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安息日短裤
YISE 邀请有家人在以色列国防军服役的成员通过 advertise@yise.org 分享他们的个人资料。YISE 维护着一个社区范围的 Tehillim WhatsApp 群组。要加入，请访问 chat.whatsapp.com/GdkM5n3uJx44h8xFbwBEl0。要提交在以色列国防军服役士兵的姓名以进行 tefilot，请将士兵的希伯来语名字和他/她母亲的希伯来语名字发送至 csimon@yise.org。我们祈祷我们的士兵能早日恢复和平时期的职责，并在此期间要求我们的成员代表这些士兵和其他保卫以色列和我们人民的以色列国防军人员祈祷并进行其他 zechuyos。Tefilah 我们在周日晚上 Mincha/Maariv 之后聚集在 Belonofsky 避难所，进行 15 分钟的公共 Tehillim。此外，在每个日常和 Shabbos minyan 上都会诵读 Tehillim。为以色列祈祷：拉比罗森鲍姆 (Rabbi Rosenbaum) 每天在 Zoom A 上主持 15 分钟的 Tehillim 朗诵和 Sefer Hachinuch 学习。Tzedaka 慈善组织名单可在以下网址找到：https://www.yise.org/israel-charities 当我们通过 tefilah、tzedakah 和政治行动开展努力时，让我们也每天恳求哈希姆为以色列公民带来安全、为其军队带来成功并为其领导层带来清晰。
推荐毒性：算法推荐人在YouTube短裤上的作用和Tiktok在促进男性至上主义的影响者中的作用
近年来，人们对推荐算法在向社交媒体用户推广极端内容中的作用越来越关注。来自教育工作者和父母的轶事记录表明，尤其是男孩，尤其是受到备受瞩目的“ Manosphere”影响者的目标，通常是出于关于心理健康或财富积累的建议。虽然社交媒体一直在扩大反女权主义者的权利活动家一段时间，但尤其是在蒂克托克（Tiktok）上的有影响力文化的增长，已经平台了大量有影响力的意识形态企业家，例如安德鲁·泰特（Andrew Tate），迈伦·盖恩斯（Myron Gaines）和Sneako。男性不安全感的这种货币化不仅是主流反女权主义者和反LGBTQ意识形态，而且还可以用作通向边缘远处和其他极端世界观的门户（Ribeiro等人，2021年； Brace等，2023）。
推荐毒性：算法推荐人在YouTube短裤上的作用和Tiktok在促进男性至上主义的影响者中的作用
我们的研究团队在29个小时的视频中观看，录制和编码：12小时43分钟的Tiktok视频（或平均每个帐户2小时零32分钟）和16小时41分钟的YouTube短裤视频（或平均每个帐户3小时20分钟）。录音是手动和系统地编码的，以识别数据集中最常见的主题类别，参与者和标签以及最主要的神话或“谈话点”。通过编码和子编码与男性权利，反女权主义和新男性化的影响者有关的所有内容，我们能够根据不同的年龄概况，利益和相互作用的类型来确定Manosphere建议的频率和性质。
融合22
Detected Defects Shorts, opens, minimum line/space violations, nicks, protrusions, dishdowns, copper splashes, pinholes, missing or excess features, wrong size and position of features, clearance and split plane violations, blocked holes, annular ring violations, SMT violations, black spots, wire bonding pad defects, flip chip pad defects, defects in through blind vias
超大300
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微生物 - 课程计划
本课程计划包含学生活动、教师笔记和其他资源建议，旨在与 Chemistry Shorts ® 影片“Mighty Microbes”配合使用。该影片可免费在线观看，请点击上述链接或 http://chemistryshorts.org。这些活动是独立的，不需要额外的背景材料。这些活动针对的是 9-12 年级。教师可以根据学生的水平调整或扩展所涉及的化学讨论。该计划旨在作为一个完整的套件使用，但教师也可以选择单独的活动。
Orbotech Ultra Fusion™200
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转移性癌症：靶向燃料治疗的蛋白质 -
通过这项最新工作，该团队开发了一种方法来调整现有的大脑解码器，对艰难的方式进行训练，并在观看短暂而无声的视频（例如Pixar Shorts）的同时，在fMRI扫描仪中只有一个小时的培训。研究人员开发了一种转换器算法，该算法学习如何将新人的大脑活动映射到以前用于训练大脑解码器的活动的人的大脑上，从而在与新人的一小部分中导致了类似的解码。