Scientists Discover Unexpected Role of Alzheimer’s Protein in Cell Division
一种熟悉的阿尔茨海默病蛋白可能在细胞分裂中发挥着隐藏的作用。伤口愈合、毛发生长和细胞不断更新等过程都依赖于细胞分裂。在此过程中，染色体必须均匀分布在两个子细胞之间。即使是很小的错误也可能导致细胞内的异常。浦项科技大学的研究人员 [...]
Very low jobless claims continue
- 作者：新政民主党人 失业救济金、股市价格和高档消费者支出（以及最近的制造业订单）是支撑经济的少数重要指标之一。今天上午数据的简短摘要是：新的极低索赔制度仍在继续。首次索赔确实增加了 16,000 人，至仍然很低的 219,000 人，四周移动平均线增加了 1,500 人，至 209,500 人。由于典型的延迟一周，续请失业金人数急剧下降至 179.4 万，为两年来的最低数字：按对预测目的更重要的同比百分比计算，首次申请失业救济人数下降 -1.8%，四周移动平均线下降 -6.1%，续请失业金人数下降 -3.1%：这是非常积极的 - 事实上，失业救济申请可能是目前整个经济中最积极的单一数据点。
Why simple infections make older people sicker
许多人已经注意到，老年人往往会因流感或 COVID-19 等感染而病情加重。即使是很小的感染也会很快变得严重。加州大学旧金山分校的一项新研究为这个长期存在的问题提供了更清晰的解释。这项发表在《免疫》杂志上的研究表明，肺部本身[……]《为什么简单的感染会使老年人病情加重》一文首先出现在《Knowridge Science Report》上。
Prices skyrocket but major fuel shortages “very unlikely”
由于美以对伊朗的非法战争，汽油和柴油价格飞涨，但澳大利亚出现重大燃料短缺的可能性仍然很小。澳大利亚研究所首先出现了价格飙升但“不太可能”出现重大燃料短缺的帖子。
These simple daily habits can protect your heart
心脏病仍然是世界范围内导致死亡的主要原因之一。心脏病、中风和心力衰竭等疾病每年影响数百万人。许多人认为，改善心脏健康需要对生活方式进行重大改变，例如严格的饮食或剧烈的锻炼。然而，新的研究表明，即使很小，[…]这篇文章《这些简单的日常习惯可以保护你的心脏》首先出现在《Knowridge Science Report》上。
看他一份工作收入 1,000 美元——他是汽车经销商最可怕的噩梦：随着汽车价格飞涨，一名男子部署经销商发言代表买家降低标价作者：《华尔街日报》的伊玛尼·莫伊兹。如果您不喜欢在汽车价格上讨价还价怎么办？你会雇人帮你讨价还价吗？如果讨价还价者的价格低于他能为您节省的汽车费用，您可能会这样做。这是有道理的，因为专业化可以提高产出和我们的生活水平。摘录：“在这个月的最后一个工作日，他 [Tomi Mikula] 设定了一个目标，为聘请他的公司作为专业谈判代表的客户完成 30 辆汽车的购买。”米库拉“花了十多年的时间在经销商处销售汽车和汽车融资。现在，他利用自己流利的汽车经销商语言和对经销商库存的百科全
Five Deadly Attacks This Term–But Foreign-Born Terrorism Risk Remains Low
在特朗普第二届政府期间，五起外国恐怖袭击造成八人死亡，这是特朗普第一任期以来的最高死亡人数。然而自 9/11 以来，本土出生的美国人与外国出生的恐怖分子所犯下的谋杀案的比例为 6.3 例。负责政策的卡托高级副总裁亚历克斯·诺拉斯泰 (Alex Nowrasteh) 在更新的分析中审视了完整的历史记录。他的研究结果是：如今，每年死于外国恐怖袭击的几率约为 8500 万分之一——即使在目前较高的水平下，风险也很小。Nowrasteh 可以接受采访。请联系麦迪逊：mmiller@cato.org。
An Unexpected Planetary Neighbor May Play a Surprising Role in Earth’s Climate Cycles
一个看似很小的行星邻居可能在地球气候中发挥比之前想象的更大的作用。火星的大小约为地球的一半，质量约为地球的十分之一，与许多行星相比，火星相对较小。尽管如此，新的研究表明，这颗红色行星微妙地影响着地球的轨道，并且[...]
Hybrid Neuro-Symbolic Fraud Detection: Guiding Neural Networks with Domain Rules
我真的认为我正在做一些大事：向损失函数添加几个简单的域规则，并观察超级不平衡数据上的欺诈检测猛增。第一次运行看起来很棒......直到我修复了一个偷偷摸摸的阈值错误并在五个不同的随机种子上运行了整个过程。突然之间，“巨大的胜利”几乎消失了。说实话，我最终得到的结果实际上更有用：提醒我们，在欺诈等罕见事件问题上，我们衡量成功的方式（阈值、种子、指标）比模型本身更容易欺骗我们。该规则确实使排名稍微好一点（您可以在 ROC-AUC 中一致地看到它），但真正的收益很小且脆弱。这是完整的故事 - 错误、差异、经验教训等等。混合神经符号欺诈检测：用领域规则指导神经网络首先出现在走向数据科学上。
