在当前的招聘流程中,我们严重依赖简历,自 1482 年列奥纳多·达·芬奇撰写简历以来,简历就没有发生过实质性的变化。简历容易出错的一个主要原因是人类天生不善于自我评估。当候选人“量身定制”简历以“匹配”职位描述时,自我评估的简历内容充满了陈词滥调、夸张,而且常常有遗漏(人们的最佳作品和特点有时甚至没有包括在内),因为候选人将多年的工作提炼成几个要点。缺乏描述性、有意义的数据往往会导致肤浅的替代品,因为雇主会受到细节的负面影响,而这些细节往往无法预测候选人在工作中出类拔萃的潜力:拼写错误、字体选择和简历布局都会影响雇主候选人能力的看法。
当代,媒体技术带来了中国娱乐产业中粉丝群体与艺人工作室之间本质关系的变化[1]。创新媒体视听语言和流媒体广播创造了新的公司、平台和移动应用程序,共同定义了中国娱乐环境的生态[2-4]。随着社交媒体和平台的快速发展,来自粉丝群体的礼物/捐赠引起了研究者的关注,形成了“礼物经济”的新趋势[5]。在这种情况下,需要进行全国性的调查以了解中国粉丝群体的消费习惯。另一方面,一些夸张的高费用捐赠或礼物的心理动机也成为学者们研究的热点[6]。为了描绘中国偶像/粉丝群体经济的现状,粉丝群体的消费数据和偶像崇拜者的动机都是重要的数据。
四岁的凯蒂*坐在桌子下面像狗一样吠叫。这不是一个享受戏剧性戏剧的孩子。这是凯蒂在儿童保育中表现出的不可预测,更奇怪的行为之一。我邀请她加入我们的小组时间,并提出让她传递节奏棒。她回答了一个夸张的笑声,使我感到不安,然后从桌子伸出来。我坐在地板上与她进行眼神交流,并提出了她在班上其他人有小组时间时可以做的其他活动的选择,但是她摇了摇头,继续像狗一样大笑和吠叫。不想破坏其他11个孩子的常规,我努力继续我们的正常例行工作。我们通过小组时间做到了,当我宣布是时候到外面玩耍的时候,她从桌子旁边出来时,我松了一口气。
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关于冲突的报告表明,IDF使用AI用作“数据驱动工厂”来进行“大规模暗杀”。最终,这一评论取决于对军事的误解,而军事的运作方式以及另一方面是AI驱动的工具实际上可以做的,也无法做到的。这太频繁地虚假陈述促使我们阐明了IDF在战场上使用的系统。将夸张的余地放在一边,我们旨在检查这些高度影响力的系统,并反思法律和道德考虑。这样做,我们推迟了在实践中引入新的基于AI的工具及其实际使用的新法律限制。在这篇文章中,我们还详细介绍了以外的AI系统的IDF的发展经验。我们旨在加入有关将AI引入战场的适当方法的新兴讨论,无论是与以色列 - 哈马斯冲突及其他方面有关的。
该视频由民航安全局制作,是人为因素反思小组 (GRFH) 的作品。本影片仅在人为因素、CRM(机组资源管理)培训框架内才有意义,该培训由能够使用本手册并接受以下使用章程的 CRM 培训师提供。尽管灵感来源于真实事件,但这部电影是纯属虚构,专业航空专业人士扮演着他们自己的角色。如果某些行为或态度对您来说显得夸张,那么它们只不过是经历过我们从中汲取灵感的真实事件的人的行为或态度的事实反映。在任何情况下,他们的表演都不能被理解为反映他们自己的个性和/或专业水平。请您特别关注观察不同专业代表的行动和行为,以便能够讨论他们互动的方式并反映所用实践的有效性水平。最后,作为 FH 培训师,邀请您在观看完本视频后返回来看看各位演讲者是如何管理此次活动的。
牧师的反思 这个星期天,我们纪念复活节五十天。对于使徒们来说,那是欢乐的日子,但也充满了不确定性。复活节星期天的信息对我们来说并不是完整的欢乐。我们被邀请保持耐心。 今天是教会的生日:五旬节是我们庆祝最初建立教会的日子——教会的诞生。我们每年都会想起这一点,我们也应该这样做!说这一天和圣诞节一样重要,一点也不夸张。为什么?今天纪念的是教会建立、诞生、被提升并推向未来——永远的日子。耶稣走了。不是死了,只留在美好的回忆里,而是向前走了:以一种前所未有的方式离开;仍然和我们在一起,但以一种完全不同的方式。因为他以这种方式“离开”,我们变得不同,世界也改变了。我们已经进入了救赎的时代,正如彼得在圣灵在风和火中降临之后立即说的那样,“凡求告主名的,就必得救”。
里德堡原子是处于主量子数 n 的高度激发态的原子,人们对其的研究已有一个多世纪 [1,2]。在过去二十年里,里德堡原子物理学,特别是在超低温下 [3-8],由于其“夸张”的特性,为一系列激动人心的发现做出了贡献。高度激发的价电子与原子核之间的巨大距离以及随之而来的松散结合,导致了巨大的电极化率以及与周围原子的强长程偶极-偶极和范德华 (vdW) 相互作用。由于原子间的 vdW 相互作用取决于它们的极化率(对于几乎与氢相似的里德堡原子,其尺度为 n7),因此可以证明 vdW 力的尺度为 n11。因此,使用 n 在 50–100 范围内的里德堡原子可以将相互作用能量提高 17 到 20 个数量级 [9]。
ACS的想法是分布每个类的实例数,以便以最低的要求实例达到一定级别的分类性能[2,p。 29]。[10]中介绍的工作(另请参见[9])提到了不同的技术来确定此类的收购块。首先,Lomasky等。[10]建议使用均匀分布和原始比例(通常不称为基准)。此外,他们在已经看到的块上执行了所谓的f-折叠交叉验证,以将结果用于下一个块:该方法逆向按类准确性的倒数来分配信息。的扩展称为准确性提高。它根据两个最新块之间的准确性差异分配值。重新划分的方法计算了通过在培训集中添加最新的块来添加最新的块,从而计算出已夸张的标签数量(这些实例被标记为重新分配)。在此,即将到来的实例是根据真实类的重新分配实例的数量分发的。