Light vehicle sales and transportation of goods: the next recession caution shoe may have dropped
- 作者：新政民主党 尽管昨晚签署了临时持续决议，让联邦政府在 1 月份重新开放，但不用说，经济统计数据的报告尚未恢复，这意味着今天上午预定的 10 月份消费者通胀和零售销售报告尚未发布。因此，我们必须继续依靠私人数据来了解当前的经济形势。停摆期间最重要的数据盲点之一是耐用品生产和购买。 According to the paradigm discussed by Prof. Edward Leamer 20 years ago, the typical procession of a downturn begins with housing, then durable goods such
The Hidden Pilot Problem That Could Make or Break Boom's Supersonic Jet
AeroXplorer 最近与 Boom Supersonic 首席试飞员 Tristan Brandenburg 进行了交谈。在谈话中，我们发现，在 Overture 推出前的几个月里，Boom 最复杂的挑战之一可能不是在风洞中，而是在驾驶舱中。
Meet the Startup Building the Plane Everyone Else Said Was Impossible
AeroXplorer 采访了 Otto Aerospace 的 Meagan Villanueva，了解该初创公司计划如何打造世界上最高效的公务机。奥托押注于一个简单但激进的想法：如果你能最大限度地减少飞机表面的阻力，你就可以实现传统设计甚至无法触及的性能改进。
Canada approves Pipistrel electric trainer aircraft
加拿大交通部已验证电动 Pipistrel Explorer、Velis Club 和 Velis Electro 的型式证书。加拿大批准 Pipistrel 电动教练机的消息首先出现在《航空商业新闻》上。
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 33, Issue 10, November 2025
1) 基于区间类型 2 模糊模型的控制系统综述：隶属函数相关观点作者：Hak-Keung Lam、Bo Shaw、Ming ChenPages: 3856 - 38702) Advancing Multiscale Information Systems: A Synthesis of Theoretical Insights, Practical applications, and Emerging Challenges作者：Xueling Ma, Yibin Shaw,詹建明页面: 3871 - 38923) 频率驱动网络攻击下模糊可再生能源综合电力系统的弹性网络物理协同设计作者: Jia
Learning from failure to tackle extremely hard problems
这篇博文基于 BaNEL 的著作：Exploration Posteriors for Generative Modeling Use Only Negative Rewards。解决非常困难的问题机器学习研究的最终目标是推动机器在关键应用中超越人类的极限，包括下一代定理证明、算法问题解决和药物发现。标准配方包括：(1) 对现有数据进行预训练模型以获得基本模型，然后 (2) 使用衡量生成样本的质量或正确性的标量奖励信号对它们进行后训练。然而，对于这些问题的最困难的实例，我们遇到两个挑战： 稀疏性：基本生成模型获得接近于零的奖励信号。产生正奖励样本的概率可能非常低，以至于模型可能会经历大部分训练
Party with the drug reps as economic stimulus
安妮·海瑟薇（Anne Hathaway）/杰克·吉伦哈尔（Jake Gyllenhaal）的电影爱情和其他毒品揭示了许多东西[不安全地工作]，包括对毒品代表的过度刻画“娱乐”医生。除了虚构的帐户外，我们知道该行业通过毒品代表（PLOS Medicine）花费了数十亿美元的个人营销，并且该行业更喜欢雇用前啦啦队（NYT）。 2008年，马萨诸塞州授权[…]与毒品代表的邮政党首次出现在附带经济学家身上。
Robotic Fish Zips Through Water With Flexible Electromagnetic Fin
本文是我们与 IEEE Xplore 合作的独家 IEEE Journal Watch 系列的一部分。鱼能够在水中快速游动，并通过尾巴轻轻一抖就转弯。研究人员一直试图用水上机器人取得类似的结果。事实上，中国的一个研究小组已经在使用柔性电磁鳍方面取得了进展，该鳍可以以每秒 405 毫米（或 1.66 体长）的速度推动水下机器人。该团队的机器人游泳者还可以在仅 0.86 体长半径的范围内进行转身。中国浙江大学海洋传感国家重点实验室助理教授周方浩帮助指导了这项研究。周指出，鱼类敏捷、高效且适应性强，而用机器人模仿这些品质是一项挑战。“由电机驱动的传统机器人鳍可以产生强大的推力，但它们通常笨重且僵硬，
Applications Open for SOURCE Explore 2026 for 1st and 2nd Year Students
六个不同的小组将探讨从档案研究到营养科学和纺织实验等主题。面向一年级和二年级学生的 SOURCE Explore 2026 开放申请后首次出现在《今日雪城大学》上。
全球科学服务领域的领导者 Thermo Fisher Scientific 推出了 Thermo Scientific™ Orbitrap Exploris™ EFOX 质量检测器，这是业界首款专为环境和食品安全实验室设计的高分辨率精确质量 (HRAM) Orbitrap 系统。新系统解决了面临持久性污染物（例如全氟烷基物质和多氟烷基物质（PFAS）、农药和其他污染物）时食品和水质测试方面的紧迫全球挑战......
Confusopoly unveiled: How firms use complexity to raise prices
Ambre Nicolle、Christos Genakos 和 Tobias Kretschmer 提出了一种名为“confusoploy”的新型市场结构：整个市场能否战略性地迷惑消费者从而提高价格？本专栏追踪了 2010 年至 2012 年英国几乎所有手机资费和手机的价格，发现质量调整后的价格在早期 [...]
我刚刚读完哈佛大学历史教授 Serhii Plokhy 的《原子化为灰烬：全球核灾难史》。本书详细介绍了六起重大核事故： • 布拉沃城堡试验（1954 年），在比基尼环礁进行的氢弹试验，威力超出预期； • 《克什蒂姆灾难》(Kyshtym Disaster) (1957)，[…]《原子化为灰烬》的后评论首先出现在《愤怒的熊》上。
Why the ONS would survive my cull of X accounts
如果我必须将 X 上关注的帐户数量剔除到 10 个，@ONS 就能满足要求。至于其他 9 个，我不愿意与 @PaintingsLondon、@MattCartoonist、@createstreets 或 @DiaperDiplomacy 说再见，但我认为只要我保留国家统计局，我就可以继续 [...]
Streamline Your Verifications Through the Clearinghouse
无论您是雇主还是在需要验证文凭或学位的教育机构工作，信息交换所的验证服务都可以显着简化流程。现有 DegreeVerify 用户也可以将 DiplomaVerify 无缝添加到他们的帐户中，从而增强整体验证体验。
Boom Supersonic Suggests Business Jets Could Be in Its Future
AeroXplorer 有幸与 Boom Supersonic 首席试飞员 Tristan“Geppetto”Brandenburg 进行了交谈。在谈话中，他评论了他如何看待 Boom 产品线的未来，以及超音速货运飞机或公务机是否会成为公司的未来。
Build a proactive AI cost management system for Amazon Bedrock – Part 2
在这篇文章中，我们探讨了 Amazon Bedrock 部署的高级成本监控策略，引入了精细的自定义标记方法，以实现精确的成本分配和全面的报告机制，这些机制建立在第 1 部分中建立的主动成本管理基础之上。该解决方案演示了如何实现调用级标记、应用程序推理配置文件以及与 AWS Cost Explorer 的集成，以创建生成式 AI 使用和生成的完整 360 度视图。 费用。
New Research Challenges Long-Held Assumptions About the Origins of Mesopotamian Civilization
新研究揭示了古代潮汐如何影响苏美尔的崛起。一项新发布的研究质疑了关于城市文明如何在古代美索不达米亚首次出现的既定信念，提出苏美尔的发展是波斯湾北缘河流、潮汐和沉积物复杂相互作用的结果。发表在 PLOS ONE 上，[...]
В Oracle создали суперкластер для задач искусственного интеллекта
它结合了数十万个 Nvidia GPU，峰值性能为 16 ZPLOPS。
