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第 1 页，共 9 页 白宫 2004 年 2 月 2 日
不过我想让你们知道，为了准备这一天，我花了很多时间试图与内心的书呆子取得联系。（笑声和掌声）我的妻子也帮助了我，因为她一直在白宫举办千禧年讲座，讨论大事。前几天晚上，她邀请了互联网创始人之一文斯·瑟夫和帮助开发了许多现代基因组研究工具的埃里克·兰德。这真的让我陷入了沉思，我想稍后再说一些更严肃的事情。然后我的员工挑战我通过互联网订购圣诞礼物。我做到了。而在此过程中，我发现只需点击鼠标，我就可以订购——说来惭愧，我确实这样做了——我订购了阿肯色州熏火腿和香肠，送货上门。（笑声）所以我认为 21 世纪对我来说比我最初想象的要多得多。（笑声）
第 1 页，共 9 页 白宫 2004 年 2 月 2 日
不过我想让你们知道，为了准备这一天，我花了很多时间试图与内心的书呆子取得联系。（笑声和掌声）我的妻子也帮助了我，因为她一直在白宫举办千禧年讲座，讨论大事。前几天晚上，她邀请了互联网创始人之一文斯·瑟夫和帮助开发了许多现代基因组研究工具的埃里克·兰德。这真的让我陷入了沉思，我想稍后再说一些更严肃的事情。然后我的员工挑战我通过互联网订购圣诞礼物。我做到了。而在此过程中，我发现只需点击鼠标，我就可以订购——说来惭愧，我确实这样做了——我订购了阿肯色州熏火腿和香肠，送货上门。（笑声）所以我认为 21 世纪对我来说比我最初想象的要多得多。（笑声）
您正在听戴夫·阿斯普里（Dave Asprey）的人类升级...
您正在听戴夫·阿斯普雷（Dave Asprey）的人类升级。今天是一个超级书呆子的寿命肌肉表现剧集，这是因为我们将谈论Sulforaphane和NRF两个激活。这是一次现场采访，这是我在德克萨斯州奥斯汀的我的工作室的最爱。，如果您在YouTube或任何视频频道上观看，您会认识到这里有两个人。其中一个是约翰·吉尔（John Gilday）博士。约翰·霍普金斯（Johns Hopkins）在20个NIH研究中只有60个科学出版物培训了博士学位，因此他才开始职业生涯。他是细胞培养和外泌体专家，您在与干细胞和类似事物有关之前在节目中听说过。，他是一个人，他想出了如何稳定您可能听说过的Sulforaphane大院的人，尤其是如果您读了我的长寿书，名为Superhuman。我也谈论了很多NRF。
Judy Heflin 的《人工智能生成的文学作品和矢量化词汇》
机构：如果没有 Nick Montfort 和 Lillian-Yvonne Bertram 的指导，这篇论文就不可能完成。我非常感谢他们的指导，并不断受到他们创造性和学术工作的启发。感谢 Nick 指导这篇论文，并聘请我担任研究和教学助理，我身边的人已经开始称之为计算文学的“上蜡，下蜡”。在过去的两年里，我学到的东西比我想象的要多，也比我所知道的要多。Trope Tank 的亮点包括：学习在 ZX Spectrum 上编写 BASIC 程序并将其保存到磁带上，学习如何正确使用录音机，我有幸见证的一些最书呆子的说唱比赛，以及精彩的计算机生成的印刷书籍集合。我非常感谢 Allison Parrish、Ross Goodwin 和 David Jhave Johnston 回答了我所有的问题，允许我发表我们的对话，并以多种方式激励我。
性爱、炸弹汉堡
这本书的灵感来自一个最不可能的来源：帕丽斯·希尔顿。我希望这个灵感来源能更深入或更复杂，比如我读过的许多科学期刊、我看过的 PBS 纪录片，甚至是《连线》杂志，但事实并非如此。我很惭愧地承认，我的灵感是一位没有明显才能的酒店女继承人。那是 2004 年，这位年轻的金发女郎刚刚开始迅速成名。互联网上流传着一段希尔顿与男友、社交名媛里克·萨洛蒙发生性关系的视频，当时希尔顿 23 岁。就像名人性爱录像带通常的情况一样，人们争论这段视频是否是故意泄露的，以提高希尔顿的公众知名度。无论如何，它确实成功引起了人们的注意。这段视频引起了我的兴趣，不是因为性爱或未来的名人，而是因为其中很大一部分是绿色的。展示的裸露肌肤不是玫瑰粉色，而是单一的翠绿色。我意识到，这是因为视频是在黑暗中用相机的夜视模式拍摄的。虽然大多数观众都惊叹于帕里斯的技巧，但我对幕后使用的技术很感兴趣。欢迎来到书呆子的生活。
黑魔法和小精灵：模拟飞行模拟......- NASA
第二次世界大战结束不到一年，美国国家航空咨询委员会 (NACA) 将一小群飞行测试人员从兰利纪念航空实验室（后来成为弗吉尼亚州汉普顿的 NASA 兰利研究中心）调到加利福尼亚州莫哈维沙漠的穆洛克大干湖，对 XS-1 高速实验飞机进行飞行测试和航空研究。（XS 代表 eXperimental Sonic，后来缩写为 X-1。）第一批到达并开始工作的人员中有一群由 Roxanah Yancey 领导的“计算机”。这些“计算机”都是年轻女性，她们读取胶片上记录的飞行测试数据，将这些数据输入机械计算器，然后费力地绘制结果图。这是当今即时遥测数据（在地面多通道记录器、X-Y 绘图仪或阴极射线管上显示绘图信息）的繁重前身。多年来，Roxy 和她的“计算机”团队使用计算尺、面积计和计算器执行这些计算。高速、大内存计算机仍是十年或二十年后的事情；书呆子、极客和黑客仍在酝酿之中，计算机科学的大学学位还不存在。
领域的社会形象和经济行为
图片是所有图像吗？在我们的许多社交互动和关系中，我们希望以特定的方式思考。我们可能希望其他人认为我们有钱或成功；我们可能会关心其他人是否认为我们是无私，公民意识或虔诚的；或者，我们可能想避免以某些方式思考，例如不想被视为“书呆子”或“ w夫”。在我们的日常生活中，对呈现特定社交形象的担忧可能会以多种方式影响行为，包括我们购买的东西；我们说话或着装的方式；我们在工作中的努力程度；还是我们参与社会，政治或社区活动。社会压力或对图像的关注已在理论工作中进行了研究，这些工作涵盖了一系列经济学的不同文献，包括信号传导（Spence 1973），身份（Akerlof＆Kranton 2000，2010），规范（B´enabou＆tirole 2011，Acemoglu＆Jackson 2017） 1996年），一致性（Bernheim 1994）和亲社会行为的动机（B´enabou＆Tirole 2006）。最新的经济学文献使用了新颖的领域实验来测试这种社会压力或社会形象问题的证据。在这篇综述中，我们评估了这一最新文献，并列出了我们认为是未来研究的最重要方向。1
管理授权访问垫子的法律
更多的卵石在另一个场合，我正在一个团队工作，以管理和协调复杂的文档请求。我是一个骄傲的书呆子：我为自己获取复杂信息并将其分解成更简单，较小的组件以进行处理而感到自豪。这项工作非常适合我，我与大多数团队有着悠久而信任的关系。在一个工作会议结束时，一个新的团队成员，一个白人，他的脸上有一个关注的表情。他转向我，是房间里唯一有色人种的人，问道：“在我们离开之前，你得到了所有这些，丹诺特拉吗？”我很生气和失望。我确定他认为他在支持我，但是我唯一可以处理的是：“他为什么将自己的困惑和关注对我？为什么我被选为可能不了解这一点的人？”当我说话之前，血液涌向我的脸时，我与我一起工作了多年的另一位白人男性同事将他的手放在新来者的肩膀上，轻声摇了摇头，并向他放心，“相信我，她知道了。”在那一刻不必为自己辩护，真是一种解脱！会议结束后，捍卫我的同事为发生的事情道歉，并分享了他对我和我所做的工作的赞赏。那是我对白色盟友的第一个经历之一。
超越边界：在跨数据集和语言中学习通用实体分类法，以获取命名实体识别
开放命名实体识别（NER）涉及从任意域中识别任意类型的实体，对于大语言模型（LLMS）仍然具有挑战性。最近的研究表明，对数据数据的微调LLM可以提高其性能。但是，直接对现有数据集进行培训会忽略其不一致的实体定义和冗余数据，从而将LLMS限制为数据集 - 特定的学习和阻碍域外适应性。为了解决这个问题，我们提出了B 2 NERD，这是一个紧凑的数据集，旨在指导LLMS在通用实体分类学下的开放NER中的概括。b 2书呆子使用两个步骤的过程从54个Ex-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is。首先，我们检测到跨数据集的不一致的实体定义，并通过可区分的标签名称来澄清它们，以构建400多种实体类型的Uni-Glesal分类学。第二，我们使用数据修剪策略来解决冗余，该策略选择了更少的类别和语义多样性的样本。综合评估表明，B 2 NERD显着增强了LLMS的开放式NER功能。我们的B 2 NER模型，在B 2 NERD上训练，超过6.8-12.0 f1点，并超过15个数据集和6种语言的3个室外基准标记中的先前方法。数据，模型和代码可在https://github.com/umeannever/b2ner上公开获取。