈，以了解有关行业和职业的更多信息。对于您已经认识但有一段时间没有联系的专业人士，现在是重新联系的时候了。解释您目前的情况（您在哪里，您去过哪里，以及您希望去哪里）。询问建议而不是工作，为持续沟通留出空间。
在求职中使用生成式人工智能
“我是一名人力资源沟通专家，拥有五年多的经验。在过去三年中，我一直负责 Hartley 公司的人力资源沟通工作。在这个职位上，我管理一个由三人组成的团队，我们负责向 8,000 名员工传达所有福利和政策。在此职位之前，我的职业生涯始于 General Financial 的人力资源协调员，两年间我学到了很多东西。当我的经理调到 Hartley 时，她邀请我一起负责他们的人力资源沟通工作。我很喜欢在 Hartley 的时光，但我开始考虑下一步该怎么做，因为目前的职位没有太多的成长空间。在我职业生涯的这个阶段，我觉得我已经准备好将我的技能运用到一个更全球化的组织中，以应对一些新挑战，这就是我如此感兴趣的原因这个职位。”这是我的简历：{resume}
使用人工智能理解搜索意图
Aritra Mandal 是 eBay 搜索团队的应用研究员。他专注于搜索质量，并利用 AI/ML、结构化数据和知识图谱来改进为 eBay 市场提供支持的搜索引擎。Aritra 获得了伯拉理工学院的计算机科学学士学位以及印第安纳大学-普渡大学印第安纳波利斯分校的计算机和信息科学硕士学位。