如果您还没有听说过，Pave 是一家由 YC 支持的初创公司，旨在为初创公司提供薪酬帮助。 我实际上无法访问该系统，所以我是根据传闻以及他们网站的公共部分的信息来发言的。 我理解它的工作原理是，你将 Pave 连接到你的人力资源和薪资系统，他们获取有关你雇用的人员以及你向他们支付多少钱的数据，将其与所有其他公司结合起来，并为公司提供薪酬范围的集体细分.我的问题是，这不是专门反竞争的工资操纵吗？ 这看起来与 RealPage 完全一样，但用于员工薪酬。 据我所知，这种串通工资的行为是违法的。 公司有什么我想念的吗？
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电子设备中的直流电压转换：概述和设计注意事项 由于电池或交流适配器输出的差异以及电机、LED 显示器和处理器等各种组件的需求，许多电子产品依赖直流电压转换。 尽管对电压转换的需求如此广泛，但许多爱好者认为该主题是“黑魔法”，包括 LM7805 等古董线性 IC 以及先进的 32 位微处理器。 本文从基本的电阻分压器电路开始，探讨直流电压转换的基础知识、其原理以及流行设计中的关键要素。 1. 简单的电阻分压电路： - 通过串联两个电阻，形成分压器，可以根据电阻值（和输入电压）调节输出电压。 然而，当处理较大的负载电流时，该方法的准确性会下降。 - 负载变化引起输出电压波动； 因此，为重载负载提供稳定电压需要不切实际的低电阻，从而导致废电流和发热问题增加。 2. 线性稳压器： - 线性稳压器由简单的基于晶体管的电压跟随器组成，可最大限度地减少电压波动并确保稳定的输出电压。 然而，这些电路由于持续的能耗而存在效率低和功率损耗等局限性。 它们主要适用于涉及小电流或轻微电压降的情况。 3. 开关模式电源 (SMPS)： - SMPS 设计通过创建基于自由移动的电存储元件（通常是电容器）的虚拟电压倍增器来工作。 使用四个场效应晶体管，充电周期重复切换以产生多个输出电压，实现 85% 以上的高效率水平。 由于开关频率较快，这些系统很容易受到无线电干扰 (RFI)，尽管现代多层陶瓷 (MLCC) 电容器有助于减少这种影响。 4. 电荷泵稳压器： - 升压电荷泵稳压器利用特制的四个场效应晶体管序列在不同节点之间移动自由流动的电容器，从而倍增输入电压。 根据应用要求不同，
通过创建一个安全但令人惊讶的电击装置，为科学展览搭建一个恶作剧电击箱。 使用以下材料：
- 一块9V电池
- 升压变压器，例如旧 CRT 或自动点火线圈的反激变压器（咨询电路专家）
- 开关（弹簧式或压力式）
- 电线
- 小盒子（用于容纳电路）
- 电工胶带
- 盒子可触及侧面的导电箔或金属条
步骤：
1. 电路组装 - 通过开关将 9V 电池连接到变压器的初级侧。 将变压器的次级侧连接到盒子外侧的两对带相反电荷的接触点。
2. 添加导电表面 - 用连接到变压器正极输出的导电材料（例如铝箔或金属条）覆盖盒子的三个侧面。 在其余侧面，添加连接到变压器负极输出的导电材料。
3. 安装开关 - 将开关安装在盒子下方，确保提起盒子时开关打开。
4. 测试电路 - 确保盒子静止时没有电流流动，然后抬起盒子观察电路是否断开并引起轻微的震动。
5. 固定组件 - 将所有部件固定在盒子内，保持电线连接的正确位置，并用电工胶带固定松散的末端。
解释：
该项目利用法拉第感应定律，由于变压器产生的磁场崩溃而产生高压尖峰。 人体在拿起盒子时完成电路，从而产生受控电击。 施工期间请牢记安全预防措施并咨询专家。
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简而言之，给定的文本讨论了为患有某些形式色盲（特别是红绿色盲）的个体调整数字彩色显示的挑战。 作者提出了三种主要的调整方法：
1.利用亮度通道来传达颜色信息，由于难以区分亮度与色调的差异，因此可能效果不佳。
2. 压缩红绿光谱，增强红色和绿色色调，同时降低整体动态范围。
3. 将蓝色通道与方法 1 或 2 结合使用，以提供额外的颜色信息，而不会产生过多的色调失真。
文中还提到，这些方法的组合在实际应用中最常使用。 虽然这些方法为某些接口提供了帮助，但它们可能会降低其他接口的性能。 此外，文本还提出了适应性，允许用户针对特定场景定制界面，例如佩戴橙色有色眼镜以提高海上能见度。 最终，作者得出的结论是，理想的解决方案将涉及基于个人需求和所使用的特定界面的用户特定定制。
简介：Chai-1是一个尖端的、多用途的人工智能模型，专为分子结构预测而设计。 该工具在药物发现的各个方面都超越了当前的行业标准。 它不仅可以预测蛋白质，还可以预测小分子、DNA、RNA、化学修饰等。 用户可以通过用户友好的网站访问 Chai-1，该网站提供商业和非商业选项。 对于那些希望将其用于个人项目的人，源代码也将被发布。
主要特点包括：
- 在 PoseBusters 基准测试和 CASP15 数据集等标准化测试中优于其他模型。
- 与许多类似工具不同，无需多重序列比对 (MSA) 即可有效运行。
- 预测复杂蛋白质排列（多聚体）的卓越能力。
额外功能：当提供额外的实验数据时，Chai-1 可以显着提高其性能，在某些情况下可以观察到两位数的改进。 一个例子是“表位调节”，即使添加有限数量的接触或口袋残基细节也能显着改善抗体-抗原结构预测，促进人工智能驱动的抗体设计。
可用性：用户可以通过访问 [www.lab.chaidiscovery.com](http://www.lab.chaidiscovery.com) 或从 GitHub 存储库 [github.com/chaidiscovery] 下载来亲自尝试 Chai-1 /chai-lab](https://github.com/chaidiscovery/chai-lab)。
未来的工作：Chai-1 的创建者旨在通过开发更先进的人工智能模型来彻底改变生物学领域，这些模型能够预测和操纵生物分子（生命的基本单位）之间的相互作用。 进一步的进展将很快分享。
支持与协作：Chai-1 的开发得益于 Dimension、Thrive Capital、OpenAI、Conviction、Neo、Lachy Groom、Amplify Partners、Anna 和 Greg Brockman、Blake Byers、Fred Ehrsam、Julia 和 Kevin 等合作伙伴的支持 哈茨、威尔·盖布里克、大卫·弗兰克尔、R·马丁·查韦斯以及许多其他人。
生物制剂并不准确地称为“生物武器”。 与传统武器不同，生物学无法控制这些制剂的去向和影响。 生物制剂可能会无意中造成伤害，例如未洗的手上的细菌会迅速繁殖。 物理锁、太阳能、通用计算、印刷机、博世-哈伯工艺和核裂变等技术为好人和坏人都带来了好处，但它们的破坏性能力使得它们如果被滥用就会存在固有的风险。 在生物技术方面，这一点尤其令人担忧，因为与预防流行病相比，生产和传播新型病原体更加容易。 恐怖行动，如 9/11 袭击，主要目的是产生象征性影响，而不是造成大规模平民死亡。 然而，他们的成功造成了进一步的破坏。 分子生物学和病毒学对谁可以在线或在实验室环境中获取病原体的研究和法规存在限制风险。 像 AutoDock Vina 这样的对接软件虽然对于药物发现至关重要，但必须概括而不是简单地记住信息，并且需要仔细评估新分子的性能。 最近发布的 Chai-1 应该有助于评估这些计划的有效性。 相关测试集之间的高序列同一性对机器学习模型的准确性提出了挑战，需要在未来的进步中持续审查。
2024 年 8 月 16 日，德国当局再次突袭了 Tor 项目支持组织的办公室。 该组织自 2017 年以来一直面临类似的袭击。当局声称他们的行动旨在揭露匿名使用 Tor 的个人，尽管在这些搜查过程中没有发现具体证据。 最近的突袭导致 Tor 中间中继暂时中断，一些计费文件被没收。 没有任何设备被拿走，突袭结束时没有任何重大发现。 尽管缺乏具体成果，但这一经历让该组织的领导层感到担忧，由于对未来袭击的持续担忧，促使他们寻求替代方案来维持目前作为 Tor 出口节点运营商的角色。 作为回应，Artikel 5 e.V. 将于 2024 年 9 月 21 日组织一次股东大会，探讨各种解决方案，例如寻找新的董事会成员、停止作为 Tor 退出节点的运营，甚至可能解散该组织并将其剩余资金分配给符合条件的德国慈善机构。 会议详细信息将在官方网站上提供，并且可以通过德语直播参与。 计划亲自参加的感兴趣的各方请在确保适当的住宿之前通知组织者。
Tor 出口节点将匿名互联网用户连接到更广泛的网络，由于用于犯罪活动而面临执法部门的挑战。 操作 Tor 出口节点可能会导致收到索取账户信息的传票并面临潜在的法律后果。 一位人士分享了他们运行多个 Tor 出口节点五年的经验，在此期间他们面临三张传票，涉及炸弹威胁、网络钓鱼电子邮件和使用其节点 IP 地址实施的网络间谍活动。 尽管采取了措施来确保其节点的安全，例如减少退出政策和阻止已知的恶意 IP，但他们仍感到自己成为了执法部门的目标。 最终，处理法律问题的压力和对入室搜查的恐惧促使他们停止了运营。 他们强调了个体运营商在对抗政府机构时所面临的困难，建议他们可以使用传票和其他形式的法律恐吓来压制批评者并阻止 Tor 出口节点的继续存在。 不过，他们表示希望将来能够恢复运行 Tor 出口节点。
一种常见的方法是根据资格、技能和有效执行工作的能力做出招聘决定，而不考虑性别、种族、性取向或其他个人特征。 然而，由于隐性偏见，仅这种方法常常会导致有偏见的结果。 内隐偏见是指以自动或无意识的方式影响我们的理解、行动和决定的态度或刻板印象。 解决隐性偏见的一种方法是引入结构化面试方法，其中涉及使用一致的脚本和评分指南，在技术专长、沟通技巧、领导能力和文化契合度等各个维度上平等地评估申请人。 另一种方法是完全消除简历，因为它们可能会延续基于教育和工作经验的偏见，而仅依靠测试、作业和项目来评估候选人。 此外，盲目试镜和匿名评审也有助于减少招聘和评估过程中的偏见。 最后，创建多元化的团队并积极从代表性不足的人群中招募人才可以带来更大的包容性和创新性，并最大限度地减少雇用具有共同偏见和假设的个人的可能性。
资料来源：
* 哈佛商业评论：消除有偏见的工作面试
* 麻省理工学院斯隆管理评论：减少招聘中的偏见：来自现场的证据
* 人力资源管理学会：减少就业决策中的歧视的策略
一些组织选择为经理和员工纳入包容性培训计划，以培养包容性意识并促进包容性行为。 这些计划可以涵盖诸如识别和解决微侵犯、促进尊重的沟通以及确保会议和决策过程中的公平代表性等主题。 解决就业决策中的偏见和歧视的其他策略包括制定明确的处理投诉的指导方针和政策，定期进行自我评估以发现招聘和选拔程序中的任何差距或弱点，以及为面临歧视或骚扰的员工提供资源和支持。
来源：
* 德勤洞察：解决偏见和骚扰：创建包容性工作场所
另一项策略是建立多元化目标、具体目标和配额，以鼓励从代表性不足的人群中招聘员工。 这种方法旨在积极纠正历史不平衡并促进组织内部更大的多样性和包容性。 为代表性不足的群体设定多元化目标并实施赞助、指导和网络计划等举措
本文为开发人员提供有关高级网页排版技术的信息。 具体来说，它讨论了使用高质量字体的好处，重点是提供各种轴和功能的开放式字体。 这些轴包括 wght、wdth、slnt、ital 和 opsz，分别控制字体的粗细、宽度、倾斜、斜体和光学尺寸。 自定义轴也可能存在，从而允许更大的创造力。
本文介绍了通过专用 CSS 属性（例如 wght 轴的 font-weight ）或其他轴（包括自定义轴）的 font-variation-settings 来操作可变字体轴。 它警告不要仅依赖 font-variation-settings 属性，因为它存在级联问题。
本文讨论的其他主题包括替代字形、样式替代、花体、数字集（表格与比例）、小型大写字母和上下文替代。 每个部分都解释了如何通过 CSS 访问这些功能，并指出可能的问题。
最后，作者提到使用 CSS 变量作为解决方案，以避免在应用 OpenType 功能时覆盖继承的值，特别是在处理复杂的字体变体组合时。
还提供了一些可以尝试使用可变字体的网站示例。 本文最后提到了一些额外的资源，可以帮助您详细了解开放式字体和可变字体。
在 HTML 的早期版本（特别是 4.01 版本）中，有一个提议的功能称为“对齐属性”，允许数字数据自动对齐特定字符。 然而，此功能从未在浏览器中完全实现，后来被认为已过时。 相反，HTML 中的样式已转向使用 CSS。
目前，某些 OpenType 字体具有替代字形，例如 Georgia 字体，它会根据周围的上下文（数字与字母）在不同变体之间切换。 要利用这些功能，所使用的字体必须包含数字字形的正确变体。
然而，由于不同的编码方法以及不同字体和应用程序之间不一致的命名约定，实现字体功能可能具有挑战性。 因此，在如何显示某些字体特征方面可能会出现冲突，从而使开发人员更难为他们的项目选择合适的字体。
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为了实现最佳加载时间，建议尽量减少第三方字体的数量，并尽可能坚持使用系统字体。 选择轻量级、快速加载的自定义字体可以帮助保持较高的 Core Web Vital 分数，而不会对 SEO 产生负面影响。
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拟议的人工智能聊天机器人旨在通过以自然语言提供自动化命令来彻底改变互联网浏览。 该聊天机器人将使用户能够搜索特定的亚马逊商品，查看包括图像、描述和客户反馈在内的产品详细信息，并编译相关链接和图像的简化列表，而不会产生额外的混乱。 目前，大多数流行的浏览器仅提供基本翻译和摘要之外的有限功能。 通过集成这项技术，用户可以指示人工智能浏览最初的十个搜索结果，根据指定的条件过滤项目，并接收简化的输出。 这项创新有望挑战当前的数字广告策略，有可能导致网站和机器人代理之间的动态交互，从而使最终用户受益。 尽管这一变化可能会引发广告商的抵制，但由于侵入性在线行为的广泛流行，对用户体验进行更大控制的斗争仍然至关重要。 这不是一个被动的过程，而是与旨在操纵用户的欺骗策略的持续斗争。 尽管现有法律旨在保护用户隐私，但监管执行力度不够，为持续的违规行为和创造性漏洞留下了空间。 为了解决这个问题，先进的反跟踪措施（例如广告拦截器）已集成到现代浏览器中。 此类工具有助于在初次访问网站期间实现简单的选择退出程序。 然而，欺骗性组织故意炫耀法规的情况仍然存在，需要不断改进以确保合规性并加强用户保护。
用户讨论了对人工智能 (AI) 的担忧。 他们强调了与受版权保护材料的可访问性与利用、创作者的工作取代以及自动化导致的基本技能潜在丧失相关的问题。 用户担心未来人类会因为依赖人工智能而忘记重要的技能。 该用户引用艾萨克·阿西莫夫的科幻小说《权力的感觉》，强调人类创造力和创新的必要性，认为消除人类的参与可能会阻碍进步。
用户还批评某些播客的读者非专业或人工智能文本转语音系统技术不够熟练。 然而，他们承认自动文本转语音技术的好处，特别是为视障人士提供服务或提供对各种文学作品的快速访问。
最后，用户对人工智能生成的试图模仿人类互动的对话表示失望，认为这些努力不自然，甚至令人毛骨悚然。 考虑到此类文档的复杂性和复杂性，他们对人工智能叙述的科学论文的实用性表示怀疑。 总体而言，用户更喜欢真实的人际互动，并寻求在智力讨论中保持真正的人际联系。